Comparación de la potencia de nuevos enfoques para analizar datos de medidas repetidas

Este trabajo compara la sensibilidad de cinco modernas técnicas analíticas para detectar los efectos de un diseño de medidas parcialmente repetidas cuando se incumplen los supuestos del tradicional enfoque ANOVA, a saber: el enfoque del modelo mixto ajustado mediante el módulo Proc Mixed del SAS, el...

Full description

Bibliographic Details
Authors: Livacic Rojas, Pablo Esteban, Vallejo Seco, Guillermo|||0000-0002-8010-6854, Fernández García, María Paula
Format: article
Publication Date:2007
Country:España
Institution:Universidad de Oviedo (UNIOVI)
Repository:RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo
Language:Spanish
OAI Identifier:oai:digibuo.uniovi.es:10651/26400
Online Access:http://hdl.handle.net/10651/26400
Access Level:Open access
Description
Summary:Este trabajo compara la sensibilidad de cinco modernas técnicas analíticas para detectar los efectos de un diseño de medidas parcialmente repetidas cuando se incumplen los supuestos del tradicional enfoque ANOVA, a saber: el enfoque del modelo mixto ajustado mediante el módulo Proc Mixed del SAS, el enfoque Boostrap-F, el enfoque multivariado de Brown-Forsythe, el enfoque multivariado de Welch-James y el enfoque multivariado de Welch-James con estimadores robustos. Con anterioridad, Livacic-Rojas, Vallejo y Fernández habían descubierto que los métodos examinados aquí eran comparables en términos de sus tasas de error Tipo I. Los resultados obtenidos sugieren que tanto el enfoque del modelo mixto como los enfoques de Brown-Forsythe y Welch-James controlaban satisfactoriamente las tasas de error de Tipo II correspondientes a los efectos principales de las ocasiones de medida bajo la mayoría de las condiciones evaluadas.