Análisis de medidas repetidas usando métodos de remuestreo

Abstract

Este artículo evalúa la robustez de varios enfoques para analizar diseños de medidas repetidas cuando los supuestos de normalidad y esfericidad multimuetral son separada y conjuntamente violados. Específicamente, el trabajo de los autores compara el desempeño de dos métodos de remuestreo, pruebas de permutación y de bootstrap, con el desempeño del usual modelo de análisis de varianza (ANOVA) y modelo lineal mixto con la solución Kenward-Roger implementada en SAS PROC MIXED. Los autores descubrieron que la prueba de permutación se comportaba mejor que las pruebas restantes cuando se incumplían los supuestos de normalidad y de esfericidad. Por el contrario, cuando se violaban los supuestos de normalidad y de esfericidad multimuestral los resultados pusieron de relieve que la prueba Bootstrap-F proporcionaba un control de las tasas de error superior al ofrecido por la prueba de permutación y por enfoque del modelo mixto. La ejecución del enfoque ANOVA se vio afectada considerablemente por la presencia de heterogeneidad y por la falta de esfericidad, pero escasamente por la ausencia de normalidad.