Psicothema, 2007. Vol. Vol. 19 (nº 4). 673-678

Pablo Livacic-Rojas, Guillermo Vallejo^* y Paula Fernández^*

Este trabajo compara la sensibilidad de cinco modernas técnicas analíticas para detectar los efectos de un diseño de medidas parcialmente repetidas cuando se incumplen los supuestos del tradicional enfoque ANOVA, a saber: el enfoque del modelo mixto ajustado mediante el módulo 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 Fernández habían descubierto que los métodos examinados aquí eran comparables en términos 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 mayoría de las condiciones evaluadas.

Power comparison of new tests to analyze repeated measures data. This work compares the sensitivity of five modern analytical techniques for detecting the effects of a design with measures which are partially repeated when the assumptions of the traditional ANOVA approach are not met, namely: the approach of the mixed model adjusted by means of the SAS Proc Mixed module, the Bootstrap-F approach, the Brown-Forsythe multivariate approach, the Welch-James multivariate approach and Welch-James multivariate approach with robust estimators. Previously, Livacic-Rojas, Vallejo and Fernández found out that these methods are comparable in terms of their Type I error rates. The results obtained suggest that the mixed model approach, as well as the Brown-Forsythe and Welch-James approaches, satisfactorily controlled the Type II error rates corresponding to the main effects of the measurement occasions under most of the conditions assessed.