Randomização em Estatística e Desenho Experimental

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O que é Randomização?

Randomização em um experimento é onde você escolhe seus participantes experimentais aleatoriamente. Por exemplo, você pode usar amostragem aleatória simples, onde os nomes dos participantes são sorteados aleatoriamente de um pool onde todos têm uma probabilidade uniforme de serem escolhidos. Você também pode atribuir tratamentos de forma aleatória aos participantes, atribuindo números aleatórios de uma tabela de números aleatórios.

Se você usar a randomização em seus experimentos, você se precave contra o viés. Por exemplo, o viés de seleção (onde alguns grupos estão subrepresentados) é eliminado e o viés acidental (onde os desequilíbrios de chance acontecem) é minimizado. Você também pode executar uma variedade de testes estatísticos em seus dados (para testar suas hipóteses) se sua amostra for aleatória.

Técnicas de aleatorização

A palavra “aleatória” tem um significado muito específico em estatística. Escolher arbitrariamente nomes a partir de uma lista pode parecer aleatório, mas na verdade não é. Viés oculto (como uma preferência subconsciente por nomes em inglês, nomes que soam como amigos, ou nomes que rolam fora da língua) significa que o que você acha que é uma seleção aleatória provavelmente não é. Como estes vieses são frequentemente escondidos, ou ignorados, técnicas específicas de randomização foram desenvolvidas para pesquisadores:

1. Amostragem aleatória simples.

Amostragem aleatória simples de uma amostra “n” de 3 de uma população “N” de 12. Imagem: Dan Kernler |Wikimedia Commons

Amostragem aleatória simples é basicamente onde se tira números de um chapéu, escolhe uma carta de um baralho ou uma bola de uma máquina de bingo. Você também pode atribuir números aos participantes, ou tratamentos, e usar uma tabela de números aleatórios para escolher participantes e grupos de tratamento. É chamada de amostra aleatória simples porque é simples de implementar. No entanto, na prática, é difícil de usar porque frames de amostragem adequados (listas de todos os possíveis participantes) são por vezes difíceis ou impossíveis de encontrar.
2. Aleatorização de blocos permitidos.
Por vezes, apenas escolher os participantes aleatoriamente não é suficiente. Você pode querer equilibrar os seus participantes em grupos, ou blocos. A randomização de blocos permitidos é uma forma de alocar aleatoriamente um participante a um grupo de tratamento, enquanto mantém o equilíbrio entre os grupos de tratamento. Cada “bloco” tem um número especificado de tratamentos ordenados aleatoriamente.

3. Amostragem aleatória estratificada.

Amostras aleatórias estratificadas é útil quando você pode subdividir áreas. Imagem: Oregon State

Amostras aleatórias estratificadas é usada quando sua população alvo é dividida em estratos (características como nível de renda ou status da habitação), e você quer incluir pessoas de cada estrato. Uma vez definidos os níveis de estratificação, é possível usar uma amostragem aleatória simples para selecionar elementos dentro de cada nível de estratificação. Como isso difere da randomização em bloco permutado é que, com PBR, você quer designar pessoas em grupos; com Amostragem Aleatória Estratificada, seus participantes já estão em grupos e você quer amostrar uniformemente a partir desses grupos.
Existem métodos menos populares de randomização. Você pode encontrar uma lista completa desses métodos de amostragem aqui: Tipos de Amostragem.

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