Comparaci??n de la potencia de nuevos enfoques para analizar datos de medidas repetidas

Resumen tomado de la publicaci??n. Resumen tambi??n en ingl??s

Este trabajo compara la sensibilidad de cinco modernas t??cnicas anal??ticas para detectar los efectos de un dise??o de medidas parcialmente repetidas cuando se incumplen los supuestos del tradicional enfoque ANOVA, a saber: el enfoque del modelo mixto ajustado mediante el m??dulo Proc Mixed del SAS, el enfoque Boostrap-F, el enfoque multivariado de Brown-Forsythe, el enfoque multivariado de Welch-James y el enfoque multivariado de Welch-James con estimadores robustos. Con anterioridad, Livacic-Rojas, Vallejo y Fern??ndez hab??an descubierto que los m??todos examinados aqu?? eran comparables en t??rminos de sus tasas de error Tipo I. Los resultados obtenidos sugieren que tanto el enfoque del modelo mixto como los enfoques de Brown-Forsythe y Welch-James controlaban satisfactoriamente las tasas de error de Tipo II correspondientes a los efectos principales de las ocasiones de medida bajo la mayor??a de las condiciones evaluadas.