Aleatorización y Equilibrio
Con respecto a la aleatorización en el diseño experimental, así como al equilibrio, Labvanced ofrece muchos enfoques (discutidos más adelante) para garantizar que tu investigación sea sólida y esté libre de sesgos. Dado que este tema es crucial para una investigación exitosa, la capacidad de manejar la aleatorización se presenta de manera prominente en la vista principal del editor.
Un área clave en Labvanced para manejar la aleatorización y el equilibrio en tu experimento.
La imagen anterior señala el área principal en el editor de Labvanced para configurar diferentes tipos de Aleatorizaciones y sus niveles se pueden encontrar aquí, así como el acceso a los Ajustes de Aleatorización para especificar tus requisitos, como el orden de los ensayos (por ejemplo: debe ser fijo o aleatorio), cómo se debe manejar el equilibrio y más.
Aleatorización en la Investigación
La aleatorización en experimentos y en la investigación psicológica es un mecanismo importante para reducir sesgos y asegurar la integridad del diseño experimental. La aleatorización en el diseño y la investigación experimental es, esencialmente, el proceso de asignar aleatoriamente participantes a través de diferentes grupos (tratamiento / intervención / experimental vs. control). Al hacer que este proceso de asignación sea aleatorio, se asume que todos los participantes tienen la misma probabilidad de ser asignados a cualquier condición.
Además de la asignación de participantes, la aleatorización en los experimentos también se refiere a la presentación de estímulos y al orden de las tareas. La aleatorización en el diseño experimental puede abordar cómo se presentan las tareas y los estímulos. Como tema, la aleatorización en la investigación es un tema importante en el diseño y la creación experimental.
En el ejemplo a continuación, el Factor para el tipo de pintura (Moderna o Clásica) tiene la Posición de Pintura Moderna (Izquierda o Derecha) aleatorizada. Usando el botón ‘Ajustes’, se pueden estipular requisitos de equilibrio.
Un ejemplo de configuración de diseño experimental utilizando la aleatorización para presentar la posición de una categoría de imagen particular.
Ejemplos de Aleatorización
| Ejemplo de Aleatorización | Objetivo | Implementación |
|---|---|---|
| Aleatorizando estímulos presentados, como imágenes | Aleatorizar qué estímulos de un grupo, como imágenes, se presentan al participante. | Crea los ensayos utilizando el Sistema de Ensayos y especifica el número de ensayos y el orden de los ensayos a través de los Ajustes de Aleatorización. |
| Aleatorizando la ubicación de los estímulos ‘correctos’ | Cuando se presentan dos o más estímulos como opciones en la pantalla, es crucial aleatorizar la presentación y su posición. | Instrucciones sobre un enfoque sugerido para cómo se puede hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haz clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abre la tarea ‘Instrucciones’. Nota: Esto a menudo se combina con opciones de equilibrio a través de los Ajustes de Aleatorización. |
| Ubicación de coordenadas aleatorias de los estímulos | Aleatorizar las coordenadas x e y y asignarlas a un estímulo para aleatorizar su posición en la pantalla. | Instrucciones sobre un enfoque sugerido para cómo se puede hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haz clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abre la tarea ‘Task_Instructions’. Esta demostración también describe cómo asignar color aleatoriamente. |
| Tiempo de marco / estímulo aleatorio | Aleatorizar la duración de cuánto tiempo se presenta un marco. | Instrucciones sobre un enfoque sugerido para cómo se puede hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haz clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abre la tarea ‘task_instructions’. |
El video a continuación proporciona un recorrido rápido sobre cómo aleatorizar tu estudio en la pestaña de Diseño del Estudio, así como en el menú de Aleatorización en el Editor de Tareas.
Equilibrio en la Investigación
El equilibrio es un concepto igualmente importante. El equilibrio asegura que cada condición esté igualmente replicada, es decir, que cualquier número de mediciones u observaciones de cada condición experimental (como el orden de los ensayos) sea igual. Esto es importante porque la aleatorización se basa en la ‘ley de los grandes números’, que para experimentos con un pequeño número de participantes podría resultar en un diseño desequilibrado, a menos que se cuide. Por ejemplo, al equilibrar, puedes asegurarte de que un número igual de participantes siga un orden de ensayos aleatorio. Un diseño experimental equilibrado garantiza además que se repliquen condiciones iguales.
Ejemplos de Equilibrio
| Ejemplo de Equilibrio | Objetivo | Implementación |
|---|---|---|
| Posicionamiento Equilibrado | Puede ser necesario equilibrar la posición de ciertos estímulos, como asegurarse de que la imagen ‘correcta’ se presente con la misma cantidad de ensayos para la posición de la pantalla izquierda y derecha. | Al añadir los niveles de Aleatorización, especifica la opción de equilibrio que necesitas. |
| Estilo de estímulos | Equilibrar el estilo de los estímulos, como tener un borde de imagen rojo o un borde de imagen azul. | Al añadir los niveles de Aleatorización, especifica la opción de equilibrio que necesitas. |
| Equilibrio de diseño anidado | El equilibrio de diseño anidado requiere que múltiples factores sean equilibrados. Un ejemplo de esto es equilibrar la posición (por ejemplo, lado izquierdo o derecho para elecciones correctas / incorrectas) junto con la edad de un rostro (por ejemplo, joven o viejo). Entonces, si los rostros jóvenes están equilibrados para la izquierda y la derecha, los rostros viejos también deben estar equilibrados para ambas posiciones de izquierda y derecha. | Al añadir los niveles de Aleatorización, selecciona la opción Equilibrado Dentro del Sujeto y Anidado. |
| Equilibrio entre participantes | En algunas instancias, puede ser necesario que un sujeto vea una versión mientras que el siguiente sujeto una versión diferente. | Al añadir los niveles de Aleatorización, especifica la opción de equilibrio que necesitas. |
La imagen a continuación muestra el cuadro de diálogo de los Ajustes de Aleatorización, una de las muchas áreas relevantes en Labvanced para manejar los requisitos de aleatorización y equilibrio en el diseño y la configuración de tu experimento.
Ajustes de Aleatorización y Equilibrio para Ensayos y Condiciones en Labvanced
Equilibrio y Aleatorización en Experimentos de Labvanced
El equilibrio y la aleatorización en experimentos de psicología que son creados en Labvanced son manejados por múltiples partes y características a través de la plataforma, como con:
Múltiples Tareas & Bloques
- Pestaña de Diseño del Estudio: Cuando se abre un estudio, la pestaña de Diseño del Estudio es donde puedes añadir separadores de aleatorización (ver imagen a continuación, la línea negra gruesa) para indicar qué bloques y sesiones deben ser aleatorizados.
Estímulos DENTRO de una Sola Tarea / Ensayo
- Factores (Sistema de Ensayos): Usando factores en el Sistema de Ensayos, se puede crear un diseño de bloque para tu experimento. Posteriormente, puedes especificar qué factores deben ser fijos o aleatorios.
- Ajustes de Aleatorización del Editor de Tareas: Este cuadro de diálogo (imagen anterior) demuestra el tipo de ajustes de aleatorización que puedes especificar al crear una tarea. También puedes indicar que los ensayos dentro de cada tarea deben estar equilibrados.
- Cuadros de Datos: Los cuadros de datos pueden ser usados para configurar y crear un estudio, pero también se pueden aplicar para asegurar la aleatorización en experimentos. Los cuadros de datos contienen estímulos similares a un arreglo y se pueden usar en una variedad de eventos.
- El Sistema de Eventos: A veces, la aleatorización en la investigación experimental psicológica requiere que contrarrestes variables o índices de arreglos. El Sistema de Eventos te permite crear disparadores/acciones para que los arreglos se barajen (reordenando los valores en un orden aleatorio), contrarrestando variables (recogiendo un valor para cada ensayo), y posteriormente extrayendo el valor del cuadro de datos.
Añadiendo Separadores de Aleatorización en la Pestaña de Diseño del Estudio para Bloques y Sesiones
Para asegurar que tu experimento esté equilibrado y aleatorizado adecuadamente, probablemente utilizarás cuadros de datos en combinación con eventos. También es posible utilizar factores (el Sistema de Ensayos). Al trabajar con las características descritas anteriormente, puedes asegurar la integridad en tu diseño experimental.
Si tienes alguna pregunta sobre cómo manejar la aleatorización en tus experimentos, ¡contáctanos!