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...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Trigo Sánchez, María Eva, López Ruiz, José
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
Descripción
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.