Atribuição aleatória

Atribuição aleatória ou colocação aleatória é uma técnica experimental para atribuir participantes humanos ou animais a diferentes grupos em um experimento (por exemplo, um grupo de tratamento versus um grupo de controle) usando randomização, como por um procedimento aleatório (por exemplo, jogar uma moeda) ou um gerador de números aleatórios.^[1] O pensamento por trás da atribuição aleatória é de randomizar as atribuições tratadas, em seguida, o grupo atribui para os diferentes tratamentos então, serão mais ou menos equivalentes e, portanto, qualquer efeito observado entre grupos tratados pode ser ligada para o efeito do tratamento e não é uma característica dos indivíduos do grupo.

No projeto experimental, a atribuição aleatória de participantes em experimentos ou tratamento e grupos de controle ajudam a garantir que quaisquer diferenças entre e dentro dos grupos não sejam sistemáticos, desde o início do experimento. A atribuição aleatória não garante que os grupos sejam "combinados" ou equivalentes, apenas que as diferenças possam ser atribuídas ao acaso.

A colocação aleatória facilita a comparação de experimentos através da criação de grupos semelhantes. Fazendo uma analogia, compara "Maçã com Maçã" e "Laranja para Laranja".

Passos

A técnica pode ser utilizada por meio de três passos básicos:

Passo 1: Comece com a coleta de uma amostra. Exemplo: 20 pessoas.
Passo 2: Elabore um método aleatório puramente mecânico. Exemplo: jogar uma moeda e observar o resultado (cara ou coroa).
Passo 3: Para cada pessoa, jogar a moeda uma vez e atribuir o resultado "cara" para um grupo: grupo de controle. Ou atribuir o resultado "coroa" para outro grupo: grupo de tratamento. Ao final de 20 lances da moeda você terá 2 grupos distintos como resultado de uma atribuição aleatória.

Exemplos

Considere um experimento com um grupo de tratamento e um grupo de controle. Suponha que o experimentador recrutou uma população de 50 pessoas para o experimento, 25 com olhos azuis e 25 com olhos castanhos. Se o experimentador fosse atribuir todos os de olhos azuis para o grupo de tratamento e os de olhos castanhos para o grupo de controle, os resultados podem ser tendenciosos. Quando analisar os resultados, pode-se questionar se um efeito observado deveu-se à aplicação da condição experimental ou era, na verdade, devido à cor dos olhos.

Com a atribuição aleatória, pode-se atribuir aleatoriamente os indivíduos a um tratamento ou a um controle e, portanto, têm uma melhor chance de detectar se uma mudança observada é devida ao acaso ou devido ao tratamento experimental.

Se um grupo atribuído aleatoriamente é comparado com a média, pode-se descobrir que, estatisticamente, eles diferem, mesmo quando eles são atribuídos a partir do mesmo grupo. Para expressar essa mesma ideia estatisticamente - Se um teste de significância estatística é aplicada grupos aleatoriamente designados para testar a diferença entre a média amostral contra hipótese nula de que eles são iguais à mesma média de população(i.e., pedia de população de diferenças = 0), dada a distribuição de probabilidade, a hipótese nula às vezes será "rejeitada", isto é, não é considerada plausível. Isto é, os grupos serão suficientemente diferentes para a variável testada para incluir estatisticamente que não provêm da mesma população, apesar de, em termos processuais eles foram atribuídas a partir do mesmo grupo total. No exemplo acima, usando a atribuição aleatória, é possível criar uma atribuição a grupos que tem 20 pessoas com olhos azuis e 5 pessoas com olhos castanhos no outro grupo. Este é um evento raro sob a atribuição aleatória, mas isso poderia acontecer, e quando isso acontece, pode adicionar um pouco de dúvida com o agente causal da hipótese experimental.

Por a maioria dos testes estatísticos básicos requererem a hipótese de uma população amostrada aleatoriamente independente, a atribuição aleatória é o método de atribuição desejada porque proporciona controle para todos os atributos dos membros das amostras, em contraste com correspondência em apenas uma ou mais variáveis, e fornece a base matemática para estimar a probabilidade de grupo de equivalência para as características interessadas, tanto para verificações de pré-tratamento de equivalência e avaliação dos resultados pós tratamento, utilizando estatística inferencial. Modelagem estatística mais avançada pode ser usado para adaptar a inferência para o método de amostragem.

História

A randomização foi enfatizada na teoria da inferência estatística de Charles S. Peirce em "Ilustrações da lógica da ciência (Illustrations of the Logic of Science)" (1877-1878) e "A Teoria da Eferência Provável (A Theory of Probable Inference)" (1883). Peirce aplicou randomização no experimento Peirce-Jastrow sobre a percepção de peso.

Charles S. Peirce aleatoriamente designou voluntários vendados, com medidas repetidas para designar suas habilidades para discriminar pesos. Os experimentos de Peirce inspiraram outras pesquisas com psicologia e educação, que se desenvolveu uma tradição de experimentos aleatórios em laboratórios e livros especializados pesquisas no século XVIII.

Jerzy Neyman defendeu randomização em amostragem de pesquisas (1934) e em experimentos(1923). Ronald A. Fisher defendeu randomização em seu livro de planejamento experimental.

Referências

↑ Witte, Robert S. (5 de janeiro de 2017). Statistics. Witte, John S. 11 ed. Hoboken, NJ: [s.n.] 5 páginas. ISBN 978-1-119-25451-5. OCLC 956984834

Caliński, Tadeusz and Kageyama, Sanpei (2000). Block designs: A Randomization approach, Volume I: Analysis. Col: Lecture Notes in Statistics. 150. New York: Springer-Verlag. ISBN 0-387-98578-6
Hinkelmann, Klaus and Kempthorne, Oscar (2008). Design and Analysis of Experiments. I and II Second ed. [S.l.]: Wiley. ISBN 978-0-470-38551-7 !CS1 manut: Nomes múltiplos: lista de autores (link)
- Hinkelmann, Klaus and Kempthorne, Oscar (2008). Design and Analysis of Experiments, Volume I: Introduction to Experimental Design Second ed. [S.l.]: Wiley. ISBN 978-0-471-72756-9
Charles S. Peirce, "Illustrations of the Logic of Science" (1877–1878)Hinkelmann, Klaus and Kempthorne, Oscar (2005). Design and Analysis of Experiments, Volume 2: Advanced Assignment Experimental Design First ed. [S.l.]: Wiley. ISBN 978-0-471-55177-5
Charles S. Peirce, "A Theory of Probable Inference" (1883)
Charles Sanders Peirce and Joseph Jastrow (1885). «On Small Differences in Sensation». Memoirs of the National Academy of Sciences. 3: 73–83 http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm
Hacking, Ian (setembro de 1988). «Telepathy: Origins of Randomization in Experimental Design». Isis. 79 (3): 427–451. JSTOR 234674. MR 1013489. doi:10.1086/354775
Stephen M. Stigler (novembro de 1992). «A Historical View of Statistical Concepts in Psychology and Educational Research». American Journal of Education. 101 (1): 60–70. doi:10.1086/444032
Trudy Dehue (dezembro de 1997). «Deception, Efficiency, and Random Groups: Psychology and the Gradual Origination of the Random Group Design». Isis. 88 (4): 653–673. PMID 9519574. doi:10.1086/383850
Basic Psychology by Gleitman, Fridlund, and Reisberg.
"What statistical testing is, and what it is not," Journal of Experimental Education, 1993, vol 61, pp. 293–316 by Shaver.

Ligações externas

Experimental Random Assignment Tool: Random assignment tool - Experimental

[:0-1] Witte, Robert S. (5 de janeiro de 2017). Statistics. Witte, John S. 11 ed. Hoboken, NJ: [s.n.] 5 páginas. ISBN 978-1-119-25451-5. OCLC 956984834

[1]