Una evaluación empírica de procedimientos alternativos de análisis en diseños de medidas repetidas

Abstract

El propósito de la tesis doctoral ha sido evaluar la potencia y robustez de una serie de nuevos procedimientos para analizar datos en diseños de medidas repetidas mediante tres experimentos de simulación Montecarlo. En primer experimento consistió en estudiar la robustez, para lo cual se manipularon las cuatro variables siguientes: tamaño de la muestra, estructura de matrices de dispersión, relación entre el tamaño de los grupos y el de las matrices de dispersión y la forma de la distribución. En el segundo experimento se estudió la potencia, para lo cual, además de las cuatro variables anteriores, también se manipularon el tamaño del coeficiente de variación muestral y el patrón de configuración de medidas. En el tercer experimento, se estudió la selección de estructuras de varianza que subyace a los datos, para lo cual, se utilizó el criterio de selección de Akaike. Palabras claves: estimación robusta, potencia, estructura de covarianza y criterio de selección de Akaike.