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    Randomization Randomization Presentation Transcript

    • A
      C
      B
      A
      C
      B
      Randomization
      Alexander Hernández Hernández
      Estadísticas
      Prof. Balbino García
    • Aleatorización“Randomization”
      La aleatorizaciónen matemáticas, se asocia a todo proceso cuyo resultado no es previsible más que en razón de la intervención del azar. El resultado de todo suceso aleatorio no puede determinarse en ningún caso antes de que este se produzca. El estudio de los fenómenos aleatorios queda dentro del ámbito de la teoría de la probabilidad y, en un marco más amplio, en el de la estadística.
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    • Aleatorización“Randomization”
      La palabra aleatorio se usa para expresar una aparente carencia de propósito, causa, u orden. El término aleatoriedad se usa a menudo como sinónimo con un número de propiedades estadísticas medibles, tales como la carencia de tendencias o correlación.
      La aleatoriedad ocupa un lugar importante en la ciencia y la filosofía.
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    • “The Basic Factorial Design”
      El “Basic Factorial Design” es undiseño que consta de dos o más factores, cada uno de los cuales con distintos valores o "niveles", y cuyas unidades experimentales cubren todas las posibles combinaciones de esos niveles en todos los factores. Este tipo de experimentos permiten el estudio del efecto de cada factor sobre la variable respuesta, así como el efecto de las interacciones entre factores sobre la dicha variable.
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    • “TheCompletelyRandomizedDesign”
      El “CompletelyRandomizedDesign” utiliza un dispositivo de probabilidad para assignar un tratamiento para cada una de las unidades experimentales.
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    • “WalkingBabiesExperiment”
      El objetivo de este experimento fue comparar 4 programas de 7 semanas de entrenamiento, para ver si alguno de estos pudiera acelerar el proceso de aprendizaje para que los bebes caminen.
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    • “WalkingBabiesExperiment”
      Respuesta – Edad (en meses) de cuando el niño camino solo por primera vez.
      Tratamientos – Los 4 programas
      Muestra – 23 niños blancos de una semana de nacidos.
      Diseño control – Cada infante fue aleatoriamente asignado a realizar uno de los cuatro programas. Tres de los programas tenían 6 infantes y uno tenia 5.
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    • “Balance” Diseño Balanceado
      Un diseño factorial básico es llamado balanceado, si los grupos de experimentación tienen la misma cantidad de elementos de estudio.
      El experimento de los bebes resulta ser un diseño no balanceado, ya que en tres de los grupos hay 6 bebes y en el otro solo hay 5.
      Este experimento comenzó siendo uno de tipo balanceado pero por alguna razón una de las familias salió del estudio.
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    • “Balance” Diseño Balanceado
      Los diseños balanceados ofrecen algunas ventajas sobre los diseños no balanceados.
      Una de ellas es que son mas fácil de analizar.
      También el numero de observaciones es el mismo, por lo tanto los datos son mas directamente comparables.
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    • Por que utilizar un “Chance Device”
      La aleatorización reduce el riesgo de sesgo. Por lo tanto los datos que se obtienen son mas confiables.
      La aleatorizacióncrea una variabilidad en el comportamiento del material de análisis de forma aleatoria.
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    • Análisis Informal
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    • Promedio
      En estadística, el promedio o la media aritmética de un conjunto finito de números es igual a la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos. Cuando el conjunto es una muestra aleatoria recibe el nombre de media muestral siendo uno de los principales estadísticos muestrales.
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    • Promedio
      Por ejemplo, si en una habitación hay tres personas, la media de dinero que tienen en sus bolsillos sería el resultado de tomar todo el dinero de los tres y dividirlo a partes iguales entre cada uno de ellos. Es decir, la media es una forma de resumir la información de una distribución (dinero en el bolsillo) suponiendo que cada observación (persona) tendría la misma cantidad de la variable.
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    • Promedio
      En el experimento de los bebes, el promedio seria la suma de las edades en que caminaron los bebes dividido entre la cantidad de bebes.
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    • Valores Extremos
      Los Valores Extremos son una observación que esta lejos del resto de las observaciones.
      El promedio se ve afectado por valores extremos. Valores muy altos tienden a aumentarla mientras que valores muy bajos tienden a reducirla, lo que implica que puede dejar de ser representativa de la población.
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    • Valores Extremos
      En las siguientes graficas de puntos podemos observar los valores representados y sus respectivas medias.
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    • Valores Extremos
      Si observamos las siguientes graficas de puntos, podemos ver la intervención de los valores extremos en la media.
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    • Mediana
      Una mediana es el valor de la variable que deja el mismo número de datos antes y después que él, una vez ordenados estos. De acuerdo con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la muestra. La mediana coincide con el percentil 50, con el segundo cuartil y con el quinto decil.
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    • Mediana
      Como podemos observar en las laminas de valores extremos sobre el promedio, notamos que los valores extremos causan un gran cambio en este.
      Por esta razón los Estadísticos usualmente utilizan la mediana de un grupo de valores en lugar del promedio.
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    • Moda
      En estadística, la moda es el valor con una mayor frecuencia en una distribución de datos.
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    • Estructura Factorial
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    • Factores
      Un factor es una partición importante de las observaciones.
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    • Partición
      Una partición se realiza tomando en cuenta las observaciones, para clasificarlos en grupos; cada observación pertenece a un grupo, y ninguna observación pertenece a mas de un grupo.
      Una partición es importante, y por consiguiente un factor, si estos corresponden a un grupo de condiciones construidas en el diseño del experimento.
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    • Como identificar un Factor
      I- ¿Si realizamos observaciones en cada grupo y no encontramos características similares en otro grupo?
      II- ¿Tiene sentido calcular un promedio para cada grupo y comparar los promedios?
      III - ¿Si intercambiamos grupos, colocando uno en el lugar de otro, cambiamos el mensaje de la data?
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    • Como identificar un factor
      Si la partición es un factor, cada una de estas tres preguntas deben ser ciertas. Si no es un factor, cada una de ellas es falsa.
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    • Factores “WalkingBabiesExperiment”
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    • Referencias
      George W. Cobb (1998) IntroducctiontoDesign and Analysis of Experiments.
      Wikipedia, the free encyclopedia.
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