Muestreo y diseño de experimentos
Un servicio de streaming publica: "¡El 92% de los espectadores amó el final de la temporada!" Detrás de ese número hay un botón de "Califica este episodio" que solo oprimieron las personas que terminaron de ver el episodio. ¿Puede el 92% decirte lo que piensan todos los suscriptores? Y si quisieras saber si una nueva aplicación de estudio realmente sube las calificaciones de los exámenes cortos, ¿cómo prepararías la comparación? En esta sección aprenderás a recopilar datos en los que puedes confiar y a reconocer cuándo un estudio puede demostrar causa y efecto.
Poblaciones, muestras y la MAS
Toda pregunta estadística empieza con un grupo que te interesa. Casi nunca puedes medirlo completo, así que mides una parte y usas esa parte para hacer una afirmación sobre el todo.
¿Por qué no hacer siempre un censo? Cuesta demasiado, toma demasiado tiempo y a veces destruye lo que se mide (no puedes chocar todos los carros para probarlos).
¿Qué hace "buena" a una muestra? Imagina cada método de muestreo como alguien que lanza dardos a un blanco. El centro es el parámetro verdadero y cada punto es el estadístico de una muestra.
Sesgo significa que los puntos están descentrados. Variabilidad significa que los puntos están dispersos. Las muestras más grandes reducen la variabilidad, pero nunca arreglan el sesgo. La cura para el sesgo es la selección aleatoria, que deja que el azar, y no la decisión de una persona, determine quién entra en la muestra.
El método aleatorio más simple es la muestra aleatoria simple (MAS) (simple random sample, SRS): todo grupo de $n$ individuos de la población tiene la misma probabilidad de ser la muestra. Piensa en sacar nombres de un sombrero.
Una compañía farmacéutica está probando una nueva crema para combatir el acné. Reclutan a $120$ adolescentes voluntarios y los dividen al azar en dos grupos. Al primer…
Una compañía farmacéutica está probando una nueva crema para combatir el acné. Reclutan a $120$ adolescentes voluntarios y los dividen al azar en dos grupos. Al primer grupo se le da la nueva crema, y al segundo grupo se le da una crema idéntica en apariencia y textura, pero que no contiene el ingrediente activo. Ni los adolescentes ni los dermatólogos que evalúan el progreso saben qué crema recibió cada paciente. Identifica los siguientes elementos del diseño experimental: los tratamientos, el grupo de control, el placebo y el tipo de cegamiento utilizado.
Muestras estratificadas y por conglomerados
Una MAS es el estándar de oro, pero puede ser difícil de llevar a cabo. Otros dos métodos aleatorios dividen primero la población en grupos. Se parecen, así que aprende a distinguirlos.
El contraste clave:
| Estratificada | Por conglomerados | |
|---|---|---|
| Los grupos son | parecidos por dentro (homogéneos) | variados por dentro (heterogéneos) |
| Grupos muestreados | todos | algunos (elegidos al azar) |
| Individuos muestreados | una MAS de cada grupo | todos los de los grupos elegidos |
| Propósito principal | garantizar que todos los grupos estén representados y reducir la variabilidad | ahorrar tiempo y dinero |
¿Por qué ayuda estratificar? Si los grupos difieren en la respuesta (los estudiantes de 12.º grado pueden opinar distinto sobre una política que los de 9.º grado), asegurar que cada grupo esté representado evita que tu estimación se distorsione por una muestra con demasiados individuos de un solo grupo. ¿Por qué ahorran dinero los conglomerados? Visitar 5 lugares cuesta mucho menos que visitar 60.
Un investigador quiere estimar el ingreso promedio de los hogares en un condado de Texas. Para ello, obtiene una lista computarizada de todos los $45,000$ hogares…
Un investigador quiere estimar el ingreso promedio de los hogares en un condado de Texas. Para ello, obtiene una lista computarizada de todos los $45,000$ hogares registrados a efectos de impuestos. Mediante un generador de números aleatorios en su computadora, selecciona $500$ hogares de la lista de manera que cada posible grupo de $500$ hogares tenga exactamente la misma probabilidad de ser elegido. Identifica el método de muestreo utilizado y explica brevemente su principal característica.
Se realiza una encuesta en un centro comercial de Chicago para conocer la opinión pública sobre la prohibición de las bolsas de plástico. La pregunta se formula de la…
Se realiza una encuesta en un centro comercial de Chicago para conocer la opinión pública sobre la prohibición de las bolsas de plástico. La pregunta se formula de la siguiente manera: "Considerando el daño devastador que los plásticos de un solo uso causan a la vida marina y al medio ambiente, ¿está usted a favor de prohibir las bolsas de plástico en los supermercados?"
El $78\%$ de los encuestados respondió que sí. Identifica el tipo de sesgo presente en esta encuesta. Reescribe la pregunta de manera neutral para eliminar este sesgo y explica por qué tu nueva redacción proporcionaría datos más confiables.
Muestras sistemáticas y multietápicas
¿Por qué es popular? No necesitas una lista completa y es rápido: sirve para una fila de clientes o una banda transportadora.
Todo visitante tiene una probabilidad de 1 en 30 de ser elegido, así que el método es justo con los individuos. Aun así no es una MAS, porque algunos grupos de 30 son imposibles (dos visitantes consecutivos en la fila nunca pueden ser elegidos juntos).
Las encuestas nacionales reales son demasiado grandes para una sola lista, así que usan muestreo multietápico: combinan métodos y muestrean por etapas, desde unidades grandes hasta los individuos.
Por último, una advertencia sobre lo no aleatorio. Una muestra por conveniencia toma a quienes son más fáciles de alcanzar (amigos, la gente del centro comercial, los primeros 40 en la puerta). Casi siempre tiene sesgo y no puedes confiar en que represente a la población.
Un agrónomo en Iowa quiere probar si un nuevo fertilizante aumenta el rendimiento del maíz. Tiene $20$ parcelas de tierra idénticas. Decide aplicar el nuevo fertilizante…
Un agrónomo en Iowa quiere probar si un nuevo fertilizante aumenta el rendimiento del maíz. Tiene $20$ parcelas de tierra idénticas. Decide aplicar el nuevo fertilizante a las $10$ parcelas del lado este de la finca y el fertilizante estándar a las $10$ parcelas del lado oeste. Explica por qué este diseño experimental es defectuoso debido a la falta de aleatorización y cómo podría afectar las conclusiones si el lado este recibe más luz solar.
Una universidad quiere estudiar el efecto de tomar apuntes a mano versus usar una computadora portátil. Reclutan a $100$ estudiantes universitarios y los asignan al azar…
Una universidad quiere estudiar el efecto de tomar apuntes a mano versus usar una computadora portátil. Reclutan a $100$ estudiantes universitarios y los asignan al azar a dos grupos: el Grupo 1 debe tomar notas en un cuaderno, y el Grupo 2 debe usar su laptop. Después de una conferencia de $45$ minutos, ambos grupos toman el mismo examen de comprensión. El Grupo 1 obtiene una puntuación promedio significativamente mayor.
Dado que este es un experimento bien diseñado, ¿pueden los investigadores concluir que tomar notas a mano causa una mejor comprensión en esta población de estudiantes? Justifica tu respuesta basándote en los principios de aleatorización y control.
Una firma encuestadora a nivel nacional quiere estimar el porcentaje de hogares en Estados Unidos que poseen al menos un vehículo eléctrico. Realizar una Muestra…
Una firma encuestadora a nivel nacional quiere estimar el porcentaje de hogares en Estados Unidos que poseen al menos un vehículo eléctrico. Realizar una Muestra Aleatoria Simple (MAS) de todos los hogares de EE. UU. es imposible por falta de un registro centralizado. La firma decide utilizar un diseño de muestreo multietápico (multistage sampling).
Diseña un plan de muestreo multietápico de tres etapas para este estudio, utilizando estados, condados y cuadras/bloques residenciales. Explica cómo la aleatorización interviene en cada etapa. Finalmente, discute si este método garantiza que cada hogar en EE. UU. tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.
Sesgo: ¿quiénes terminan en la muestra?
Incluso una muestra bien planeada puede fallar. Estas son las principales formas en que las personas de la muestra pueden no representar a la población.
El director de una high school* en Florida desea conocer la opinión de los estudiantes sobre la calidad de la comida en la cafetería. Decide dividir a los estudiantes en…
El director de una high school en Florida desea conocer la opinión de los estudiantes sobre la calidad de la comida en la cafetería. Decide dividir a los estudiantes en cuatro grupos según su grado escolar (Freshmen, Sophomores, Juniors, Seniors). Luego, selecciona al azar $40$ estudiantes de cada grado para que completen una encuesta. Determina qué tipo de diseño muestral se está aplicando e indica cuál es la ventaja de usar este método frente a seleccionar $160$ estudiantes al azar de toda la escuela.
En una ciudad costera de Florida, un investigador recopiló datos durante los meses de verano y descubrió una fuerte asociación positiva entre la cantidad de helados…
En una ciudad costera de Florida, un investigador recopiló datos durante los meses de verano y descubrió una fuerte asociación positiva entre la cantidad de helados vendidos diariamente y el número de ataques de tiburón en las playas locales. El investigador publica un artículo sugiriendo que el consumo de helado atrae a los tiburones.
Refuta esta conclusión explicando el concepto de variable de confusión (confounding variable). Identifica una variable de confusión lógica en este escenario y explica cómo afecta tanto a la venta de helados como a los ataques de tiburón.
La asociación de exalumnos de una universidad en Massachusetts envía por correo electrónico una encuesta a todos los $15,000$ graduados de los últimos cinco años,…
La asociación de exalumnos de una universidad en Massachusetts envía por correo electrónico una encuesta a todos los $15,000$ graduados de los últimos cinco años, preguntándoles sobre su deuda estudiantil actual. Solo $1,800$ exalumnos completan la encuesta. El promedio de deuda reportado por estos encuestados es de $\$52,400.00$.
Analiza críticamente esta estimación. Discute la interacción entre el sesgo de falta de respuesta (nonresponse bias) y el sesgo de respuesta voluntaria (voluntary response bias). ¿Es probable que la cifra de $\$52,400.00$ sea una sobrestimación o una subestimación del verdadero promedio de deuda de todos los $15,000$ graduados? Justifica tu razonamiento basándote en la psicología de quiénes son más propensos a responder a una encuesta sobre deudas.
Sesgo: cómo se hacen las preguntas
Aunque llegues a las personas correctas, puedes obtener datos malos si la pregunta orienta la respuesta. Esto se llama sesgo de respuesta.
Los números de arriba son inventados, pero el patrón es real: la redacción por sí sola puede mover los resultados muchos puntos porcentuales. La solución es una pregunta neutral con opciones equilibradas.
Una revista de automóviles envía por correo un cuestionario a $5,000$ de sus suscriptores preguntando sobre sus hábitos de manejo y la cantidad de millas que conducen al…
Una revista de automóviles envía por correo un cuestionario a $5,000$ de sus suscriptores preguntando sobre sus hábitos de manejo y la cantidad de millas que conducen al año. Solo $412$ suscriptores devuelven el cuestionario completado. Identifica la fuente de sesgo más evidente en este escenario (subcobertura, falta de respuesta o redacción de la pregunta) y explica por qué los resultados podrían no ser representativos de todos los suscriptores de la revista.
Estudios observacionales y experimentos
Los adolescentes que duermen 8 horas o más suelen tener un promedio de calificaciones (GPA) más alto. ¿El sueño causa mejores calificaciones? La manera en que se recopilaron los datos decide qué puedes concluir.
Vocabulario que usarás una y otra vez:
| Término | Significado |
|---|---|
| Unidad experimental / sujeto | los individuos a quienes se aplican los tratamientos |
| Variable explicativa (factor) | la variable que crees que explica o causa los cambios |
| Tratamiento | una condición específica aplicada a las unidades (un nivel de un factor, o una combinación de niveles) |
| Variable de respuesta | el resultado que mides |
Un estudio observacional puede encontrar una asociación, pero no puede demostrar causalidad, por culpa de las variables de confusión.
Por ejemplo, vivir en un hogar estable y que da apoyo podría llevar tanto a dormir más como a tener mejores calificaciones. La asociación entre el sueño y el GPA aparecería aunque el sueño en sí no tuviera ningún efecto.
Un experimento puede demostrar causalidad porque el investigador decide quién recibe cada tratamiento y (con la asignación aleatoria, que veremos a continuación) eso rompe el vínculo entre las variables ocultas y el tratamiento.
Una empresa ensambladora de celulares en California implementa un nuevo protocolo de control de calidad en su línea de producción. El supervisor decide inspeccionar el…
Una empresa ensambladora de celulares en California implementa un nuevo protocolo de control de calidad en su línea de producción. El supervisor decide inspeccionar el primer celular del turno y, a partir de ahí, retirar y examinar cada $50^{\circ}$ celular que pasa por la banda transportadora a lo largo del día. Nombra el método de muestreo empleado y menciona una posible desventaja si la maquinaria tiene un defecto cíclico que ocurre exactamente cada $50$ celulares.
Un estudio médico en Nueva York siguió a $2,500$ adultos durante $10$ años. Los investigadores registraron cuántas tazas de café consumía cada persona al día y…
Un estudio médico en Nueva York siguió a $2,500$ adultos durante $10$ años. Los investigadores registraron cuántas tazas de café consumía cada persona al día y monitorearon la incidencia de enfermedades cardíacas. Al final del estudio, encontraron que los adultos que bebían más de $3$ tazas de café al día tenían un $15\%$ menos de riesgo de sufrir un infarto. Clasifica este estudio como observacional o experimento, y explica si los investigadores pueden concluir que beber café causa una reducción en el riesgo de infarto.
Un analista político desea predecir el resultado de las próximas elecciones para gobernador en Michigan. Utiliza un programa de computadora para marcar números de…
Un analista político desea predecir el resultado de las próximas elecciones para gobernador en Michigan. Utiliza un programa de computadora para marcar números de teléfono fijos al azar y encuesta a las personas que responden. El analista logra completar $1,000$ encuestas.
Describe cómo el sesgo de subcobertura (undercoverage) y el sesgo de falta de respuesta (nonresponse) podrían afectar los resultados de esta encuesta. Específicamente, identifica qué grupos demográficos tienen más probabilidades de ser excluidos o de no responder, y cómo esto alteraría la estimación del voto.
Control, asignación aleatoria y replicación
Un buen experimento sigue estos principios.
¿Por qué la asignación aleatoria? Si las personas escogen su propio grupo, o lo escoge el investigador, los grupos pueden ser distintos antes de que empiece el tratamiento (en motivación, edad, salud). El azar reparte esas diferencias, incluso las que nunca imaginaste, de forma aproximadamente pareja entre los grupos.
Después de la asignación aleatoria, la única diferencia sistemática entre los grupos es el tratamiento. Si las respuestas de los grupos difieren más de lo que explicaría el azar por sí solo (una diferencia estadísticamente significativa), podemos concluir que el tratamiento causó la diferencia.
Un fabricante de zapatillas deportivas para corredores ha desarrollado un nuevo material para la suela que afirma reducir el impacto en las rodillas. Para probarlo,…
Un fabricante de zapatillas deportivas para corredores ha desarrollado un nuevo material para la suela que afirma reducir el impacto en las rodillas. Para probarlo, reclutan a $40$ corredores de maratón. Quieren comparar las nuevas zapatillas con el modelo anterior.
Propón un diseño de pares emparejados (matched pairs design) para este experimento. Describe detalladamente cómo se asignarán los tratamientos a los corredores y qué papel juega la aleatorización en tu diseño.
Un distrito escolar introdujo un nuevo currículo de matemáticas en línea. Para evaluar su efectividad, el distrito asigna el nuevo currículo a tres escuelas secundarias…
Un distrito escolar introdujo un nuevo currículo de matemáticas en línea. Para evaluar su efectividad, el distrito asigna el nuevo currículo a tres escuelas secundarias recién construidas que cuentan con laboratorios de iPads y aire acondicionado central. El currículo tradicional (con libros de texto) se mantiene en tres escuelas secundarias más antiguas que no tienen aire acondicionado y usan pizarrones de tiza. Al final del semestre, los estudiantes con el currículo en línea obtienen un promedio de $88/100$ en el examen estatal, mientras que los del currículo tradicional obtienen $74/100$.
El superintendente afirma que el programa en línea es superior y debe implementarse en todo el distrito. Identifica al menos tres variables de confusión severas en este diseño observacional. Luego, propón un diseño experimental alternativo dentro de una sola escuela que aísle el efecto del currículo.
Placebos y cegamiento
Solo creer que recibes un tratamiento puede cambiar cómo te sientes. Este efecto placebo es real: las personas a las que se les da una pastilla de azúcar a menudo reportan menos dolor.
El cegamiento importa por dos razones. Los sujetos que saben que recibieron el medicamento real pueden reportar mejoría. Los evaluadores que lo saben pueden calificar sin querer de forma más favorable al grupo de tratamiento.
Un grupo de control no siempre necesita un placebo. Puede recibir el tratamiento estándar, que es la opción correcta cuando negar todo tratamiento sería antiético. Y el cegamiento no siempre es posible: no puedes ocultar si alguien sigue una dieta o un programa de ejercicio.
El alcalde de una ciudad de Ohio quiere saber si los ciudadanos apoyan un aumento en los impuestos a la propiedad para financiar un nuevo estadio de béisbol. Se publica…
El alcalde de una ciudad de Ohio quiere saber si los ciudadanos apoyan un aumento en los impuestos a la propiedad para financiar un nuevo estadio de béisbol. Se publica una encuesta en el sitio web del periódico local y se invita a los lectores a votar en línea. De las $3,200$ respuestas recibidas, el $85\%$ se opone al aumento de impuestos. Identifica el principal tipo de sesgo presente en esta forma de recolección de datos y explica en qué dirección es probable que se desvíe la estimación del verdadero apoyo en la ciudad.
Una empresa de cosméticos está probando dos nuevas fórmulas de protector solar (Fórmula A y Fórmula B) para ver cuál previene mejor las quemaduras solares. Reclutan a…
Una empresa de cosméticos está probando dos nuevas fórmulas de protector solar (Fórmula A y Fórmula B) para ver cuál previene mejor las quemaduras solares. Reclutan a $50$ voluntarios de diversas etnias y tonos de piel.
Un investigador sugiere bloquear por tono de piel y luego aleatorizar. Otro investigador sugiere un diseño en el que cada voluntario pruebe la Fórmula A en un brazo y la Fórmula B en el otro brazo, asignando al azar qué brazo recibe qué fórmula.
Argumenta detalladamente por qué el segundo diseño (pares emparejados en la misma persona) controla mejor las variables de confusión que el diseño por bloques basado en categorías generales de tono de piel. Menciona al menos dos factores específicos que se controlan perfectamente en el segundo diseño pero no en el primero.
Diseños completamente aleatorizados y varios factores
A veces hay más de una variable explicativa. Cada una es un factor con niveles, y cada combinación de niveles es un tratamiento. El número de tratamientos es el producto de los números de niveles.
Un silvicultor quiere estimar el diámetro promedio de los troncos de los árboles en un bosque de $1,000$ acres en Oregón. El bosque contiene principalmente pinos viejos…
Un silvicultor quiere estimar el diámetro promedio de los troncos de los árboles en un bosque de $1,000$ acres en Oregón. El bosque contiene principalmente pinos viejos en el lado norte (troncos gruesos) y abedules jóvenes en el lado sur (troncos delgados).
El silvicultor está decidiendo entre dos métodos para seleccionar una muestra de $100$ árboles:
Método 1: Dividir el bosque en $100$ cuadrículas (conglomerados) de $10$ acres cada una, seleccionar al azar $2$ cuadrículas y medir todos los árboles en ellas.
Método 2: Estratificar el bosque por tipo de árbol (Norte/Pino y Sur/Abedul) y seleccionar al azar $50$ árboles de cada estrato.
Explica matemáticamente por qué, dada la fuerte asociación entre la ubicación/tipo de árbol y el diámetro del tronco, el Método 2 producirá una estimación con mucho menor margen de error (menor varianza muestral) que el Método 1.
Diseños de bloques aleatorizados
Supón que sospechas que cierta característica de las unidades afecta mucho la respuesta, sin importar el tratamiento. Si la dejas al azar en un diseño completamente aleatorizado, añade ruido y el efecto del tratamiento puede perderse. Formar bloques la saca de la ecuación.
Por qué funciona: dentro de un bloque las unidades son parecidas, así que las diferencias entre tratamientos ahí se deben al tratamiento (o al azar), no a la variable de bloqueo. Las diferencias de un bloque a otro se separan de la comparación. Esto reduce la variabilidad y facilita detectar efectos reales del tratamiento.
Una marca de tecnología quiere evaluar dos diseños de teclado de computadora para ver cuál permite una mayor velocidad de escritura (medida en palabras por minuto).…
Una marca de tecnología quiere evaluar dos diseños de teclado de computadora para ver cuál permite una mayor velocidad de escritura (medida en palabras por minuto). Tienen $60$ voluntarios: $30$ programadores profesionales y $30$ estudiantes de high school. Se sabe que la experiencia previa afecta significativamente la velocidad de escritura.
Diseña un experimento por bloques (randomized block design) para probar los teclados. Explica claramente cómo se formarán los bloques, cómo se asignarán los tratamientos dentro de cada bloque y por qué este diseño es superior a un diseño completamente aleatorizado (completely randomized design) en este contexto.
El diagrama de flujo muestra el diseño de un experimento médico para probar una nueva medicina para el ritmo cardíaco. Los investigadores saben que la presión arterial…
El diagrama de flujo muestra el diseño de un experimento médico para probar una nueva medicina para el ritmo cardíaco. Los investigadores saben que la presión arterial basal de los pacientes afecta drásticamente la eficacia de este tipo de medicamentos.
Analiza el esquema. Explica matemáticamente y conceptualmente por qué la variabilidad dentro de los grupos de tratamiento se reduce al crear los "Bloques" antes de la asignación aleatoria (flechas naranjas punteadas). Además, detalla un método riguroso para realizar la asignación aleatoria en el Bloque 1 utilizando una tabla de dígitos aleatorios, asumiendo que hay $40$ pacientes en el Bloque 1.
Diseños de pares emparejados
¿Por qué es mejor? Las diferencias entre personas (algunas son naturalmente rápidas y otras lentas) son enormes comparadas con el efecto del tratamiento. En un diseño de pares emparejados cada sujeto se compara consigo mismo (o con un casi gemelo), así que esa variabilidad se elimina. El resultado es más potencia: una mayor probabilidad de detectar un efecto real del tratamiento cuando existe.
El diagrama anterior ilustra dos métodos diferentes para seleccionar una muestra de $8$ individuos de una población dividida en $4$ grupos. Los puntos naranjas…
El diagrama anterior ilustra dos métodos diferentes para seleccionar una muestra de $8$ individuos de una población dividida en $4$ grupos. Los puntos naranjas representan a los individuos seleccionados.
Analiza los paneles A y B. Identifica qué panel representa un muestreo estratificado y cuál representa un muestreo por conglomerados (cluster sampling). Luego, supón que los grupos representan diferentes vecindarios de una ciudad. Explica en qué situación el método del Panel B sería preferible por razones de costo y tiempo, y qué condición deben cumplir los vecindarios para que este método no introduzca un sesgo importante.
Un equipo de psicólogos deportivos quiere probar si beber una bebida energética con cafeína $30$ minutos antes de una carrera de $5$ millas mejora el tiempo de los…
Un equipo de psicólogos deportivos quiere probar si beber una bebida energética con cafeína $30$ minutos antes de una carrera de $5$ millas mejora el tiempo de los atletas, en comparación con beber un placebo con sabor idéntico. Tienen $20$ corredores universitarios de élite. Deciden usar un diseño cruzado de pares emparejados (matched-pairs crossover design).
Describe la estructura exacta de este experimento. Debes incluir: cómo se usa la aleatorización para cada corredor (por ejemplo, usando el lanzamiento de una moneda), por qué es absolutamente necesario un período de "lavado" (washout period) entre las dos pruebas del mismo corredor, y por qué este diseño es estadísticamente más potente que dividir a los $20$ corredores en dos grupos separados de $10$.
Alcance de la inferencia
Cuando termina un estudio, hay dos preguntas distintas:
1. ¿Podemos generalizar a una población más grande? Eso depende de cómo se seleccionaron los sujetos. La selección aleatoria de la población permite generalizar a esa población.
2. ¿Podemos concluir causa y efecto? Eso depende de si los tratamientos se asignaron al azar (en un experimento bien diseñado).
Cada casilla tiene una situación típica:
| Escenario | Ejemplo | Conclusión |
|---|---|---|
| Selección aleatoria + asignación aleatoria | Una muestra aleatoria de adultos de Ohio se divide al azar en dos grupos de dieta. | Se puede generalizar a los adultos de Ohio, y la dieta causó la diferencia. |
| Selección aleatoria, sin asignación aleatoria | Se encuesta a una muestra aleatoria de adolescentes de Texas sobre el sueño y el GPA. | Se puede generalizar a los adolescentes de Texas, pero solo hay una asociación. |
| Sin selección aleatoria, asignación aleatoria | Voluntarios de un gimnasio son asignados al azar a dos rutinas. | Causa y efecto, pero solo para personas como los voluntarios. |
| Ninguna | A estudiantes que publican en un foro se les pregunta por sus hábitos de estudio. | Ninguna. Describe solo a las personas que respondieron. |
Un distrito escolar grande con $50$ escuelas primarias quiere evaluar el nivel de lectura de sus estudiantes de tercer grado. Realizar una Muestra Aleatoria Simple (MAS)…
Un distrito escolar grande con $50$ escuelas primarias quiere evaluar el nivel de lectura de sus estudiantes de tercer grado. Realizar una Muestra Aleatoria Simple (MAS) de todos los estudiantes de tercer grado en el distrito sería logísticamente difícil y costoso, ya que requeriría enviar evaluadores a casi todas las escuelas para evaluar a solo uno o dos niños en cada una.
Describe cómo el distrito podría utilizar un muestreo por conglomerados (cluster sampling) en una sola etapa para resolver este problema logístico. Si las escuelas están segregadas por nivel socioeconómico, advierte sobre un posible problema estadístico que este método podría generar.
Un investigador en una universidad recluta a $60$ estudiantes voluntarios de sus clases de introducción a la psicología para participar en un estudio sobre privación del…
Un investigador en una universidad recluta a $60$ estudiantes voluntarios de sus clases de introducción a la psicología para participar en un estudio sobre privación del sueño y tiempo de reacción. Los estudiantes son asignados aleatoriamente a dormir $8$ horas o $4$ horas la noche anterior a la prueba. Al día siguiente, el grupo de $4$ horas muestra tiempos de reacción significativamente más lentos en un simulador de conducción.
Evalúa el alcance de la inferencia (scope of inference) de este estudio. Responde a dos preguntas clave, justificando estadísticamente cada una: 1) ¿Se puede inferir una relación de causa y efecto entre la privación del sueño y el tiempo de reacción? 2) ¿A qué población se pueden generalizar legítimamente estos resultados?
Volvamos al principio: el número "92% amó el final" salió de una muestra de respuesta voluntaria, así que quienes sentían algo fuerte fueron los que oprimieron el botón. Eso no puede representar a todos los suscriptores. Para averiguarlo, seleccionarías suscriptores al azar y le darías seguimiento a los que no respondieron. Y para probar si una aplicación de estudio sube las calificaciones, asignarías al azar a los estudiantes para usarla o para usar un método de comparación, mantendrías iguales las condiciones y compararías los resultados.