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María José Blanca Mena
El análisis de varianza (ANOVA) de medidas repetidas requiere el cumplimiento de los siguientes supuestos: a) las observaciones de las distintas condiciones experimentales provienen de una población con una distribución normal conjunta multivariada (normalidad); b) las observaciones de los distintos sujetos son independientes (independencia) y c) las diferencia de las varianzas entre todos los pares de medidas repetidas son homogéneas (esfericidad). La violación de estas asunciones conlleva graves consecuencias para el error de Tipo I, lo que hace que el análisis sea incorrecto bajo estas condiciones. El objetivo del presente trabajo es exponer diferentes procedimientos para corregir el sesgo introducido por la violación del supuesto de esfericidad. Éstos incluyen diferentes metodos de ajuste de los grados de libertad a partir de estimaciones de e, análisis multivariado, prueba de la aproximación general y de la aproximación general mejorada, procedimiento de Welch-James, acercamiento bayesiano y el enfoque del modelo mixto.
Repeated measures ·analysis of variance requires the following assumptions: a) all observations of each experimental condition are sampled from a multivariate normal distribution; b) the observations from different units of .analysis are independent of one another; c) the differences for all possible pairs of repeated measures have equal variance. W:hen these assumptions are satisfied, the analysis of variance can be properly used to determine whether there has been an experimental treatment effect. However, when the assumptions are violated the F test is not robust, Type I error being altered. The aim of this paper is to present severa! statistical procedures for correcting the bias introduced by sphericity assumption violation. These alternative analyses include severa! adjusted F tests, multivariate analysis of variance, general approximate test, improved general approximate test, Welch-James procedure, the Bayes approach and rnixed model analysis.
