Estudio de métodos de prueba en el análisis de regresión lineal multivariado usando correcciones tipo Bartlett

• Autores: Ascanio, Aouiqw, Milla, Manuel, Chacin, Franklin, Cobo, Margarita, Ascanio, Marisela
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2011
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Santiago Antunez de Mayolo
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/529
• Enlace del recurso: http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/529
• Nivel de acceso: acceso abierto

Para evaluar el efecto de las correcciones tipo Bartlett sobre los estadísticos de prueba de hipótesis en el análisis de regresión lineal multivariado, se remuestrearon 101 casos con cinco factores y tres variables, generándose 1000 muestras de diferentes tamaños, bajo modelos: completo y reducido. Con cada muestra se ejecutaron las pruebas de razón de verosimilitud (LR), Wald (W) y multiplicador de Lagrange (LM) y pruebas adicionales con los estadísticos ajustados. Se compararon las tasas de error tipo 1 y II y las potencias de pruebas. Los resultados fueron: 1) El método no ajustado que presentó la menor tasa de error tipo I fue LM (aunque muy superior al nivel de significación más alto involucrado), para los dos modelos y tamaños de muestra utilizados. La tasa de error tipo II fue baja y la potencia alta en las condiciones evaluadas; 2) El método ajustado que presentó la menor tasa de error tipo 1 fue W; aunque la respectiva corrección ejerció control sobre ésta sólo cuando el tamaño de muestra fue grande, ya que para conjuntos pequeños a moderados produjo un descenso drástico a los niveles de significación. No obstante, para los dos modelos, tamaños de muestra y niveles de significación evaluados, la potencia fue muy baja (tasa de error tipo 11 alta); 3) Los métodos ajustados no fueron efectivos bajo las condiciones de trabajo, ya que no reducen consistentemente la tasa de error tipo I, salvo con el ajuste implementado sobre el estadístico W, en cuyo caso redujo demasiado su potencia