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Roser Bono Cabré, Jaume Arnau Gras
El análisis estadístico de los diseños de series temporales cortas está influido por la presencia de dependencia serial. De ahí la importancia de estimar correctamente la autocorrelación de primer orden en datos conductuales. El sesgo empírico es un indicador generalmente usado para evaluar el grado de precisión de un estimador. Este artículo presenta el programa Bias, un programa de simulación Monte Carlo que genera procesos autorregresivos de primer orden y calcula el sesgo de tres estimadores de autocorrelación (r1, r1+ y r1¿) para diferentes valores del parámetro de autocorrelación de retardo uno y tamaños muestrales. El programa ha sido diseñado mediante el lenguaje de programación MATLAB y funciona en ordenadores IBM-PC con un procesador 486 o superior.
