Introducción al diseño de experimentos

digamos que hemos ideado una nueva píldora que creemos que tiene una buena posibilidad de ayudar a las personas con diabetes a controlar su nivel de azúcar en la sangre cuando alguien tiene diabetes sus niveles de azúcar en la sangre son inusualmente altos y eso daña a su cuerpo de diferentes maneras así que queremos llevar a cabo un experimento para probar si esta píldora realmente puede ayudar a las personas a bajar el azúcar en la sangre de modo que lo primero que tenemos que pensar es cómo vamos a medir o probar si el azúcar en la sangre de las personas está disminuyendo bueno para nuestro experimento lo que generalmente se hace es medir la hemoglobina a1c de las personas no tienes que preocuparte mucho sobre esto en el contexto de la estadística pero la prueba de hemoglobina a1c es la forma que se usa normalmente para medir el nivel promedio de azúcar en la sangre durante los últimos tres meses y tenemos vídeos completos en khan academy que explican cómo funciona por lo tanto nuestra esperanza sería que nuestra píldora era el azúcar en la sangre de las personas lo cual aparecería como un aún no se ha reducido ahora tenemos términos para esto llamamos variable explicativa a lo que está causando que algo cambie variable explicativa y lo que podría cambiar con esa variable explicativa dependiendo de si toma la píldora o no lo llamamos nuestra respuesta variable de respuesta así que ahora vamos a llevar a cabo el experimento entonces lo que haríamos es ir a la población población de diabéticos y nos gustaría tomar una muestra aleatoria de esa población de diabéticos una muestra razonablemente grande y más adelante en estadística hablaremos de lo que podría ser una muestra de buen tamaño pero digamos que muestra mos 100 personas al azar tomamos una muestra aleatoria de 100 personas de esa población de diabéticos y luego quisiéramos asignar las aleatoriamente a dos grupos diferentes uno sería el grupo de control y este sería el grupo de personas que no van a tomar el nuevo medicamento y luego tendríamos el grupo de tratamiento este sería el grupo de personas que recibirían el nuevo medicamento el grupo de tratamiento ahora en algunos casos se pueden asignar aleatoriamente estas 100 personas entre estos dos grupos y una forma de hacerlo es darles a todos un número aleatorio entre 1 y 100 y luego los 50 primeros ingresan al grupo de tratamiento y los otros 50 al de control o podemos usar una computadora para asignar personas al azar pero algunas veces vamos a querer ser más sofisticados por ejemplo podría haber evidencia de que el sexo podría influir de alguna manera en como responde a alguien a un medicamento entonces lo que podríamos hacer es algo llamado diseño de bloques donde digamos este grupo tiene 60 mujeres y 40 hombres en un diseño de bloque podemos asignar aleatoriamente pero podemos hacerlo de manera de que estemos seguros de que ambos grupos tengan las mismas proporciones de hombres y mujeres por ejemplo si tenemos 60 mujeres aquí podemos asegurarnos de que 30 de ellas terminen en el grupo de control y 30 en el de tratamiento pero asignaremos esas 60 mujeres aleatoriamente entre estos dos grupos y de la misma manera podemos hacer el diseño de bloques de estos 40 hombres 20 terminarían en el grupo de control y 20 en el de tratamiento entonces una vez que tengamos personas en estos dos grupos lo que probablemente quisiéramos hacer es medir su aún no sé al principio podemos ver eso como una línea de base y luego a lo largo del experimento le daríamos la píldora al grupo de tratamiento y simplemente no haríamos nada en el grupo de control pero en realidad la mejor práctica es darle al grupo de control una píldora que se vea como algo real esto se conoce como un placebo y la razón por la que lo hacemos es porque definitivamente hay evidencia de que cuando las personas piensan que están tomando una píldora que podría ayudarles incluso psicológicamente puede tener un efecto sobre ellas y algunas veces les ayuda esto se conoce como efecto placebo y no solo le daríamos una píldora que tiene el mismo aspecto a los dos grupos a pesar de que la píldora del grupo de tratamiento realmente tiene el medicamento también quisiéramos ocultarle a la gente en que el grupo está cuando no se les dicen que el grupo están se le conoce como un experimento ciego y probablemente tampoco queramos decirles a las personas que administran el experimento a qué grupo están administrando y a eso se le llama doble ciego entonces incluso los médicos a las enfermeras que administran el experimento cuando administran una píldora al grupo de control no sabrían que esa píldora es el placebo y podrías decir bueno porque es importante que un experimento sea ciego o especialmente de doble ciego pues por un lado eso evita cualquier tipo de efecto psicológico de parte del paciente por otro desde el punto de vista de los cuidadores en esta situación para que no revelen en qué grupo están para que no le digan a las personas que en realidad solo están fingiendo tomar una píldora y eso asegura que minimicemos la cantidad de influencia o sesgo que pudiera ocurrir o podríamos tener un experimento triple ciego en el que incluso las personas que están analizando los datos finales de este experimento no saben si están analizando los datos del grupo de control o del de tratamiento simplemente comparan los dos grupos pero de cualquier manera la gente toma el medicamento o el placebo en el transcurso del experimento tal vez esto dure tres meses y luego quisiéramos medirse a uno se ver ahora si viéramos que en realidad no hubo una diferencia en el cambio de a1c entre el grupo de control y el grupo de tratamiento entonces diríamos bueno eso probablemente significa que la píldora no funcionó ahora si obtenemos una mayor reducción en el grupo de tratamiento y llevamos a cabo el análisis estadístico que aprenderemos en estadística y demostramos que hay una probabilidad muy baja de que esto ocurra simplemente por casualidad entonces tenemos algo probablemente podríamos concluir que existe una conexión causal entre tomar la píldora y bajar el nivel de a1c pero una vez más no podemos estar 100% seguros y por eso es muy importante que otras personas puedan replicar el experimento porque lo que quisiéramos es que nosotros mismos u otros investigadores realicen el experimento con diferentes tamaños de muestra diferentes países y diferentes poblaciones tal vez con diferentes edades en diferentes épocas del año para garantizar que se continúe viendo este resultado hasta el próximo vídeo