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

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Prunello, Marcos, Allasia, María Belén, Piskulic, Laura, Bottai, Hebe, Racca, Liliana, Ivancovich, Juan José, Silva Quintana, Sabrina
Formato: Objeto de conferencia Resumen
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
métodos no paramétricos
interacción
incumplimiento de supuestos
ciencias biológicas
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72787
http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/LatinR_51.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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).
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