4.5 La Importancia De La Aleatorización De Los Especímenes De Prueba Y 4.6 Supuestos Estadísticos Para Pruebas Experimentales

4.5 La importancia de la aleatorización de los especímenes de prueba

La aleatorización consiste en que tanto la asignación del material experimental como el orden en que se realizan las pruebas individuales o ensayos se determinan aleatoriamente y la importancia de esta consiste en:

1. Garantizar la validez de la estimación del error experimental.

2. Garantizar la independencia de los errores o que las observaciones sean variables aleatorias independientes. Esto es necesario para obtener pruebas de significancia válidas y estimados de intervalos.

3. Eliminar el sesgo de tal manera que no se desfavorezca o discrimine a los tratamientos y permite cancelar los efectos de factores extraños que pudieran estar presentes.

La aleatorización hace válida la prueba, haciéndola apropiada para analizar los datos como si la suposición de errores independientes fuera cierta. Obsérvese que no hemos dicho que la aleatorización garantiza independencia, sino sólo que la aleatorización nos permite proceder como si la independencia fuera un hecho. La razón de esta distinción debe ser clara: los errores asociados con unidades experimentales que son adyacentes en espacio o tiempo, tenderán a correlacionarse, y todo lo que hace la aleatorización es asegurarnos que el efecto de esta correlación, sobre cualquier comparación entre los tratamientos, se hará tan pequeña como sea posible. Aún quedará algo de correlación, pero ninguna cantidad de aleatorización puede eliminarla totalmente. Es decir, en cualquier experimento, la independencia de errores completa y verdadera es sólo ideal y nunca puede lograrse. Sin embargo, por todos conceptos, debe buscarse tal independencia y la aleatorización es la mejor técnica empleada para lograr el fin deseado.

Algunas veces se introduce el concepto de aleatorización como un instrumento para “eliminar” tendencias. Para ilustrar el razonamiento en que se basa este procedimiento A y B debe ser parcial a favor de B, si existe un efecto de aprendizaje. Sin embargo, si cada vez que tubo que investigarse un nuevo compuesto, el analista hubo de decidir al azar cuál procedimiento usar primero, la tendencia pudo haber sido reducida, tal vez eliminada. Pero, podría haberse logrado algo más. Si estuviesen actuando otras tendencias, también se podrían haber eliminado sus efectos (o al menos reducido) por medio de aleatorización. Es decir asignando tratamientos al azar a las unidades experimentales, estamos tratando de certificar que los tratamientos no serán favorecidos continuamente o perjudicados por fuentes extrañas de variación, sobre las que no tenga control el experimentador o sobre los cuales decida no ejercer control. En otras palabras, la aleatorización es como un seguro; siempre es una buena idea y algunas veces es aún mejor de lo que esperamos.

¿Por qué los estadísticos insisten en la aleatorización? Es porque el estadístico desea hacer ciertas deducciones de los datos observados y desea obtener una medida de confiabilidad de esas deducciones. Si no se emplea la aleatorización, la citada medida de confiabilidad puede ser tendenciosa. Además, cualquier deducción no podría ser sostenida

...