Análisis de medidas repetidas usando métodos de remuestreo
Este artículo evalúa la robustez de varios enfoques para analizar diseños de medidas repetidas cuando los supuestos de normalidad y esfericidad multimuetral son separada y conjuntamente violados. Específicamente, el trabajo de los autores compara el desempeño de dos métodos de remuestreo, pruebas de...
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Murcia |
| Repositorio: | DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia |
| OAI Identifier: | oai:digitum.um.es:10201/14506 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10201/14506 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas de muestreo CDU::1 - Filosofía y psicología::159.9 - Psicología |
| Sumario: | Este artículo evalúa la robustez de varios enfoques para analizar diseños de medidas repetidas cuando los supuestos de normalidad y esfericidad multimuetral son separada y conjuntamente violados. Específicamente, el trabajo de los autores compara el desempeño de dos métodos de remuestreo, pruebas de permutación y de bootstrap, con el desempeño del usual modelo de análisis de varianza (ANOVA) y modelo lineal mixto con la solución Kenward-Roger implementada en SAS PROC MIXED. Los autores descubrieron que la prueba de permutación se comportaba mejor que las pruebas restantes cuando se incumplían los supuestos de normalidad y de esfericidad. Por el contrario, cuando se violaban los supuestos de normalidad y de esfericidad multimuestral los resultados pusieron de relieve que la prueba Bootstrap-F proporcionaba un control de las tasas de error superior al ofrecido por la prueba de permutación y por enfoque del modelo mixto. La ejecución del enfoque ANOVA se vio afectada considerablemente por la presencia de heterogeneidad y por la falta de esfericidad, pero escasamente por la ausencia de normalidad. |
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