Revista Latinoamericana de Psicología
2006, volumen 38, No 3, 579-598


PROCEDIMIENTOS ESTADÍSTICOS ALTERNATIVOS PARA EVALUAR LA ROBUSTEZ MEDIANTE DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS*
 

PABLO LIVACIC-ROJAS**
Universidad de Santiago de Chile, Universidad Mayor, Chile
Y
GUILLERMO VALLEJO, PAULA FERNÁNDEZ
Universidad de Oviedo, España
 

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.
Key Words: Robustness, ANOVA, Type I rate of error, alternative procedures, SAS Proc Mixed, Monte Carlo simulation.

 

 

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.

Palabras clave: Robustez, ANOVA, tasa de error de Tipo I, procedimientos alternativos, SAS Proc Mixed, simulación Monte Carlo.
 

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*Este trabajo ha sido financiado mediante los proyectos DICYT 030593LR de la Universidad de Santiago de Chile y SEJ-2005-01883 del Ministerio de Educación y Ciencia de España. Los autores de este trabajo agradecen a los revisores anónimos y al editor por sus comentarios y sugerencias.
**Correspondencia: PABLO LIVACIC-ROJAS, Universidad de Santiago de Chile. E-mail:
plivacic@usach.cl

 

 

 

 

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