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

ABSTRACT

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.

RESUMEN

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.