Autores: Paula Fernández, Guillermo Vallejo, Pablo Livacic-Rojas
Resumen
En esta investigación examinamos el comportamiento de cinco estadísticos univariados para analizar datos en un diseño Split-Plot. Cuatro de ellos asumen que la matriz de desviación subyacente es no esférica. Sin embargo, existe una clara distinción entre dos alternativas, dos procedimientos presuponen que la correlación entre los datos no sigue un patrón determinado y otros dos asumen que existe autocorrelación serial de primer orden. Todos ellos fueron comparados con respecto a su robustez para poner a prueba las fuentes de variación intra-sujeto (tratamiento e interacción) bajo distribución no normal en ausencia de esfericidad y en ambas situaciones, bajo correlación serial de primer orden y bajo correlación arbitraria. Los resultados muestran que cuando la distribución es no normal simétrica todos los procedimientos muestran una tasa de error de Tipo I similar a la obtenida bajo distribución normal. Conforme el grado de sesgo y curtosis incrementa, todos los procedimientos experimentan una alteración en su estimación de la tasa de error de Tipo I y que depende de la estructura de la matriz de covarianza que subyace a los datos. En el conjunto de condiciones sometidas a estudio los procedimientos más robustos fueron HCH, JN y LEC..
