Paradoja De Lord

Un test A/B consiste en (o aspira a) estimar (y tal vez promediar) las diferencias

predict(modelo_t, x) - predict(modelo_c, x)

donde modelo_t y modelo_c son modelos construidos en grupos tratados y no tratados de cierta manera.

Entra el tiempo.

Ahora ya no se trata de medir esas diferencias sino las diferencias entre los incrementos antes y después. Que se hace construyendo cuatro modelos para con ellos obtener

(predict(modelo_td, x) - predict(modelo_ta, x)) -

Hace unos meses una clienta me propuso un problema relativamente (¿aparentemente?) sencillo. Era el siguiente:

• A cierto número de pacientes se les hizo una medida (de qué, es irrelevante) antes y después de un tratamiento.
• A unos se les aplicó el tratamiento tradicional (grupo de control).
• A otros, uno novedoso (grupo de tratamiento).

El objetivo era el obvio: ¿es mejor el nuevo tratamiento? Parece sencillo, ¿verdad?

Hay dos mecanismos obvios para tratar de verificar la hipótesis. El primero es un t-test sobre