En estadística , la aleatorización restringida ocurre en el diseño de experimentos y en particular en el contexto de experimentos aleatorios y ensayos controlados aleatorios . La aleatorización restringida permite evitar asignaciones de tratamientos a unidades experimentales intuitivamente deficientes, al tiempo que conserva los beneficios teóricos de la aleatorización. [1] [2] Por ejemplo, en un ensayo clínico de un nuevo tratamiento propuesto para la obesidad en comparación con un control, un experimentador querría evitar los resultados de la aleatorización en los que el nuevo tratamiento se asignó solo a los pacientes con mayor peso.
El concepto fue introducido por Frank Yates (1948) [ se necesita cita completa ] y William J. Youden (1972) [ se necesita cita completa ] "como una forma de evitar malos patrones espaciales de tratamientos en experimentos diseñados". [3]
Considere un proceso por lotes que utiliza 7 obleas de monitor en cada ejecución. El plan requiere además medir una variable de respuesta en cada oblea en cada uno de los 9 sitios. La organización del plan de muestreo tiene una estructura jerárquica o anidada: la ejecución del lote es el nivel más alto, el segundo nivel es una oblea individual y el tercer nivel es el sitio en la oblea.
La cantidad total de datos generados por lote será de 7 · 9 = 63 observaciones. Un enfoque para analizar estos datos sería calcular la media de todos estos puntos, así como su desviación estándar, y usar esos resultados como respuestas para cada ejecución.
Analizar los datos como se sugirió anteriormente no es absolutamente incorrecto, pero al hacerlo se pierde información que de otro modo se podría obtener. Por ejemplo, el sitio 1 en la oblea 1 es físicamente diferente del sitio 1 en la oblea 2 o en cualquier otra oblea. Lo mismo es cierto para cualquiera de los sitios en cualquiera de las obleas. De manera similar, la oblea 1 en la ejecución 1 es físicamente diferente de la oblea 1 en la ejecución 2, y así sucesivamente. Para describir esta situación, se dice que los sitios están anidados dentro de las obleas, mientras que las obleas están anidadas dentro de las ejecuciones.
Como consecuencia de este anidamiento, existen restricciones en la aleatorización que puede ocurrir en el experimento. Este tipo de aleatorización restringida siempre produce fuentes anidadas de variación. Ejemplos de variación anidada o aleatorización restringida discutidos en esta página son diseños de parcelas divididas y parcelas en franjas .