Robustez de cinco estadísticos univariados para analizar diseños Split-Plot en condiciones adversas / Robustness of five univariate statistics in analyzing Split-Plot desings under adverse conditions

En esta investigación examinamos el comportamiento de cinco estadísticos univariados para analizar datos en un diseño Split-Plot. Cuatro de ellos asumen que la matriz de desviación subyacente es no esférica. Sin embargo, existe una clara distinción entre dos alternativas, dos procedimientos presuponen que la correlación entre los datos no sigue un patrón determinado y otros dos asumen que existe autocorrelación serial de primer orden. Todos ellos fueron comparados con respecto a su robustez para poner a prueba las fuentes de variación intra-sujeto (tratamiento e interacción) bajo distribución no normal en ausencia de esfericidad y en ambas situaciones, bajo correlación serial de primer orden y bajo correlación arbitraria. Los resultados muestran que cuando la distribución es no normal simétrica todos los procedimientos muestran una tasa de error de Tipo I similar a la obtenida bajo distribución normal. Conforme el grado de sesgo y curtosis incrementa, todos los procedimientos experimentan una alteración en su estimación de la tasa de error de Tipo I y que depende de la estructura de la matriz de covarianza que subyace a los datos. En el conjunto de condiciones sometidas a estudio los procedimientos más robustos fueron HCH, JN y LEC.

In this research we examine the behaviour of five univariate statistics for analyzing the data of a Split-Plot design. Four of them assume that the dispersion matrix underlying is not spherical. However, they do so with a clear distinction between two alternatives, insofar as two of them presuppose that the correlation between the data does not have a certain structure and other two assume that there exists first-order serial autocorrelation. All of them were compared with regard to their robustness to test the sources of variation within-subject (treatment and interaction) under non-normality in the absence of sphericity, both when there was first-order serial autocorrelation and when the underlying correlation was arbitrary. The results show that when the distribution is non-normal symmetric all the procedures show a Type I error rate similar to the obtained one under normal distribution. As the degree of skewness and kurtosis increases, all the procedures experience an alteration in their estimation of the Type I error rate and that it depends on the structure of covariance matrix underlying in the data. In the set of conditions submitted to study the most robust procedures were HCH, JN and LEC.

Procedimientos estadísticos alternativos para evaluar la robustez mediante diseños de medidas repetidas / Alternative satatistical procedures to assess the robustness using repeated measures designs

The purpose of this investigation was assessing the robustness of a series of new procedures under the traditional ANOVA approach to analyze some data corresponding to repeated measures by means of Monte Carlo simulation. In order to study the efficacy of these procedures for the control of Type I rate of errors, four variables were handled: sample size; structure of dispersion matrixes; relationship between the group sizes and the dispersion matrices, and population distribution pattern. Results suggest that the Improved General Approach, Proc Mixed program with the Kenward-Roger solution, Brown-Forsythe and Welch James procedures offer a very good behavior to control the Type I rate of errors both for the main effect of the measurement opportunities as well as the effect of interaction, under all the assessed conditions.

El propósito de la presente investigación radica en evaluar la robustez de una serie de nuevos procedimientos alternativos al tradicional enfoque ANOVA para analizar datos de medidas repetidas mediante el método de simulación Monte Carlo. Para estudiar la eficacia de estos procedimientos en el control de las tasas de error de Tipo I se manipularon cuatro variables: tamaño de la muestra, estructura de las matrices de dispersión, relación entre el tamaño de los grupos y el de las matrices de dispersión y forma de distribución de la población. Los resultados obtenidos sugieren que los procedimientos Aproximación General Mejorada, Proc Mixed con la solución Kenward-Roger, Brown-Forsythe y Welch James ofrecen un muy buen comportamiento para controlar las tasas de error de Tipo I, tanto para el efecto principal de las ocasiones de medida como para el efecto de la interacción, bajo todas las condiciones evaluadas.

Banco de huesos: Obtención, conservación y utilización de injertos oseos esponjos de banco / Bank of bones: Obtaining, conservation and use of esponjos bony grafts of bank

Constituye una guía médica para la atención de pacientes con lesiones oseas. Presenta la organización y metodología de los bancos de huesos, así como las normas para el uso y conservación del material oseo esponjoso...