Acceso usuarios
[1]
;
Bono, Roser
[5]
;
Arnau, Jaume
[2]
;
García-Castro, F. Javier
[3]
;
Alarcón, Rafael
[1]
;
Vallejo, Guillermo
[4]
Málaga, España
Barcelona, España
Sevilla, España
Oviedo, España
Antecedentes: El estadístico F del ANOVA de medidas repetidas requiere el cumplimiento de los supuestos de normalidad y esfericidad. El procedimiento F-bootstrap (F-B) se ha propuesto como alternativa al ANOVA cuando se violan estos supuestos. Sin embargo, la evidencia empírica sobre su robustez y potencia es limitada. El objetivo es analizar el comportamiento de F-B en un mayor número de condiciones. Método: Se realizó un estudio de simulación, manipulando el número de medidas repetidas, tamaño muestral, valores de épsilon y forma de la distribución. Resultados: El procedimiento F-B resulta conservador con valores altos de épsilon, y puede llegar a ser liberal bajo una violación extrema de la normalidad y esfericidad con tamaño muestral pequeño. En estos casos, F-B puede utilizarse con un nivel de alfa más restrictivo (.025). Los resultados también muestran que la potencia se ve afectada por la esfericidad: cuanto menor es el valor de épsilon, mayor es el tamaño muestral necesario para garantizar una potencia adecuada. Conclusiones: El procedimiento F-B es robusto en condiciones de no normalidad y no esfericidad con tamaños de muestra superiores a 20-25.
Background: With repeated measures, the traditional ANOVA F-statistic requires fulfillment of normality and sphericity. Bootstrap-F (B-F) has been proposed as a procedure for dealing with violation of these assumptions when conducting a one-way repeated measures ANOVA. However, evidence regarding its robustness and power is limited. Our aim is to extend knowledge about the behavior of B-F with a wider range of conditions. Method: A simulation study was performed, manipulating the number of repeated measures, sample sizes, epsilon values, and distribution shape. Results: B-F may become conservative with higher values of epsilon, and liberal under extreme violation of both normality and sphericity and small sample sizes. In these cases, B-F may be used with a more stringent alpha level (.025). The results also show that power is affected by sphericity: the lower the epsilon value, the larger the sample size required to ensure adequate power. Conclusions: B-F is robust under non-normality and non-sphericity with sample sizes larger than 20-25.
