Robustez de cinco estadísticos univariados para analizar diseños Split-Plot en condiciones adversas

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.