Aleatorización y Balanceo
Con respecto a la aleatorización en el diseño experimental, así como al balanceo, 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 desde el principio en la vista principal del editor.
Un área clave en Labvanced para manejar la aleatorización y el balanceo en tu experimento.
La imagen anterior señala el área principal en el editor de Labvanced para configurar diferentes tipos de Aleatorizaciones y sus niveles, así como el acceso a Randomization Settings para especificar tus requisitos como el orden de los ensayos (por ejemplo: debe ser fijo o aleatorio), cómo se debe manejar el balanceo, y más.
Aleatorización en Investigación
La aleatorización en experimentos e investigaciones psicológicas es un mecanismo importante para reducir sesgos y asegurar 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 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 experimentos también se refiere a la presentación de estímulos y el 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 Pintura Moderna (Izquierda o Derecha) aleatorizada. Usando el botón 'Configuraciones', también se pueden estipular los requisitos de balanceo.
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 conjunto, como imágenes, se presentan al participante. | Crea los ensayos utilizando Trial System y especifica el número de ensayos y el orden de ensayo a través de Randomization Settings. |
| Aleatorización de la ubicación del estímulo ‘correcto’ | Cuando dos o más estímulos se presentan 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 balanceo a través de Randomization Settings. |
| 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 color aleatoriamente. |
| Tiempo de marco / estímulo aleatorio | 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 una rápida guía sobre cómo aleatorizar tu estudio en la pestaña de Diseño del Estudio, así como el menú de Aleatorización en el Editor de Tareas.
Balanceo en Investigación
El balanceo es un concepto igualmente importante. El balanceo asegura que cada condición esté igualmente replicada, es decir, cualquier número de mediciones u observaciones de cada condición experimental (como el orden de ensayo) es igual. Esto es importante porque la aleatorización depende de la ‘ley de los grandes números’, la cual, para experimentos con un pequeño número de participantes, podría resultar en un diseño desbalanceado, a menos que se tenga cuidado. Por ejemplo, al balancear, puedes asegurar que un número igual de participantes siga un orden de ensayo aleatorio. Un diseño experimental equilibrado asegura además que se repitan condiciones iguales.
Ejemplos de Balanceo
| Ejemplo de Balanceo | Objetivo | Implementación |
|---|---|---|
| Posicionamiento Balanceado | Puede ser necesario balancear la posición de ciertos estímulos, como asegurar que la imagen ‘correcta’ se presentó con la misma cantidad de ensayos para la posición izquierda y derecha de la pantalla. | Al agregar los niveles de Aleatorización, especifica la opción de balanceo que necesitas. |
| Estilo de estímulos | Balancear 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 balanceo que necesitas. |
| Balanceo de diseño anidado | El balanceo de diseño anidado requiere que se equilibren múltiples factores. Un ejemplo de esto es balancear la posición (por ejemplo, lado izquierdo o derecho para elecciones correctas / incorrectas) junto con la edad de una cara (por ejemplo, joven o mayor). Así que si las caras jóvenes están balanceadas para la izquierda y la derecha, entonces las caras mayores también deben estar balanceadas para ambas posiciones. | Al agregar los niveles de Aleatorización, selecciona la opción Balanced Within Subject and Nested. |
| Balanceo entre participantes | En algunas instancias, puede ser necesario que un sujeto vea una versión mientras que el siguiente sujeto vea una versión diferente. | Al agregar los niveles de Aleatorización, especifica la opción de balanceo que necesitas. |
La imagen a continuación muestra el cuadro de diálogo Randomization Settings, una de las muchas áreas relevantes en Labvanced para manejar los requisitos de aleatorización y balanceo en el diseño y configuración de tu experimento.
Configuraciones de Aleatorización y Balanceo para Ensayos y Condiciones en Labvanced
Balanceo y Aleatorización en Experimentos de Labvanced
El balanceo y la aleatorización en experimentos de psicología que se crean en Labvanced se manejan a través de múltiples partes y características en la plataforma, tales como:
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.
Estimulos 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.
- Configuraciones de Aleatorización del Editor de Tareas: Este cuadro de diálogo (imagen arriba) demuestra el tipo de configuraciones de aleatorización que puedes especificar mientras creas una tarea. También puedes indicar que los ensayos dentro de cada tarea deben estar balanceados.
- Cuadros de Datos: Los cuadros de datos pueden ser utilizados para configurar y crear un estudio, pero también pueden ser aplicados para asegurar la aleatorización en experimentos. Los cuadros de datos sostienen estímulos similares a un arreglo y pueden ser utilizados en una variedad de eventos.
- El Sistema de Eventos: A veces, la aleatorización en la investigación experimental en psicología requiere que contrarrestres variables o índices de arreglos. El Sistema de Eventos permite crear activadores/acciones para que los arreglos sean mezclados (reorganizando los valores en un orden aleatorio), contrarrestando variables (obteniendo un valor para cada ensayo) y posteriormente extrayendo el valor del cuadro de datos.
Agregando separadores de aleatorización en la pestaña de diseño de estudio para bloques y sesiones
Para asegurar que tu experimento esté adecuadamente equilibrado y aleatorizado, lo más probable es que utilices 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!
Para guías de patrones de diseño práctico que cubren cómo aplicar estas herramientas a escenarios de investigación comunes, consulta Diseño de Experimentos.