摘要:Para un diseño experimental aleatorio con varias medidas consecutivas a través del tiempo en cada una de las unidades experimentales examinamos dos procedimientos de análisis. Uno de ellos consiste en abordar los datos aplicando el modelo mixto del AVAR con la estructura del error modelada mediante procesos AR. De otro modo, también abordamos el problema desde una perspectiva más general haciendo uso del enfoque multivariado de medidas repetidas. Simulamos datos mediante procedimientos de Monte Carlo para investigar el efecto que el incumplimiento de las asunciones de independencia, esfericidad y homogeneidad tiene sobre el grado de sesgadez de los parámetros estimados, sobre la probabilidad empírica de cometer errores Tipo I y sobre la potencia de prueba para cada uno de los procedimientos.
其他摘要:Two analital procedures for a randomized experimental design with several consecutive measures taken through time in each one of the experimental units, are examined in this paper. One of them consists in facing data applying AVAR mixed model with modeled error structure by AR processes. On the other side, the problem is also faced from a more general perspective, using a repeated measures multivariate approach. Data were simulated by Monte Carlo procedures to investigate the effect that no satisfaction of independence, sphericity and homogeneity assumptions have on the bias degree of estimated parameters, on the empirical probability to make type I errors, and on the power of statistical test of the two procedures.
关键词:Repeated measures; errors with serial dependence; autorregresives processes;Medidas repetidas; errores con dependencia serial; procesos autorregresivos