Resumen de How to proceed when normality and sphericity are violated in the repeated measures ANOVA

María José Blanca Mena, Rafael Alarcón Postigo, Jaume Arnau Gras, Fernando Javier García de Castro, Roser Bono Cabré

• español

  Las pruebas F ajustadas se han propuesto como alternativa al estadístico F en el ANOVA de medidas repetidas. A pesar de existir investigación previa, falta evidencia sobre el comportamiento de estos estadísticos en caso de violación simultánea de normalidad y esfericidad. El objetivo del presente trabajo ha sido realizar un examen detallado del error de tipo I y la potencia del estadístico F y los ajustes de Greenhouse-Geisser (F-GG) y Huynh-Feldt (F-HF), manipulando el número de medidas repetidas (3-6), el tamaño de la muestra (10-300), la esfericidad (estimador Greenhouse-Geisser de épsilon, desde su límite inferior al superior), y la forma de la distribución (desde desviaciones leves a extremas de la normalidad). Los resultados muestran que el comportamiento de F-GG y F-HF depende del grado de violación de la normalidad, esfericidad y tamaño muestral. En general, se sugiere utilizar F-GG en caso de violación de la esfericidad y desviaciones leves o moderadas de la normalidad; con desviaciones graves de ambos, F-GG puede utilizarse con un tamaño muestral superior a 10; y con desviaciones extremas, este estadístico puede utilizarse con un tamaño muestral superior a 30. En caso de resultados discrepantes entre F-GG y F-HF, la elección depende del valor epsilon.

• English

  Adjusted F-tests have typically been proposed as an alternative to the F-statistic in repeated measures ANOVA. Despite considerable research, it remains unclear how these statistics perform under simultaneous violation of normality and sphericity. Accordingly, our aim here was to conduct a detailed examination of Type I error and power of the F-statistic and the Greenhouse-Geisser (F-GG) and Huynh-Feldt (F-HF) adjustments, manipulating the number of repeated measures (3-6), sample size (10-300), sphericity (Greenhouse-Geisser epsilon estimator, from its lower to upper limit), and distribution shape (slight to extreme deviations from normality). The findings show that the behavior of F-GG and F-HF depends on the degree of violation of both normality, sphericity, and sample size. Overall, we suggest using F-GG under violation of sphericity and slight or moderate deviations from normality in all sample size; with severe deviations from both normality and sphericity F-GG may be used with a sample size larger than 10; and with extreme deviation from both normality and sphericity this statistic may be used with a sample size larger than 30. In the event of discrepant results between F-GG and F-HF, the choice depends on the  epsilon value.