RESUMEN
ABSTRACT: The likelihood ratio test (LRT), to the independence between two sets of variables, allows to identify whether there is a dependency relationship between them. The aim of this study was to calculate the type I error and power of the LRT for determining independence between two sets of variables under multivariate normal distributions in scenarios consisting of combinations of 16 sample sizes; 40 combinations of the number of variables of the two groups; and nine degrees of correlation between the variables (for the power). The rate of type I error and power were calculate at 640 and 5,760 scenarios, respectively. A performance evaluation of the LRT was conducted by computer simulation by the Monte Carlo method, using 2,000 simulations in each scenario. When the number of variables was large (24), the TRV controlled the rate of type I errors and showed high power in sizes greater than 100 samples. For small sample sizes (25, 30 and 50), the test showed good performance because the number of variables did not exceed 12.
RESUMO: O teste de razão de verossimilhança para a independência entre dois grupos de variáveis permite-nos identificar se existe uma relação de dependência entre eles. O objetivo deste trabalho foi calcular o erro tipo I e o poder do teste de razão de verossimilhança para independência entre dois grupos de caracteres, com distribuição normal multivariada, em cenários constituídos pelas combinações de: 16 tamanhos de amostra; 40 combinações de número de caracteres dos dois grupos; e nove graus de correlação entre os caracteres (para o poder). A taxa de erro tipo I e o poder foram calculados em 640 e 5.760 cenários a taxa de erro tipo I e o poder, respectivamente. A avaliação do desempenho do teste de razão de verossimilhança foi realizada por meio de simulação computacional pelo método Monte Carlo, utilizando-se 2.000 simulações em cada um dos cenários. Quando o número de caracteres é grande (24), o teste de razão de verossimilhança controla a taxa de erro tipo I e apresenta poder elevado (próximo a 100%), em tamanhos de amostra superiores a 100. Para tamanhos amostrais pequenos (25, 30 e 50), o teste apresenta bom desempenho (erro tipo I esperado e poder elevado), desde que o número de caracteres não exceda a 12.
RESUMEN
O presente estudo teve como objetivo analisar a correlação e concordância entre três diferentes métodos para quantificação da altura do salto vertical: cinta de Abalakov (AB), tapete de contato (TC) e videogrametria (VG). Treze atletas de vôlei do sexo feminino. Realizaram três saltos verticais máximos com contramovimento sem o auxílio dos membros superiores. Os três métodos mediram a altura do salto simultaneamente. Foram realizados os testes de correlação de Pearson (r) entre cada par de métodos (AB x TC, AB x VG e TC x VG). Por fim, a concordância entre cada par de métodos foi avaliada através da análise gráfica de Bland e Altman. A menor correlação encontrada (r = 0,77; p < 0,01) ocorreu entre os métodos de VG e AB, enquanto que a maior correlação encontrada (r = 0,92; p < 0,01) ocorreu entre os métodos de VG e TC. Não houve concordância satisfatória entre os valores encontrados para os diferentes métodos, sugerindo que profissionais da área tenham cautela na comparação entre resultados de altura do salto vertical obtidos por diferentes métodos.
The purpose of the present study was to analyze the association and the agreement among three different methods to quantify of the vertical jump height: abalakov belt (AB), contact mat (TC) and videogrammetry (VG). Thirteen female volleyball players performed three maximal countermovement jumps, without the help of upper limbs. The three methods were used simultaneously to quantify the jump height. The lowest correlation (r = 0.77; p < 0.01) was found between VG and AB, while the strongest correlation (r = 0.92; p < 0.01) was found between VG and TC methods. In addition, Bland and Altman plots revealed no satisfactory agreement between the methods. These findings suggest precaution to compare the results of vertical jump height from different methods.