Deaton y Cartwright hacen varias críticas a los ensayos controlados aleatorios (ECA).
Mi pregunta es sobre este en particular de un Artículo de VoxEU de 2016 :
Los ECA bien realizados podrían proporcionar estimaciones no sesgadas del efecto medio del tratamiento (EAT) en la población del estudio, siempre que no se introduzcan diferencias relevantes entre el tratamiento y el control después de la aleatorización, algo que el cegamiento de los sujetos, los investigadores, los recolectores de datos y los analistas sirve para disminuir. La imparcialidad dice que, si repitiéramos el ensayo muchas veces, acertaríamos de media. Sin embargo, casi nunca nos encontramos en esa situación, y con un solo ensayo (como ocurre prácticamente siempre) la imparcialidad no impide que nuestra única estimación se aleje mucho de la verdad. Si, como a menudo se cree, la aleatorización garantizara que los grupos de tratamiento y de control son idénticos excepto por el tratamiento, entonces sí tendríamos una estimación precisa -de hecho, exacta- de la ETA. Pero la aleatorización no hace nada de eso, ni siquiera en la línea de base; en cualquier ECA, nada garantiza que otros factores causales estén equilibrados entre los grupos en el momento de la aleatorización.
Del mismo modo, en su acompañamiento Publicación de 2018 escriben:
Es habitual tratar la ETA de un ECA como si fuera la verdad, no sólo en la muestra del ensayo, sino en general. ...
la estrategia del ECA sólo tiene éxito si nos conformamos con estimaciones arbitrariamente alejadas de la verdad, siempre que los errores se cancelen en una serie de experimentos imaginarios...
Más fundamentalmente, refutamos firmemente la idea a menudo expresada de que la ETA calculada a partir de un ECA es automáticamente fiable, que la aleatorización controla automáticamente las variables no observables o, lo que es peor, que la ETA calculada es verdadera. Si, por casualidad, se acerca a la verdad, la verdad a la que nos referimos es la verdad sólo en la muestra del ensayo.
Me cuesta entender o apreciar el significado de la crítica anterior. Me parece que la crítica en este caso es análoga a la que se puede hacer a cualquier estimación de una única muestra aleatoria:
Supongamos que obtenemos una muestra aleatoria de una población, medimos sus alturas y calculamos una altura media muestral. Entonces la crítica u objeción de Deaton y Cartwright es simplemente que esta estimación de la altura media de la muestra puede no ser generalmente cierta para la población en su conjunto; que deberíamos estar contentos con esta única estimación sólo si "estamos contentos con las estimaciones que están arbitrariamente lejos de la verdad, siempre y cuando los errores se cancelen en una serie de [muestras] imaginarias".
¿Describe la analogía anterior todo lo que hay en la crítica de Deaton y Cartwright? ¿O hay algo más profundo y más grande que me estoy perdiendo?
