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Francisco Javier Herrero Díez, Nélida María Conejo Jiménez, Guillermo Vallejo Seco, Paula Fernández García
Procedimientos para contrastar efectos fijos en diseños de medidas repetidas cuando se incumplen los supuestos. En este artículo se examina el comportamiento de un modelo mixto con los grados de libertad ajustados mediante la corrección de Kenward-Roger y el procedimiento multivariado de Brown-Forsythe modificado en un diseño de medidas parcialmente repetidas. Estos dos enfoques fueron comparados con respecto a su potencia y robustez cuando los datos incumplían separada y conjuntamente los supuestos de normalidad conjunta multivariada y esfericidad multimuestral. Globalmente, las comparaciones Monte Carlo ponen de relieve que los dos enfoques controlaban adecuadamente las tasas de error cuando los datos eran normales, así como para cierto tipo de datos no normales. Sin embargo, el enfoque del modelo mixto basado en la verdadera estructura de covarianza tenía mayor sensibilidad para captar los efectos no nulos que el procedimiento de Brown-Forsythe modificado
In this article we examined the performance of a mixed model Kenward-Roger¿s adjusted F-test based on the correct covariance structure and the multivariate extension of the modified Brown-Forsythe method in a mixed repeated measures design. These two procedures were compared with regard to their power and robustness when multisample sphericity and multivariate normality assumptions are violated separately and jointly. Monte Carlo comparison shows that, overall, both methods do a reasonable job of controlling the rates of error for both normal data, as well as certain types of non-normal data. With respect to power, the results indicate that the mixed model analyses using the true structure model was generally more powerful than the modified Brown-Forsythe procedure
