Aleatorización en estadística y diseño experimental

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¿Qué es la aleatorización?

La aleatorización en un experimento consiste en elegir a los participantes de forma aleatoria. Por ejemplo, puede utilizar un muestreo aleatorio simple, en el que los nombres de los participantes se extraen al azar de un grupo en el que todos tienen una probabilidad uniforme de ser elegidos. También puede asignar tratamientos al azar a los participantes, asignando números aleatorios de una tabla de números aleatorios.

Si utiliza la aleatorización en sus experimentos, se protege contra el sesgo. Por ejemplo, se elimina el sesgo de selección (cuando algunos grupos están subrepresentados) y se minimiza el sesgo accidental (cuando se producen desequilibrios por azar). También puede ejecutar una variedad de pruebas estadísticas en sus datos (para probar sus hipótesis) si su muestra es aleatoria.

Técnicas de aleatorización

La palabra «aleatoria» tiene un significado muy específico en estadística. Elegir arbitrariamente los nombres de una lista puede parecer aleatorio, pero en realidad no lo es. Los sesgos ocultos (como la preferencia subconsciente por los nombres en inglés, los nombres que suenan como amigos o los nombres que salen de la lengua) significan que lo que usted cree que es una selección aleatoria probablemente no lo sea. Dado que estos sesgos suelen estar ocultos o se pasan por alto, se han desarrollado técnicas de aleatorización específicas para los investigadores:

1. Muestreo aleatorio simple.

Muestreo aleatorio simple de una muestra «n» de 3 de una población «N» de 12. Imagen: Dan Kernler |Wikimedia Commons

El muestreo aleatorio simple es, básicamente, cuando se sacan números de un sombrero, se elige un cartón de una baraja o una bola de una máquina de bingo. También puede asignar números a los participantes, o a los tratamientos, y utilizar una tabla de números aleatorios para elegir los participantes y los grupos de tratamiento. Se llama muestreo aleatorio simple porque es sencillo de aplicar. Sin embargo, en la práctica, es difícil de usar porque los marcos de muestreo adecuados (listas de todos los posibles participantes) a veces son difíciles o imposibles de encontrar.
2. Aleatorización en bloque permutada.
A veces, elegir a los participantes al azar no es suficiente. Es posible que desee equilibrar sus participantes en grupos, o bloques. La aleatorización por bloques permutados es una forma de asignar aleatoriamente a un participante a un grupo de tratamiento, manteniendo un equilibrio entre los grupos de tratamiento. Cada «bloque» tiene un número específico de asignaciones de tratamiento ordenadas aleatoriamente.

3. Muestreo aleatorio estratificado.

El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se pueden subdividir áreas. Imagen: Estado de Oregón

El muestreo aleatorio estratificado se utiliza cuando su población objetivo está dividida en estratos (características como el nivel de ingresos o la situación de la vivienda), y desea incluir a personas de cada estrato. Una vez definidos los estratos, puede utilizar el muestreo aleatorio simple para elegir elementos de cada estrato. La diferencia con la aleatorización por bloques permutados es que con el muestreo aleatorio permutado se desea asignar a las personas en grupos; con el muestreo aleatorio estratificado, los participantes ya están en grupos y se desea realizar un muestreo uniforme de esos grupos.
Existen métodos de aleatorización menos populares. Puede encontrar una lista completa de estos métodos de muestreo aquí: Tipos de muestreo.

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