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 libre de sesgos. Dado que este tema es crucial para una investigación exitosa, la capacidad de manejar la aleatorización se presenta de manera clara en la vista del editor principal.
Un área clave en Labvanced para manejar la aleatorización y el equilibrio en tu experimento.
La imagen de arriba señala el área principal en el editor de Labvanced para configurar diferentes tipos de aleatorizaciones y sus niveles, así como el acceso a los Ajustes de Aleatorización para especificar tus requisitos, como el orden de ensayo (por ejemplo: debe ser fijo o aleatorio), cómo se debe manejar el equilibrio, y más.
Aleatorización en Investigación
La aleatorización en experimentos e investigaciones en psicología es un mecanismo importante para reducir el sesgo y garantizar la integridad de un sólido diseño experimental. La aleatorización en el diseño experimental y la investigación es esencialmente el proceso de asignar aleatoriamente a los participantes en diferentes grupos (tratamiento / intervención / experimental vs. control). Al hacer este proceso de asignación 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 principal en el diseño y creación experimental.
En el ejemplo a continuación, el Factor para el tipo de pintura (Moderna o Clásica) tiene la Posición de la Pintura Moderna (Izquierda o Derecha) aleatorizada. Usando el botón ‘Configuraciones’, también se pueden estipular los requisitos de equilibrio.
Un ejemplo de una configuración de diseño experimental utilizando aleatorización para presentar la posición de una categoría de imagen particular.
Ejemplos de Aleatorización
| Ejemplo de Aleatorización | Objetivo | Implementación |
|---|---|---|
| Aleatorización de estímulos presentados, como imágenes | Aleatorizar qué estímulos de un grupo, como imágenes, se presentan al participante. | Crea los ensayos usando el Sistema de Ensayos y especifica el número de ensayos y el orden de los ensayos a través de los Ajustes de Aleatorización. |
| Aleatorización de 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 estímulos | Aleatoriza las coordenadas x e y y asígnalas 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 aleatoriamente un color. |
| Tiempo aleatorio de marco / estímulo | Aleatoriza 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 ofrece 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 Investigación
El equilibrio es un concepto igualmente importante. El equilibrio asegura que cada condición se replique de manera equitativa, es decir, cualquier número de mediciones u observaciones de cada condición experimental (como el orden de ensayos) es 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 tome en cuenta. Por ejemplo, al equilibrar, puedes asegurarte de que un número igual de participantes siga un orden de ensayo aleatorio. Un diseño de experimento equilibrado asegura además que se repliquen las 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 un número igual de ensayos para la posición del lado izquierdo y derecho de la pantalla. | Al agregar 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 agregar los niveles de Aleatorización, especifica la opción de equilibrio que necesitas. |
| Equilibrio de diseño anidado | El equilibrio de diseño anidado requiere que múltiples factores estén equilibrados. Un ejemplo de esto es equilibrar la posición (por ejemplo, lado izquierdo o derecho para opciones correctas / incorrectas) junto con la edad de un rostro (por ejemplo, joven o viejo). Así que si se equilibran rostros jóvenes para la izquierda y la derecha, entonces los rostros viejos también deben equilibrarse para ambas posiciones. | Al agregar 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 ve una versión diferente. | Al agregar 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 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 los experimentos de psicología que se crean en Labvanced son manejados por múltiples partes y características a través de la plataforma, como en:
Múltiples Tareas y Bloques
- Pestaña de Diseño del Estudio: Cuando se abre un estudio, la pestaña de Diseño del Estudio es donde puedes agregar separadores de aleatorización (ver imagen a continuación, la línea negra gruesa) para indicar qué bloques y sesiones deben ser aleatorizados.
Estímulos DENTRO de una Tarea / Ensayo Único
- Factores (Sistema de Ensayos): Usando factores en el Sistema de Ensayos, se puede crear un diseño por bloques para tu experimento. Posteriormente, puedes especificar qué factores deben ser fijos o aleatorios.
- Ajustes de Aleatorización en el Editor de Tareas: Este cuadro de diálogo (imagen arriba) 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 ser equilibrados.
- Marcos de Datos: Los marcos de datos se pueden usar para configurar y crear un estudio, pero también se pueden aplicar para asegurar la aleatorización en los experimentos. Los marcos de datos contienen estímulos similares a un arreglo y pueden usarse en una variedad de eventos.
- El Sistema de Eventos: A veces, la aleatorización en la investigación experimental en psicología requiere que contrarrestes variables o arreglos de índices. El Sistema de Eventos te permite crear disparadores/acciones para que los arreglos se mezclen (reordenando los valores en un orden aleatorio), contrarrestando variables (obteniendo un valor para cada ensayo) y posteriormente sacando el valor del marco de datos.
Agregando Separadores de Aleatorización en la Pestaña de Diseño del Estudio para Bloques y Sesiones
Con el fin de asegurar que tu experimento esté apropiadamente equilibrado y aleatorizado, lo más probable es que utilices marcos de datos en combinación con eventos. También es posible utilizar factores (el Sistema de Ensayos). Trabajando 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!