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 su investigación sea sólida y libre de sesgos. Dado que este tema es crucial para el éxito de la investigación, la capacidad para manejar la aleatorización se presenta de forma prominente en la vista del editor principal.
Un área clave en Labvanced para manejar la aleatorización y el balanceo en su experimento.
La imagen anterior apunta a la área principal en el editor de Labvanced para configurar diferentes tipos de Aleatorizaciones y sus niveles se pueden encontrar aquí, así como acceso a los Randomization Settings para especificar sus requisitos como el orden de los ensayos (por ejemplo: debe ser fijo o aleatorio), cómo debe manejarse el balanceo, y más.
Aleatorización en Investigación
La aleatorización en experimentos e investigación en psicología es un mecanismo importante para reducir sesgos y asegurar la integridad del diseño experimental. La aleatorización en el diseño experimental y la investigación es esencialmente el proceso de asignar aleatoriamente a los participantes a 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 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 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 ‘Configuraciones’, 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 |
|---|---|---|
| Aleatorizando estímulos presentados, como imágenes | Aleatorizar qué estímulos de un conjunto, como imágenes, se presentan al participante. | Crear los ensayos utilizando los Trial System y especificar el número de ensayos y el orden de ensayo a través de los Randomization Settings. |
| 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 hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haga clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abra la tarea ‘Instrucciones’. Nota: Esto a menudo se combina con opciones de balanceo a través de los Randomization Settings. |
| Ubicación de coordenadas aleatorias de 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 hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haga clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abra la tarea ‘Instrucciones_Tareas’. Esta demostración también describe cómo asignar colores aleatoriamente. |
| Tiempo de marco / estímulo aleatorio | Aleatorizar la duración de cuánto tiempo se presenta un marco. | Instrucciones sobre un enfoque sugerido para cómo hacer esto se encuentran en este estudio de muestra aquí. Simplemente haga clic en el botón ‘Inspeccionar’ y abra la tarea ‘instrucciones_tarea’. |
El video a continuación ofrece una breve guía sobre cómo aleatorizar su 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 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 preste atención. Por ejemplo, al balancear, puede asegurarse de que un número igual de participantes siga un orden de ensayo aleatorio. Un diseño experimental equilibrado asegura además que se repliquen 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 presente con un número igual de ensayos para la posición izquierda y derecha de la pantalla. | Al agregar los niveles de Aleatorización, especifique la opción de balanceo que necesite. |
| 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, especifique la opción de balanceo que necesite. |
| Balanceo de diseño anidado | El balanceo de diseño anidado requiere que múltiples factores estén equilibrados. Un ejemplo de esto es balancear la posición (por ejemplo, lado izquierdo o derecho para elecciones correctas / incorrectas) junto con la edad de un rostro (por ejemplo, joven o viejo). Así que si los rostros jóvenes están equilibrados para izquierda y derecha, entonces los rostros viejos también deben estar equilibrados para ambas posiciones izquierda y derecha. | Al agregar los niveles de Aleatorización, seleccione la opción Balanced Within Subject and Nested. |
| Balanceo entre participantes | En algunas ocasiones, puede ser necesario que un sujeto vea una versión mientras que el siguiente sujeto vea una versión diferente. | Al agregar los niveles de Aleatorización, especifique la opción de balanceo que necesite. |
La imagen a continuación muestra el Randomization Settings cuadro de diálogo, una de las muchas áreas relevantes en Labvanced para manejar las necesidades de aleatorización y balanceo en el diseño y configuración de su experimento.
Configuraciones de Aleatorización y Balance 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 son manejados por múltiples partes y características a través de la plataforma, tales como con:
Múltiples Tareas y Bloques
- Pestaña de Diseño del Estudio: Cuando se abre un estudio, la pestaña de Diseño del Estudio es donde puede agregar separadores de aleatorización (vea la imagen a continuación, la línea negra gruesa) para indicar qué bloques y sesiones deben ser aleatorizados.
Estímulos DENTRO de una única tarea / ensayo
- Factores (Sistema de Ensayos): Usando factores en el Sistema de Ensayos, se puede crear un diseño de bloques para su experimento. Posteriormente, puede 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 puede especificar al crear una tarea. También puede indicar que los ensayos dentro de cada tarea deben estar equilibrados.
- Cuadros de Datos: Los cuadros de datos se pueden usar 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 pueden ser utilizados en una variedad de eventos.
- El Sistema de Eventos: A veces, la aleatorización en la investigación experimental en psicología requiere que contrarrestre variables o índices de arreglos. El Sistema de Eventos le permite crear disparadores/acciones para que los arreglos sean mezclados (reordenando los valores en un orden aleatorio), contrarrestando variables (fetching a value for each trial), y posteriormente recuperando el valor del cuadro de datos.
Agregando Separadores de Aleatorización en la Pestaña de Diseño del Estudio para Bloques y Sesiones
Para asegurarse de que su experimento esté adecuadamente balanceado y aleatorizado, lo más probable es que utilice cuadros de datos en combinación con eventos. También es posible utilizar factores (el Sistema de Ensayos). Al trabajar con las funcionalidades descritas anteriormente, puede asegurar la integridad en su diseño experimental.
Si tiene alguna pregunta sobre cómo manejar la aleatorización en sus experimentos, ¡por favor contáctenos!
Para guías prácticas sobre patrones de diseño que cubren cómo aplicar estas herramientas a escenarios de investigación comunes, consulte Diseño de Experimentos.