Conferencia 5: Confunde

El Clásico Confunde: ¡Validez interna de todos los efectos!

Historia de Confundir Una historia confundir ocurre cuando hay algún
extra-experimental evento que afecta a la variable dependiente.
ocurre típicamente para experimentos que tienen una larga duración. Para el ejemplo
, supongamos que estoy realizando un ensayo clínico para una nueva terapia electroconvulsiva
para la depresión. Tengo personas que hacen un inventario de depresión
antes del tratamiento de 15 semanas y después del tratamiento de 15
semanas. Podría haber una serie de factores intervinientes que
pueden cambiar los resultados. Vamos a nombrar y analizar algunos de ellos.

Un participante se divorcia,
otro obtiene un nuevo trabajo,
El aumento dramático de los precios de la gasolina,
el calor del verano termina.

Cree un ejemplo en el que la confusión del historial resulta en un error de tipo I. Haga
uno donde resulte en un error de tipo II.

Confusión de maduración:
Esta confusión es bastante similar a la confusión de historia. Ocurre en
experimentos que tienen una larga duración. Incluso sin eventos externos
, las personas cambian sistemáticamente. Los niños crecen, los adultos envejecen.
Intentemos hacer una evaluación de un programa de terapia del habla de un año para
niños de 2 años que aún no hablan. Claramente, en el transcurso del año,
casi todos los niños verán aumentos considerables en la capacidad del habla, parte de
de crecer.

Instrumentación:
A veces, nuestro instrumento para medir el VD (e IV) cambia de manera sutil
. Nos volvemos más competentes en la ejecución de nuestros experimentos
. Por ejemplo, los que dan pruebas de coeficiente intelectual pueden hacer un mejor trabajo en las instrucciones
. ¿Se le ocurren otros ejemplos en los que puede haber un efecto de instrumentación
?

Selección:
Este es un problema importante en experimentos sin asignación aleatoria. Un error de selección
puede ocurrir cuando hay un criterio de selección diferencial
para la asignación del tratamiento. Por ejemplo, vamos a hacer un experimento
para probar la efectividad de las nalgadas en el comportamiento de los niños.
Los padres pueden elegir si desean estar en
el grupo sin nalgadas o el grupo de nalgadas. Aquellos en el grupo sin nalgadas
prometen no azotar a sus niños de seis años por mal comportamiento; aquellos
en el grupo de nalgadas prometen azotar a sus niños de seis años por mal comportamiento
. ¿Cómo puede resultar esto en un error de tipo I? ¿Qué tal un error de tipo II
?

Ejemplos más sutiles:
1. Esperanza de vida de los profesores universitarios.

2. Paradoja de Simpson:
Berkeley Escuela De Postgrado De Admisiones De Datos
Bickel, Hammel, O’Connell (1975) La Ciencia

General

Pero, los resultados parecían más equitativa en el Nivel Universitario

Lo Que Pasó?

Regresión a la Media
Esta es una forma de sesgo de selección. Supongamos que queremos evaluar nuestra terapia del habla
para niños pequeños comparando la mejora de los niños de 2
que no hablan con los niños de dos años que hablan. Sin embargo, debemos ser conscientes de que una proporción
de niños de dos años que no hablan alcanzará a sus compañeros
sin ninguna intervención. Este fenómeno se denomina regresión
a la media. Es un problema cuando uno escoge a un grupo porque
son muy buenos o malos en alguna medida y los asigna a un tratamiento diferente
.

Mortalidad
Las personas abandonan los experimentos. Esto normalmente es extraño. Sin embargo,
a veces puede intervenir when cuando la tasa de abandono varía entre las condiciones
por razones específicas.

Efectos de los participantes (Características de demanda)
La gente quiere complacer a los experimentadores. Periodo. A veces cumplen
demasiado bien. Considere el ejemplo de aprendizaje de probabilidad.

Efectos del experimentador I.
Los experimentadores pueden influir sutilmente en sus hallazgos. Es posible que conozcan las condiciones de
y tengan interés en el resultado. Podrían transmitir sutilmente y sin darse cuenta
instrucciones, información, etc. diferenciales.

Sesgos en todo el campo

Por ejemplo, el campo muestra bases biológicas para diferencias de comportamiento
, tales como diferencias de género. Es bastante difícil publicar un
encontrando que no hay diferencias de género en una tarea. Este
representa un efecto experimentador de “campo completo”. Las dramáticas instancias
de efectos del experimentador se encuentran probablemente en la interpretación comunitaria
de hallazgos ambiguos o contradictorios. Veremos un buen ejemplo de esto en
con el recuento de Gould de la medición de cráneos
en el siglo XIX.