Esto depende enteramente de lo que está combinando y de las características que tendría que variar como condición experimental.
Si, por ejemplo, estuvieras en contacto con humanos, tratarías de asegurarte de que las personas a las que observabas estuvieran lo más cerca demográficamente posibles, para que la variación introducida por tu condición experimental sea más probable (se produzca un error) para ser controlada .
Es decir, a menos que estuvieras emparejando pares en algún grupo demográfico, si, por ejemplo, quisieras ver las diferencias en el comportamiento de los usuarios en la demografía económica o en los países, en cuyo caso es posible que desees hacerlo de la manera más precisa posible.
La idea general es que cuando unes pares de cosas para tu experimento, controlas la mayor parte posible de la variación del diseño.
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Si se combinan los datos, las preocupaciones son un poco diferentes, pero la idea básica es tratar de variar solo cuando su condición experimental depende de esa variación. Nunca he visto un par coincidente exitoso que fuera de las categorías, así que asegúrate de que cuando diseñes no estés comparando, digamos, humanos y perros. No coincida la categoría, a menos que tenga una comprensión muy clara de por qué querría hacer eso.
Una vez más, realmente depende de lo que quieras hacer. Y, con suerte, obtienes aportes de varias personas sobre el tema, porque es sorprendente que puedan surgir problemas con la variación.
Si tuviera una mejor idea de lo que estaba tratando de hacer coincidir (aunque solo de manera general), podría ser de más ayuda; este es solo un esbozo realmente general de lo que estaría haciendo.
Editado para agregar: Ah, está bien. De lo que estaba hablando es de un diseño de pares emparejados. Si te leo correctamente, en realidad estás preguntando sobre las estadísticas de contraste, que es un tipo de cosa diferente. (Ver: Contraste (estadísticas))
O tal vez usted está preguntando acerca de esto? (Ver: Página en utdallas.edu)
Estoy dispuesto a tratar de ser útil, pero no estoy seguro de lo que estás pidiendo. Hay una gran cantidad de diseños de investigación que le permiten comparar resultados anteriores y actuales, así como solo analizar la probabilidad de sus resultados contra muestras pseudoaleatorias de alto volumen (por ejemplo, un Monte Carlo).