Published November 13, 2015 | Version v1
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Robustez y potencia de algunas pruebas no paramétricas para el efecto interactivo

Description

Se realizó un estudio de simulación Monte Carlo para analizar el comportamiento relativo de la F del AVAR paramétrico convencional frente a diversas pruebas estadísticas no paramétricas del efecto de interacción entre dos variables. En un diseño balanceado 2x2 con distribución normal en todas las condiciones se manipuló el grado de homogeneidad de las varianzas de error, el tamaño del efecto interactivo y el tamaño del efecto principal de una de las variables. Los resultados permiten descartar algunas de las pruebas no paramétricas incluidas en el estudio debido a su insuficiente control de la tasa de error tipo I, incluso en condiciones ideales de homogeneidad de varianzas. Otras en cambio resultan descartables debido a su fuerte dependencia del tamaño de efecto principal presente en los datos, disminuyendo la potencia de prueba a medida que éste aumenta. Entre las restantes, la F convencional resulta ser la prueba más potente cuando se cumple el supuesto de homogeneidad de las varianzas de error, pero se ve superada por otras alternativas no paramétricas en caso contrario.

Abstract

A Monte Carlo simulation study was carried out in to analyze relative performance of the conventional parametric F test and different nonparametric tests for fist-order interaction effect. The variance homogeneity assumption, the interaction effect size, and the main effect size of on variable were manipulated in a balanced factorial 2x2 design under population normality conditions. Some of the nonparametric tests show clear undesirable properties related to type I error rate control, even when the variance homogeneity condition holds. Some other ones depend on the main effect size, decreasing their power as a function of the effect size increasing. Among the remaining procedures, the parametric F tests shows the highest power under homogeneity of variances, but other nonparametric alternatives had better performances than the F test under violation of that assumption.

Additional details

Created:
December 4, 2022
Modified:
November 30, 2023