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TRADUCIENDO LA INVESTIGACIÓN EN ACCIÓN

¿Cómo aleatorizar?

povertyactionlab.org

Sebastian GalianiWashington University in St. Louis

Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab

• Asignación aleatoria en la práctica;– Cuándo aleatorizar– Qué unidades tomar– Restricciones del mundo real y algunos ejemplos

• Método de aleatorización• Asiganción Aleatoria en la práctica• Variaciones en análisis tratamiento‐control simple

Resumen de la exposición

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Muestreo aleatorio vs. Asignación aleatoria

Muestra aleatoria es para representar a la población

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Asignaraleatoriamente a tratamientoy control es para evitar sezgos de selección

Muestreo aleatorio vs. Asignación aleatoria

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Etapas de Aleatorización

Población Muestra

Grupo Control

GrupoTratamiento

Aleatorización Aleatorización

1ra Etapa:Asegura que el resultado de la muestra va a representar el resultado de la población,dado un nivel de error de muestreo

Validez Externa

2da Etapa:Asegura que el efecto observado en la variable de resultado se debe a algún aspecto del Tratamiento y no a otros factores

Validez Interna4

Unidad de aleatorización: ¿individual?

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Unidad de aleatorización: ¿individual?

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Unidad de aleatorización: ¿unidades agrupadas?

“Grupos de personas”: Estudio aleatorio en unidades agrupadas 7

Unidad de aleatorización: ¿clase?

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Unidad de aleatorización: ¿clase?

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Unidad de aleatorización: ¿escuela?

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Unidad de aleatorización: ¿escuela?

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• ¿A que nivel aleatorizamos: Alumno, clase, año escolar,escuela, municipio? Depende de varias cosas:

1. Restricciones institucionales: puede ser percibido comoinjusto que un alumno tenga libros de texto gratis y suscompañeros no, por lo que podemos querer por ejemplohacerlo a nivel escuela. Puede ser tambien que por la formade operar el programa sea más facil hacerlo por zonas.

2. Restricciones de contagio/contaminación: usando el ejemploanterior podemos no quererlo hacer a nivel alumno porquepodría compartir el libro con el vecino, contaminando alcontrol

3. A que nivel se implementa el programa en la vida real.

Unidad de aleatorización

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• Si esperamos que el efecto total se refleje en unidadesgrandes, deberiamos aleatorizar a este nivel de unidadesgrandes.

– Por ejemplo un programa de apoyo a proveedores le ayuda a variasempresas de una localidad, por lo que habría que aleatorizarlocalidades .

– De esta forma no solo evitamos el problema de contaminación, sinoque lo estudiamos en sí.

• A veces por razones operativas o políticas nos vemos forzadosa aleatorizar a niveles mayores.

– Por ejemplo: si en un programa de crédito tratan a algunas personasde forma diferente algunos se podrían molestar.


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• Usar grupos como unidades de aleatorización (esculas, firmas,localidades) equivale a tener que obtener muestras debeneficiarios mas grandes dentro de esas unidades.

• Esto se debe a que las personas tienden a comportarse deforma parecida a su grupo, ya sea porque les afectan lasmismas cosas o porque hay imitación.

– Las observaciones no son independientes. En el extremos sitodos los integrantes de un grupo se comportan igual, tenerinformación de cada persona en el grupo equivale a tenerinformación de una sola persona. En ese caso se requerirá unamayor cantidad de grupos en la muestra.

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• Típicamente la primera reacción al mencionar que sepropone aleatorizar es la resistencia: por motivos“éticos” o políticos.

• En gran parte de los casos randomizar es mas justoque cualquier otra metodología de selección. Todaslas unidades tienen a prior la misma chance de serasignadas al grupo de tratamiento o control.

• Randomizar no es tan complicdo como se cree.

Cómo aleatorizar: estrategias

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1. En proyectos piloto: es comun que antes de implementarun programa a gran escala se haga un piloto.

• Para poder evaluar el piloto y tener sólidas conclusiones sobreel efecto del programa, es conveniente elegir aleatoriamentea las unidades en donde se implementará.

– Ejemplo: Programa Oportundiades en México. Antes de expandirlo adecenas de miles de localidades se implementó en 200+ localidadespiloto seleccionadas aleatoriamente dejando 200+ como control. Alprobar que funcionaba se expandió.

– Randomización contribuye a la continuación de programas exitosospor la validez interna del diseño.


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2. Método de exceso de demanda: si hay mayor demanda de laque se puede atender, forzosamente tenemos que dejar fueraa algunos. Si escogemos aleatoriamente quien entra ‐ademásde ser transparente y justo– nos permite tener un grupo decontrol.– En Colombia se implementó un sistema de Vouchers para escuela.

Como había exceso de demanda por las escuelas se escogió por loteriaque alumno entraba y cual no.

3. Randomización en punto de corte: Consiste en dejar entrar apersonas que apenas se quedaron afuera. Esto tiene la ventajade solo cambiar poco el metodo de selección en el margen.– Karlan y Zinman aleatoriamente le dieron crédito a personas que habían

sido rechazadas pero estaban cerca del punto de corte del banco. Estopermitió medir si el banco era demasiado estricto en su política.


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4. Orden de implementación aleatorio: consiste en irimplementando el programa para diferentes unidades endiferentes momentos, pero donde el orden es aleatorio.– En un proyecto de desparasitación de niños en escuelas, se escogieron

75 escuelas para recibir la medicina, pero 25 entraron el 1er año, 25 el2do y las restantes el 3ro.

5. Aleatorización por sub‐grupos: Un ejemplo lo explica mejor:– En el programa de Balsakhi en unas escuelas se les dió tutor a los niños

de 3er año y en otras a los de 4to año. Cual año escoger en cada escuelase determinó de forma aleatoria.

– De esta forma todas las escuelas fueron atendidas al mismo tiempo.


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6. Diseño de invitación aleatoria: consiste en aleatorizar quienrecibe promoción/invitación especial para recibir eltratamiento (que no es lo mismo que aleatorizar eltratamiento).– Puede decirse que este método es el menos intervencionista, porque no

le prohibe a nadie entrar al programa y tampoco a nadie lo fuerza atomarlo.

– Algunas desventajas: lo que se estudia no es en sí el efecto delprograma sino el efecto del programa inducido por la invitación.

– Se puede estimar el efecto del programa en los que fueron convencidospor la invitación, no en la población en general.

– Si el efecto de la invitación es bajo se requieren muestras muy grandes.


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• Una vez decididida la estrategia de aleatorización y la unidadde aleatorización , la mecanica es muy facil.

• Se tiene una lista de las unidades en Excel o en Stata u otroprograma, donde cada renglon corresponde a una unidad: e.g.una escuela, una persona, un municipio, una sucursal, etc.

• En excel “=RAND()” o “=ALEATORIO()” da un número entre 0 y1 de la distribución uniforme. En Stata =uniform().

• Si quiere seleccionar ½ de la muestra a cada grupo, creas unavariable que sea=1 si la variable random es < .5.

Cómo aleatorizar: mecanica

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Muestra =ALEATORIO() =1 SI N°>0.5 Grupo1 SG 0.9077 1 Tratamiento2 LJ 0.7897 1 Tratamiento3 OP 0.2369 0 Control4 RD 0.1145 0 Control5 DV 0.8950 1 Tratamiento6 WE 0.2832 0 Control7 VE 0.1888 0 Control8 TE 0.9830 1 Tratamiento9 PR 0.6385 1 Tratamiento10 XI 0.4396 0 Control

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• Si no es posible tener una lista podemos usar otros metodosmenos rigurosos como:– Sacar papeles de una urna– Usar la primera letra del nombre– First‐come‐first served

Nótese que esto puede tener problemas:¿Ejemplos?

• Siempre verifique que el resultado final parezca aleatorio (e.g.pruebas de medias o de distribuciones entre los grupos). Si nolo son entonces vuelva a asignar aleatoriamente.


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• A veces la pregunta central es decidir entre diferentes intervenciones posibles

• Usted puede aleatorizar estos programas

• ¿Esto nos enseña acerca del beneficio de alguna intervención particular?

• ¿Existe un grupo de control?

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Tratamientos múltiples

Tratamiento 1Tratamiento 2Tratamiento 3

Tratamientos múltiples

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• Prueba diferentes componentes de tratamiento endiferentes combinaciones

• Prueba si los componentes sirven como sustitutos ocomplementos

• ¿Cuál es la combinación más económica?

• Ventaja: situación gana‐gana para operaciones,pueden ser útiles para responder preguntas paraellos, ¡más allá del simple “impacto”!

Interacción de tratamiento

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• A algunas escuelas se les asigna tratamiento completo– Todos los niños reciben píldoras

• A algunas escuelas se les asigna tratamiento parcial– Se designa que el 50% recibirá píldoras

• En otros experimentos: cambiar el precio que se cobra por un bien o servicio

Variando intensidad del tratamiento

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• Objetivo: equilibrar su muestra cuando tiene unamuestra pequeña

• ¿Qué es? – dividir la muestra en diferentes subgrupos– seleccionar el tratamiento y control de cadasubgrupo

• Ventaja: asegurar tener unidades de tratamiento y control para subpoblaciones de interés. Aumentar el poder estadístico

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Estratificación

• Estratificar en variables que podrían tener un impactoimportante en la variable de resultado.

• Estratificar en subgrupos que le interesan particularmente(donde pudiese creer que el impacto del programa serádiferente)

• La estratificación es más importante cuando base de datosson pequeñas, porque asegura que tengas tratamiento y control en cada estrato.

• Notar que para tener grupos balanceados, se necesita ciertotamaño de muestra.

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Cuándo estratificar

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