Sesión 5 Probabilidad y estadística

​Probabilidad y estadística 

Sesión 5

Muestreo experimental

Mtra. Roxana Laparra Takeuchi

​Tema 1

Introducción al diseño de experimentos

Multiple Select

Karina quiere determinar si el consumo de col rizada tiene un efecto sobre la presión arterial. Para esto, recluta 100 hogares y asigna aleatoriamente a cada uno un plan de dieta sin col rizada o una dieta a base de col rizada. Al final de dos meses planea registrar la presión arterial de los miembros de cada hogar al inicio y al final del estudio.

¿Cuál es la variable explicativa?

• El cambio en la presión arterial

• El consumo de col rizada

• Los hogares

• Los miembros de cada hogar

​Una variable explicativa determina los cambios en otra variable. Karina quiere saber si una dieta a base de col rizada puede predecirse en la presión arterial.

La variable explicativa es el consumo de col rizada.

Multiple Choice

Karina quiere determinar si el consumo de col rizada tiene un efecto sobre la presión arterial. Para esto, recluta 100 hogares y asigna aleatoriamente a cada uno un plan de dieta sin col rizada o una dieta a base de col rizada. Al final de dos meses planea registrar la presión arterial de los miembros de cada hogar al inicio y al final del estudio.

¿Cuál es la variable de respuesta?

• El cambio en la presión arterial

• El consumo de col rizada

• Los hogares

• Los miembros de cada hogar

​Una variable de respuesta mide el resultado de un estudio. Karina está midiendo el cambio en la presión arterial al final del estudio.

La variable de respuesta es el cambio en la presión arterial.

Multiple Choice

Karina quiere determinar si el consumo de col rizada tiene un efecto sobre la presión arterial. Para esto, recluta 100 hogares y asigna aleatoriamente a cada uno un plan de dieta sin col rizada o una dieta a base de col rizada. Al final de dos meses planea registrar la presión arterial de los miembros de cada hogar al inicio y al final del estudio.

¿Cuáles son los tratamientos?

• Los miembros de cada hogar

• Comparar las presiones arteriales al inicio y al final del estudio

• Las dietas a base de col rizada o sin col rizada

• Los hogares

​Un tratamiento es el nivel específico de la variable explicativa dado a individuos en un experimento. Si hay múltiples variables explicativas, un tratamiento es una combinación de niveles específicos para cada variable explicativa.

Karina le está dando a algunos hogares una dieta a base de col rizada y otros una sin col rizada.

Los tratamientos son las dietas a base de col rizada o sin col rizada.

Multiple Choice

Karina quiere determinar si el consumo de col rizada tiene un efecto sobre la presión arterial. Para esto, recluta 100 hogares y asigna aleatoriamente a cada uno un plan de dieta sin col rizada o una dieta a base de col rizada. Al final de dos meses planea registrar la presión arterial de los miembros de cada hogar al inicio y al final del estudio.

¿Quién o qué son las unidades experimentales?

• Las dietas a base de col rizada o sin col rizada

• Los cambios en la presión arterial

• Los hogares

• Los miembros de cada hogar

Una unidad experimental es a quién o a qué se le asigna a un tratamiento. Karina asigna aleatoriamente a cada hogar a un tratamiento, no a los miembros individuales.

Los hogares son las unidades experimentales.

La tabla siguiente resume qué tipo de conclusiones podemos hacer con base en el tipo de estudio.

	Muestreo aleatorio	Muestreo no aleatorio
Asignación aleatoria	Se pueden determinar relaciones causales en la población. Este tipo de estudio es relativamente inusual en el mundo real.	Se pueden determinar relaciones causales solamente en la muestra. Este tipo de diseño es donde caben el mayor tipo de experimentos.
Asignación no aleatoria	Se pueden detectar relaciones en la población, pero no se puede determinar causalidad. Este tipo de diseño es donde encajan muchas de las encuestas y estudios observacionales.	Se pueden detectar relaciones en la muestra, pero no se puede determinar causalidad. Este tipo de diseño es donde encajan muchas de las encuestas no científicas.

​TÉCNICAS DE MUESTREO

​Diseño de experimentos de pares igualados

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Una determinada enfermedad se clasifica en 4 etapas que distinguen la qué tan desarrollada está la enfermedad. Los investigadores que estudian un nuevo tratamiento potencial reclutaron más de 100 pacientes con diferentes etapas de la enfermedad para su estudio. La mitad de los pacientes en la etapa 1 fueron asignados aleatoriamente para recibir el nuevo tratamiento, y la otra mitad de pacientes en la etapa 1 recibieron un placebo. Se utilizó una estrategia similar para los pacientes en cada una de las otras etapas.

¿Qué tipo de diseño de experimento es este?

• Un diseño aleatorio por conglomerados

• Un diseño aleatorio por bloques con las etapas como los bloques

• Un diseño completamente aleatorio

• Un diseño de pares igualados con el nuevo tratamiento y el placebo como el par

• Un diseño aleatorio por bloques con el nuevo tratamiento y el placebo como los bloques

Los sujetos se dividen primero en grupos —etapas 1 a 4— antes de la asignación aleatoria. Esto se llama bloques. La asignación aleatoria se lleva a cabo dentro de cada bloque. Entonces cada etapa actúa como un bloque.

Este es un diseño aleatorio por bloques con las etapas como los bloques.

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Un profesor quiere estudiar la eficacia de una nueva herramienta de estudio para un curso. Hay 150 estudiantes matriculados en el curso.

La mitad de los estudiantes de primer ingreso son asignados aleatoriamente a usar la nueva herramienta de estudio, y la otra mitad asignados a usar la herramienta de estudio anterior. El mismo método se utiliza para asignar aleatoriamente a la mitad de los estudiantes de segundo año, la mitad de los de tercero, y la mitad de los de último grado.

¿Qué tipo de diseño de experimento es este?

• Estratificado

• Pares igualados

• Por conglomerados

• Aleatorio por bloques

• Completamente aleatorio

​Los sujetos primero se dividen en grupos, de primer ingreso, de segundo, tercero y último año, antes de la asignación aleatoria. A esto se le llama bloques. Luego se hace la asignación aleatoria dentro de cada bloque.

Este es un diseño aleatorio por bloques.

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Un comerciante en línea quiere estudiar si políticas de devolución más indulgentes aumentan los comportamientos de compras. Con este fin, selecciona una muestra aleatoria de 2000 clientes que hicieron compras el año pasado.

Categoriza los clientes según el costo total de las compras realizadas el año anterior. Por cada 2 clientes, en el orden de la lista, el comerciante en línea asigna aleatoriamente a uno de ellos al grupo del experimento, y al otro al de control.

¿Qué tipo de diseño de experimento es este?

• Por conglomerados

• Aleatorio por bloques

• Sistemático

• Completamente aleatorio

• Pares igualados

​Los sujetos se dividen en pares antes de la asignación, elegidos con un criterio lo más común posible. Luego, de esos pares, se hace la asignación aleatoria al caso de interés o al grupo control.

Este es un diseño de pares igualados.

Multiple Choice

Un profesor quiere estudiar la eficacia de una nueva herramienta de estudio para un curso. Hay 150 estudiantes matriculados en el curso.

El profesor asigna a cada estudiante un número del 1 al 150 y usa un generador de números aleatorios para asignarle a los primeros 75 estudiantes seleccionados el uso de la nueva herramienta de estudio. Los restantes 75 usarán la herramienta anterior.

¿Qué tipo de diseño de experimento es este?

• Sistemático

• Completamente aleatorio

• Por conglomerados

• Aleatorio por bloques

• Pares igualados

​Los sujetos no se se dividen en grupos antes de la asignación aleatoria. Se asigna aleatoriamente a todos los sujetos al grupo de tratamiento o al grupo control.

Se trata de un diseño completamente aleatorio.

​Valor faltante dada la media

Fill in the Blanks

La siguiente tabla muestra la cantidad de entradas que jugó cada lanzador abridor de los Duendes de Greenbury durante el Torneo Rockbottom.

Si la media del conjunto de datos es 8 entradas, encuentra la cantidad de entradas que jugó Brantley.

Entradas

Fill in the Blanks

La siguiente tabla muestra la cantidad de llamadas a la policía que se hicieron el año pasado en cada ciudad del condado Hogdon.

Si la media del conjunto de datos es 273 llamadas, encuentra la cantidad de llamadas que se hicieron en Thornbury.

llamadas.

Media×Número de ciudades=Total de llamadas

273×5=1365

Sumemos los números de llamadas que conocemos.

244+353+235+311=1143

1365−1143=222

Hubo 222 llamadas en Thornbury.