My SciELO
Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Cited by Google
Similars in SciELO
Similars in Google
Share
Psicothema
On-line version ISSN 1886-144XPrint version ISSN 0214-9915
Abstract
BLANCA, María J et al. Datos no normales en el ANOVA de medidas repetidas: impacto en el error tipo I y potencia. Psicothema [online]. 2023, vol.35, n.1, pp.21-29. Epub Feb 12, 2024. ISSN 1886-144X. https://dx.doi.org/10.7334/psicothema2022.292.
Antecedentes:
El diseño de medidas repetidas es uno de los más usados en ciencias sociales y de la salud. Aunque hay otras alternativas más avanzadas, el análisis de varianza de medidas repetidas (ANOVA-MR) sigue siendo el procedimiento más empleado para analizar las diferencias de medias. El impacto de la violación de la normalidad ha sido muy estudiado en el ANOVA intersujeto, pero los estudios son muy escasos en el ANOVA-MR. Por ello, el objetivo de este trabajo es realizar dos estudios de simulación Monte Carlo para analizar el error de Tipo I y la potencia cuando se incumple este supuesto bajo el cumplimiento de la esfericidad.
Método:
El estudio 1 incluye 20 distribuciones, tanto conocidas como desconocidas, manipulando el número de medidas repetidas (3, 4, 6 y 8) y el tamaño muestral (de 10 a 300). El estudio 2 incluye diferentes distribuciones en cada medida repetida. Las distribuciones analizadas representan desviación leve, moderada y severa de la normalidad.
Resultados:
En general, los resultados muestran que tanto el error Tipo I como la potencia del estadístico F no se alteran con la violación de la normalidad.
Conclusiones:
El ANOVA-MR es generalmente robusto a la no normalidad cuando la esfericidad se satisface.
Keywords : violación de la normalidad; diseño intrasujeto; robustez; potencia; ANOVA.