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Empecemos la parte dos de los ensayos controlados aleatorios.
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Los ensayos aleatorios y los estudios observacionales resultaron en conclusiones distintas
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sobre los tratamientos de reemplazo de hormonas y su relación con los ataques al corazón
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esta diferencia fue indicada en la literatura económica. En 1986 LaLonde mostró que los
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ensayos controlados aleatorios resultaron en conclusiones muy diferentes a aquellas sobre
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el efecto de al programa de entrenamientos. Esto impacó a los economistas de la misma manera en la
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que los TRH impactaron a los profesionales de la salud. Esto llevó a un desarrollo de la literatura
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en la economía, que he enlistado aquí arriba. El resultado de esta literatura en mi punto de vista
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fue decepcionante, no había manera de garantizar que un estudio observacional podría duplicar
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lo que obtendrías haciendo un ensayo controlado aleatorio si usaras la misma población.
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Es cierto que en las manos de un experto, alguien como James Heckman, un estudio observacional
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podría duplicar un ensayo controlado aleatorio, solo que no podrías garantizarlo.
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Ahora a algunos estudios observacionales son mejores que otros, así que de hecho a veces
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mientras menos ambiciosos sean los estudios observacionales mejor resultados arrojan.
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Así que estudios observacionales que toman a una población homogénea o que ven solamente a una
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población mas local, les va mejor. También las técnicas que han sido inspiradas por experimentos
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que se llaman técnicas quasi-experimentales como diseños de regresiones discontinuas, tienden a
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tener mejores resultados también. Finalmente es interesante notar que a pesar de los resultados
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de los ensayos controlados aleatorios en general la diferencia entre estudios observacionales y
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ensayos controlados aleatorios en medicina, son considerados mas pequeños que en las
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ciencias sociales. Esto puede ser porque en las ciencias sociales estamos tratando con problemas
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mucho mas severos de selección. Una habilidad mas severa de la elección de la gente que va a entrar al
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tratamiento o la que no lo va a hacer. Y esto hace mas difícil la disminución de estas tendencias
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que lo que vemos en la medicina. Así que la gran ventaja de un ECA es que cuando tu
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grupo de tratamiento y tu grupo de control son aleatoriamente elegidos, entonces con una
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muestra suficientemente grande, puedes tener confianza de que tus dos grupos son
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estadísticamente idénticos. Esto resulta ser importante porque los efectos de selección
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resultan ser mas sutiles, mas importantes y mas difíciles de eliminar usando las técnicas
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estándar de lo que nos imaginábamos originalmente. Otra ventaja de los ECA es que el experimentador
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puede diseñar los detalles del experimento y de la recolección de datos con anticipación.
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Resulta que otra de las cosas por las cuales los estudios observacionales y los ECA difieren
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no es la técnica digamos pero es que los estudios observacionales frecuentemente usan
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datos mas crudos, estamos usando datos que fueron recolectados para algún propósito muy distinto.
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Y cuando uno diseña un experimento, desde el primer día puedes recolectar solamente los datos que
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quieras. Así que puedes colectar datos mas individuales, un conjunto de datos mas ricos
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también te pueden ayudar a mejorar los problemas de selección incluso cuando no tomamos en cuenta
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la aleatorización. Ahora los ECA son fantásticos, pero como toda la evidencia empírica
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tienen tomarse con una pizca de sal, tienen que ser evaluados cautelosamente.
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Aquí hay algunos de los problemas que pueden surgir, primero que nada ellos son blanco de
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los problemas de selección de a población. Recuerda que en la primera diapositiva dije que
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queremos extraer de una población de interés o una de disponibilidad. Así que por ejemplo digámos que
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estamos interesados en todos los pueblos de la India, pero solamente nos dan permiso de
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estudiar 50 pueblos en un estado. Incluso cuando dividiéramos esos pueblos aleatoriamente
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y le diéramos el tratamiento a un grupo y usáramos el otro grupo como control. Puede que el grupo
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al que nos dieron permiso de estudiar, sea diferente en alguna manera importante de todas los otros
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pueblos en India. Es importante tener esto presente. También sesgo de apego/adaptación o de nutrición
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quizás puedo explicar estos de una mejor forma si vemos experimentos anteriores
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algunos estudios, estudios observacionales de medicinas y de ataques al corazón.
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En algunos de estos estudios se descubrió que la persona que estaba tomando estas medicinas
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las personas que se quedaban en el tratamiento de control y no dejaban el programa
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pero que tomaban sus medicinas tal cual debían hacerlo, cada mañana, esas personas tenían
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menores tasas de ataques al corazón que las personas que dejaban el programa o que se les
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olvidaba tomarse su medicina a veces, etc. Claro que esto tiene perfecto sentido si la droga es la que
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reduce las tasas de ataque al corazón. Por también se descubrió que el grupo que estaba tomando
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el placebo, los que tomaban regularmente el placebo los que lo tomaban cada mañana tal cual era
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indicado y quienes no dejaron el programa, ese grupo de personas también tenían menores tasas de
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ataques al corazón. Así que al menos alguna de la diferencia no era causada por la medicina en si
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sino por el hecho de que la gente que continuaba tomándose la medicina o el placebo eran
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de hecho diferentes, importantemente diferentes que las personas que se salían del programa o
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que no seguían bien el tratamiento. Finalmente hay un efecto que se llama Hawthorne
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y este nombre viene de un estudio muy famoso de una planta de Ford que se llama Hawthorne
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donde los investigadores descubrieron que con cada experimento que hacían obtenían
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mayor productividad, ¿ahora por que era esto? bueno de hecho no era por nada que ellos estaban haciendo
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pero era porque a los trabajadores les gustaba que los estuvieran observando, probablemente decían
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"ah si me están viendo mas me vale trabajar mas duro". Ahora, hay formas de controlar por todas
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estas cosas, pero el punto que quiero hacer aquí es que hay mejores ensayos controlados aleatorios
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y hay peores. Y tenemos que tomar eso en cuenta cuando hacemos evaluaciones.
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En la interpretación de los ensayos controlados aleatorios como en la interpretación de casi
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todos las investigaciones empíricas, tienes que tener en mente la pregunta:
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¿es generalizable este resultado? ¿tiene validez externa? (que es la manera en que se pregunta
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frecuentemente). Así que todos los ensayos controlados aleatorios son específicos al tiempo
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y lugar en donde se hicieron. Y los efectos de causa están adentro de una matriz muy grande de causas.
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¿A que me refiero con esto? Toma algo simple de las ciencias naturales. ¿Cual es el punto de ebullición?
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100Cº ¿no?... bueno si, pero solo a nivel del mar. Si tomas el agua y la calientas en la cima del Everest
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obtendrías un resultado muy diferente. Ahora, en incluso formas mas complicadas las ciencias
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sociales están integradas en todo tipo de influencias que tendrán efectos de cambio en los resultados del
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experimento. Así que déjame te doy un ejemplo: En un conjunto de experimentos famosos
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de Lawrence W.Sherman un importante criminólogo se preguntó ¿cuando es que las situaciones de
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violencia doméstica deberían de terminar en un arresto? Así que en Minneapolis al rededor de 1992
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el le pidió a los policías que escogieran una de tres posibilidades: 1) Arrestar al agresor,
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2) Dar asesoramiento a ambas partes o 3) Despachar al agresor por 8 horas.
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Luego al darle seguimiento encontraron que en el caso donde el agresor que había sido arrestado,
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era menos propenso a repetir las llamadas a la policía. Eso sugiere que arrestar al agresor
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era la mejor opción para reducir situaciones de violencia doméstica. El estudio de Sherman
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fue replicado 6 veces, afortunadamente en 3 de esas 6 veces se obtuvieron resultados opuestos.
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En 3 de los experimentos los arrestos al agresor resultaron en menor número de llamadas al princpio
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pero en 3 de esos los resultados fueron mas altas tasas de arrestos. Ahora ¿ésto significa que no
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podemos concluir nada? No, probablemente no. Cuando Sherman re-examinó los datos lo que
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descubrió o argumentó fue que en comunidades con altas tasas de empleo, los arrestos avergonzó al
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infractor y entonces eran menos propensos a hacerlo de nuevo. Sin embargo, en comunidades
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mas inestables, en las comunidades en donde tenían mas problemas, que tenían altas tasas de desempleo
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entre otras cosas, los arrestos en verdad que enfadaban a los infractores y entonces resultaba
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en mas arrestos en el futuro. Así que tanto como el punto de ebullición del agua, que puede
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diferir en diferentes lugares, puede depender en la situación social restante. Eso también
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se debe de tomar en cuenta cuando uno ve cualquier ensayo controlado aleatorio.
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Ok eso nos da un resumen de los ECA, y en lecciones futuras, veremos algunos ECA para el
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desarrollo y te daremos algunos ejemplos específicos.
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Gracias!
