¿Puedo utilizar el emparejamiento en lugar de la asignación aleatoria para conseguir una variable casi independiente?

Question

Sé que los libros de texto nos dicen que el emparejamiento es una alternativa a la asignación aleatoria cuando se trata de investigación cuasi experimental. Nos permite hacer que el grupo de tratamiento y el de control sean similares entre sí.

Sin embargo, se plantea otra cuestión: ¿No puedo utilizar el emparejamiento no sólo para eso, sino también para conseguir realmente una variable casi independiente (o no manipulada, si se quiere)?

Por ejemplo, quiero ver el efecto de la afiliación a un partido en la puntuación de la encuesta. Sin embargo, es imposible manipular la variable afiliación a un partido en la realidad debido a numerosas razones, por lo que debe considerarse como un rasgo natural. Si quiero obtener un grupo de tratamiento y un grupo de control que sean similares entre sí excepto por la afiliación al partido, asigno muestras al azar al grupo de tratamiento y al grupo de control, les pregunto su afiliación al partido y finalmente dejo el mismo número de muestras de cada categoría de afiliación al partido para el grupo de tratamiento y el grupo de control.

Intenté apoyar o encontrar una justificación para mi idea, pero no pude. ¿Alguien tiene algún conocimiento u opinión al respecto? Por favor, ayuda.

Answer 1

El uso de una aleatorización no relacionada con el contenido de su estudio se denomina enfoque de variable instrumental. Intente investigarlo.

Tu ejemplo no funcionará como lo has descrito. Supongamos que el Partido A tiene un patrimonio neto medio más alto que el Partido B. Usted quiere crear dos grupos que sean iguales en patrimonio neto pero que difieran en afiliación partidista. Cuando usted aleatoriza en 2 condiciones, 1 y 2, es cierto que lo que le queda son dos condiciones, 1 y 2, que deberían tener igual valor neto medio. Ahora quiere tomar una muestra de un partido de cada condición, así que deja a todas las personas del Partido A en la condición 1 y a todas las personas del Partido B en la condición 2, y descarta al resto.

El problema es que los miembros del Partido A (incluso sólo los de la condición 1) siguen teniendo un patrimonio neto medio superior al de los miembros del Partido B. Básicamente, lo que está haciendo es descartar aleatoriamente a algunos miembros del Partido A y a algunos miembros del Partido B; al hacerlo, no cambia la distribución del patrimonio neto en ninguno de los dos partidos. Es necesario utilizar el emparejamiento estratégico (por ejemplo, la puntuación de propensión) para descartar a los miembros adecuados de cada partido. Una aleatorización no relacionada no ayudará a utilizar el enfoque de emparejamiento.