Robustez y potencia de algunas pruebas no paramétricas para el efecto interactivo
Se realizó un estudio de simulación Monte Carlo para analizar el comportamiento relativo de la F del AVAR paramétrico convencional frente a diversas pruebas estadísticas no paramétricas del efecto de interacción entre dos variables. En un diseño balanceado 2x2 con distribución normal en todas las co...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2000 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/30749 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11441/30749 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | simulación Monte Carlo pruebas no paramétricas efecto interactivo homogeneidad de varianzas error tipo I error tipo II Monte Carlo simulation nonparametric tests interaction effects variance homogeneity type I error rate type II error rate |
| Sumario: | Se realizó un estudio de simulación Monte Carlo para analizar el comportamiento relativo de la F del AVAR paramétrico convencional frente a diversas pruebas estadísticas no paramétricas del efecto de interacción entre dos variables. En un diseño balanceado 2x2 con distribución normal en todas las condiciones se manipuló el grado de homogeneidad de las varianzas de error, el tamaño del efecto interactivo y el tamaño del efecto principal de una de las variables. Los resultados permiten descartar algunas de las pruebas no paramétricas incluidas en el estudio debido a su insuficiente control de la tasa de error tipo I, incluso en condiciones ideales de homogeneidad de varianzas. Otras en cambio resultan descartables debido a su fuerte dependencia del tamaño de efecto principal presente en los datos, disminuyendo la potencia de prueba a medida que éste aumenta. Entre las restantes, la F convencional resulta ser la prueba más potente cuando se cumple el supuesto de homogeneidad de las varianzas de error, pero se ve superada por otras alternativas no paramétricas en caso contrario. |
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