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

RESUMEN

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.

ABSTRACT

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.