Potencia de pruebas alternativas para dos muestras relacionadas con datos perdidos

• Autores: Juan Botella Ausina
• Localización: Psicothema, ISSN-e 1886-144X, ISSN 0214-9915, Vol. 14, Nº. 1, 2002, págs. 174-180
• Idioma: español
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• Resumen

  • Cuando se emplea un diseño de investigación que se completará con un contraste sobre la diferencia de medias para muestras relacionadas se produce a veces la pérdida de algunos de los valores. La forma de actuar más popular en esas situaciones consiste en suprimir los sujetos u observaciones incompletos. En el presente artículo se analizan las consecuencias de la supresión, se revisan otras formas de actuar y se realiza un estudio de simulación de las consecuencias que esos métodos alternativos tienen sobre las probabilidades de cometer errores tipo I y tipo II. Se concluye proponiendo algunas recomendaciones prácticas para afrontar estas situaciones.

• Referencias bibliográficas
  • Anderson, A. B., Basilevsky, A. y Hum, D. P. J. (1983). Missing data: a review of the literature. En P. H. Rossi, J. D. Wright y A. B. Anderson...
  • Bhoj, D. S. (1978). Testing equality of means of correlated variates with missing observations on both responses. Biometrika, 65(1), 225-228.
  • Botella, J., León, O., San Martín, R. y Barriopedro, M. I. (2001). Análisis de Datos en Psicología I (2ª ed). Madrid, Pirámide.
  • Cohen, J. (1977). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciencies. Nueva York: Academic Press.
  • Cook, T. D. y Campbell, D. T. (1979). Quasi-experimentation design and analysis issues for field settings. Chicago: Rand McNally.
  • Dempster, A.P., Laird, N. M. y Rubin, D.B. (1977). Maximum likelihood estimation from incomplete data via the EM algorithm (with discussion)....
  • Dempster, A. P. y Rubin D. B. (1983). Overview. En W. G. Madow, I. Olkin y D. B. Rubin (eds). Incomplete Data in Sample Surveys. Vol. II:...
  • Ghosh, B.K. (1975). On the distribution of the difference of two t-variables. Journal of the American Statistical Association, 70(350), 463-...
  • Graham, J. W., Hofer, S. M. y Piccinin, A. M. (1994). Analysis with missing data in drug prevention research. En L. M. Collins y L. A. Seitz...
  • Kalton, G. y Kasprzyk, D. (1986). The treatment of missing survey data. Survey methodology, 12(1), 1-16.
  • Lewis, P. A. y Orav, E. J. (1989). Simulation Methodology for Statisticians, Operation Analysts, and Engineers. Pacific Grove, Cal.: Wadswoth...
  • Lin, P. (1973). Procedures for testing the difference of means with incomplete data. Journal of the American Statistical Association, 68,...
  • Lin, P. y Stivers, L. E. (1974). On differences of means with incomplete data. Biometrika, 61(2), 325-334.
  • Little, R. J. A. y Rubin, D. B. (1987). Statistical Analysis with Missing Data. Nueva York: John Wiley & Sons.
  • Mehta, J. S. y Gurland, J. (1969a). Testing equality of means in the presence of correlation. Biometrika, 56(1) , 119-126.
  • Mehta, J. S. y Gurland, J. (1969b). A test for equality of means in the presence of correlation and missing values. Biometrika, 60, 211-213.
  • Morrison, D. F. (1973). A test for equality of means of correlated variates with missing data on one response. Biometrika, 60(1), 101-105.
  • Navarro, J. B. y Losilla, J. M. (2000). Análisis de datos faltantes mediante redes neuronales artificiales: un estudio de simulación. Psicothema...
  • Navarro, J. B. y Losilla, J. M. (2001). Aplicación de redes neuronales artificiales para el análisis de datos con información faltante. Metodología...
  • Orme, J. G. y Reis, J. (1991). Multiple regression with missing data. Journal of Social Service Research, 15, 61-91.
  • Pardo, A. y San Martín, R. (1998). Análisis de Datos en Psicología II (2ª ed). Madrid, Pirámide.
  • Redman, T. C. (1992). Data quality: management and technology . Nueva York: Bantam Books.
  • Schafer, J. L. (1997). Analysis of incomplete multivariate data. Londres: Chapman and Hall.