Observaciones

• En un estudio observacional, vemos y medimos características específicas, pero no intentamos modificar a los sujetos que estamos estudiando.

• En un experimento aplicamos algunos tratamientos y luego procedemos a observar sus efectos sobre los sujetos (en los experimentos, a los sujetos se les denomina unidades experimentales).

Estudios observacionales

• En un estudio transversal, los datos se observan, miden y reúnen en un solo momento. 

• Estos estudios recopilan datos de una población en un punto específico en el tiempo.

• Ejemplo: Encuesta nacional de salud que recopila datos sobre la prevalencia de enfermedades en un país en un año determinado.

• En un estudio retrospectivo (o de control de caso), los datos se toman del pasado (mediante el examen de registros, entrevistas y otros).

• Estos estudios utilizan datos históricos y siguen a partir de un punto en el pasado.

• Ejemplo: Estudio que sigue a una cohorte de personas no fumadoras y fumadoras para observar el desarrollo de enfermedades cardiovasculares. Las observacoines se iniciaron en el pasado.

• En un estudio prospectivo (o longitudinal o de cohorte), los datos se reunirán en el futuro y se toman de grupos (llamados cohortes) que comparten factores comunes.

• A veces los estudios de cohorte son considerados como la inclusión y/o combinación de estudios restrospectivos y prospectivos.

Hay una diferencia importante entre el muestreo realizado en estudios retrospectivos y estudios prospectivos. En los estudios retrospectivos regresamos en el tiempo a reunir datos acerca de características resultantes de interés, como un grupo de conductores que murieron en accidentes automovilísticos y otro grupo de conductores que no murieron en este tipo de accidentes. En los estudios prospectivos recurrimos al futuro siguiendo grupos con un factor potencialmente causal y grupos que no lo tienen, como un grupo de conductores que utilizan teléfonos celulares y un grupo de conductores que no los utilizan.

Experimentos

En dos o tres palabras podría decirse que son observaciones cuidadosamente manipuladas.

Elementos clave en el disede experimentos:

1. Controlar el efecto de las variables a través de:  estudio a ciegas, bloques, diseño experimental completamente aleatorio, diseño experimental rigurosamente controlado.

2. Réplica.

3. Aleatoriedad.

Estudio a ciegas 

En 1954 se diseñó un experimento masivo para probar la efectividad de la vacuna de Salk para prevenir la poliomielitis que había matado o paralizado a miles de niños. En ese experimento, a un grupo de tratamiento se le administró la vacuna real de Salk; mientras que a un segundo grupo se le dio un placebo que no contenía ningún fármaco. En experimentos que implican el uso de lacebos, a menudo existe un efecto placebo que ocurre cuando un sujeto no tratado reporta una mejoría en los síntomas. (La mejoría reportada en el grupo placebo puede ser real o imaginaria). El efecto placebo se puede disminuir o evitar usando un estudio a ciegas, una técnica en que el sujeto no sabe si está recibiendo un tratamiento o un placebo. El estudio a ciegas nos permite determinar si el efecto del tratamiento es significativamente diferente del efecto placebo. El experimento de la poliomielitis fue un estudio a ciegas doble, lo que quiere decir que el estudio se realizó en dos niveles:

1. los niños inyectados no sabían si estaban recibiendo la vacuna de Salk o un placebo, y 

2. los médicos que aplicaron las inyecciones y evaluaron los resultados tampoco lo sabían.

Bloques

Diseño de bloque aleatorio se utiliza para probar uno o más tratamientos diferentes.

1. Se arman bloques o grupos de sujetos con características similares.

2. Se asignan los tratamientos de manera aleatoria a los sujetos dentro de cada bloque.

• En este caso existen distintos grupos de sujetos similares y los grupos no difieren en aspectos que podrían afectar las respuestas a los tratamientos o manipulación.

Por ejemplo, suponga que desea probar la eficacia de un fertilizante sobre el peso de 12 álamos, y que tiene dos terrenos: uno de los terrenos es seco y el otro es húmedo. Un diseño experimental inadecuado utilizaría el fertilizante en 6 árboles plantados en suelo húmedo; mientras que los 6 árboles sin tratamiento se plantarían en terreno seco. De esta forma no sabríamos si las diferencias se deben al tratamiento con el fertilizante o al tipo de tierra o a ambos. Sería mucho mejor plantar 6 árboles en el terreno seco y 6 árboles en el terreno húmedo. Luego, se usaría la aleatoriedad para identificar 3 árboles que se tratarían con el fertilizante y 3 que no recibirían el tratamiento, como se observa en la figura 1-4b). Los resultados nos

permitirían ver la eficacia del fertilizante con mayor presición minimizando el sesgo de la humedad de la tierra.

Réplicas

La repetición de un experimento sobre un grupo de sujetos suficientemente grande se conoce como réplica, la cual se utiliza con eficacia cuando tenemos los sujetos suficientes como para reconocer las diferencias que resultan de los diferentes tratamientos.

Aleatoriedad y otras estrategias de muestreo

En la estadística, como en la vida, uno de los peores errores consiste en reunir datos de una forma inapropiada. Si los datos muestrales no se reúnen de forma adecuada, resultarían tan inútiles que ninguna cantidad de tortura estadística podrá salvarlos. Por ejemplo, una muestra de respuestas voluntarias es aquella donde los sujetos deciden por sí mismo si responden o no. Este tipo de muestras son muy comunes, aunque sus resultados suelen ser inútiles para hacer inferencias válidas acerca de poblaciones más grandes.

Esto es porque las respuestas voluntarias responden al sesgo de la voluntad de completar las respuestas y el hecho de tener esa voluntad puede responder a algun sesgo para responderla como el incentivo a quedar bien o por el contrario a quejarse por algo.

Referencias:

Estadística - Mario Triola.