Estudio por simulación del desempeño de distintos métodos para el análisis de diseños experimentales bifactoriales con tamaños muestrales pequeños

Autores
Prunello, Marcos; Allasia, María Belén; Piskulic, Laura; Bottai, Hebe; Racca, Liliana; Ivancovich, Juan José; Silva Quintana, Sabrina
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El diseño de experimentos permite estudiar simultáneamente los efectos de varios factores de interés y de sus interacciones sobre una variable respuesta. El Análisis de la Variancia (ANOVA) es la herramienta estadística clásica que suele emplearse en este contexto pero su validez es limitada frente al incumplimiento de sus supuestos (normalidad, homocedasticidad e independencia de los errores aleatorios presentes en las observaciones), lo cual es frecuente en la experimentación en sistemas biológicos. El objetivo de este trabajo fue evaluar la capacidad de distintas técnicas implementadas en R para ensayar el efecto interacción en diseños bifactoriales con tamaños muestrales pequeños a través de un estudio por simulación: el método clásico (MC), Aligned Rank Transform (ART), Puri-Sen (PS), Van der Waerden (VDW) y una alternativa robusta (R).
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
métodos no paramétricos
interacción
incumplimiento de supuestos
ciencias biológicas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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