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María José Blanca Mena
, Roser Bono Cabré, Jaume Arnau Gras, Fernando Javier García de Castro, Rafael Alarcón Postigo, Guillermo Vallejo Seco
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.
