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

Abstract

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.