Regression-based techniques for statistical decision making in singlecase designs

Resumen tomado de la publicaci??n

T??cnicas fundamentadas en la regresi??n para la decisi??n estad??stica en dise??os de caso ??nico. El estudio eval??a el rendimiento de cuatro m??todos de estimaci??n de los coeficientes de regresi??n utilizados para la toma de decisiones estad??sticas sobre la efectividad de las intervenciones en dise??os de caso ??nico. La estimaci??n por m??nimos cuadrados ordinarios se compara con dos m??todos que controlan la tendencia en los datos y un procedimiento que elimina la autocorrelaci??n cuando ??sta es significativa. Los resultados indican que las tasas emp??ricas y nominales de falsas alarmas no coinciden en presencia de dependencia serial o tendencia al aplicar m??nimos cuadrados ordinarios o generalizados. Los m??todos que controlan la tendencia muestran tasas m??s bajas de error Tipo I, pero no son suficientemente sensibles a efectos existentes (cambio de nivel o de pendiente), por lo que el uso de la significaci??n estad??stica de los coeficientes de regresi??n para detectar efectos no se recomienda cuando se dispone de series cortas de datos.