¿Cómo escoger estrategias robustas para valorar medidas repetidas?
Revisión y evaluación de las estrategias disponibles para valorar efectos intrasujetos en el ANOVA de medidas repetidas
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Fundamentales para los ensayos clínicos, los diseños de medidas repetidas (split-plot) y sus modelos de análisis de varianza (ANOVA) son muy utilizados en ciencias agrarias, sociales, psicología y salud. Sin embargo, presentan un problema no resuelto del todo durante sus 60 años de historia: las medidas repetidas no son independientes entre sí, es decir conocer una de las puntuaciones de un sujeto permite saber algo de sus otras puntuaciones. Esto conduce al incumplimiento de los supuestos del análisis y a la pérdida de precisión de los estadísticos; de hecho, los más de 40 estadís...
Fundamentales para los ensayos clínicos, los diseños de medidas repetidas (split-plot) y sus modelos de análisis de varianza (ANOVA) son muy utilizados en ciencias agrarias, sociales, psicología y salud. Sin embargo, presentan un problema no resuelto del todo durante sus 60 años de historia: las medidas repetidas no son independientes entre sí, es decir conocer una de las puntuaciones de un sujeto permite saber algo de sus otras puntuaciones. Esto conduce al incumplimiento de los supuestos del análisis y a la pérdida de precisión de los estadísticos; de hecho, los más de 40 estadísticos existentes demuestran que el problema persiste hasta hoy. Mediante una revisión exhaustiva de los estadísticos y la evaluación de su comportamiento utilizando simulación de datos (método de Monte Carlo) en una amplia gama de condiciones, "Cómo escoger estrategias robustas para valorar medidas repetidas?" organiza la información disponible y permite al investigador saber qué estadístico utilizar y en qué condiciones. Además, por primera vez en español, se encuentran todas las fórmulas para calcular todos los estadísticos del ANOVA de medidas repetidas en notación unificada.
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