Psicothema, 2008. Vol. Vol. 20 (nº 4). 969-973

Guillermo Vallejo Seco, María Paula Fernández García y Pablo Esteban Livacic Rojas^*

El presente trabajo propone una solución basada en generalizar las ideas de Brown y Forsythe al problema de contrastar hipótesis en diseños factoriales carentes de homogeneidad. A diferencia del tradicional modelo de análisis de la varianza, el enfoque propuesto no requiere satisfacer el supuesto de homogeneidad de las varianzas. Un comprensivo estudio de simulación, en el cual se manipuló sistemáticamente el tamaño de muestra de las celdas, la relación entre el tamaño de las celdas y el tamaño de las varianzas, el grado de heterogeneidad y la forma de la distribución de la población, soporta la robustez de la aproximación propuesta para contrastar los efectos del diseño factorial en ausencia de heterogeneidad y también bajo no normalidad.

Generalization of the Brown-Forsythe approach to factorial designs. The current paper proposes a solution that generalizes ideas of Brown and Forsythe to the problem of comparing hypotheses in two-way classification designs with heteroscedastic error structure. Unlike the standard analysis of variance, the proposed approach does not require the homogeneity assumption. A comprehensive simulation study, in which sample size of the cells, relationship between the cell sizes and unequal variance, degree of variance heterogeneity, and population distribution shape were systematically manipulated, shows that the proposed approximation was generally robust when normality and heterogeneity were jointly violated.