Asignación aleatoria en Stata

Asignación Aleatoria en Stata

Asignación aleatoria con Stata en la investigación científica

La asignación aleatoria o aleatorización con Stata dentro del proceso en la investigación científica es una fase crítica; sobre todo, porque tienes que demostrar y garantizar la exogeneidad de tu investigación.

Dicha condición tiene que estar presente en métodos experimentales y ensayos de control aleatorio (ECA); es decir, al investigar bajo este marco metodológico tienes que asignar aleatoriamente unidades de análisis al grupo tratamiento y control.

Invítame un café para crear más contenido de este tipo.

¿Por qué aleatorizar con Stata?

Una pregunta que te debes estar haciendo en este momento es: ¿Por qué no aleatorizar con exel, spss o cualquier otro software?

Si para generar números aleatorios en Excel sólo basta utilizar una fórmula; sin embargo, ¿Puedes garantizar que esos números fueron generados al azar?.

La característica fundamental de la asignación aleatoria en Stata es la transparencia con la que se genera los números pseudoaleatorios; como consecuencia, el jurado o el que haga sus veces, puede replicar y validar dicha asignación en cualquier momento. Y lo más importante, tendrá una herramienta para validarlo.

Ventajas de la aleatorización con Stata

Las principales ventajas de la aleatorización con Stata son las siguientes:

  1. El proceso es transparente y reproducible,
  2. Más control del proceso, verificar el balance de aleatorización y agregar variables de estratificación de ser necesario, y
  3. Permite un tiempo entre la aleatorización, la implementación y la recopilación de datos.

¿Cómo aleatorizar en Stata?

Para realizar la asignación aleatoria en Stata debes realizar 3 pasos:

Tiempo necesario: 5 minutos.

Procedimiento completo para aleatorizar una muestra con Stata.

  1. Configuración del entorno para hacer que la aleatorización sea replicable.

    isid CodCont, sort
    set seed 19320419

  2. Crea una variable con base a números aleatorios a las observaciones y ordénala

    gen n_aleat = runiform()
    egen orden = rank(n_aleat)

  3. Asigna las unidades de análisis al grupo de intervención (0) y al grupo control (1), según el criterio adoptado.

    gen interv=0 if (_n <= 100/2)
    replace interv=1 if (_n> 100/2) & (_n<= 100)


    En el ejemplo anterior creo una nueva variable bajo los supuestos: (i)la muestra total es 100 y (ii) la intervención será igual a la mitad; consecuentemente, (iii) el grupo control es 50.

¿Deseas asesoramiento para el diseño de una muestra aleatoria estratificada o algunas variantes de la aleatorización con Stata? Toma el Curso de Stata: Análisis de Datos; luego, comunícate conmigo.

Referencias

  • DIME WIKI, unidad de evaluación de impacto del Grupo de Investigación del Banco Mundial.
  • Los documentos de trabajo de la J-PAL y
  • La documentación oficial de Stata Corp.

Artículos relacionados

Respuestas