MÉTODOS ALTERNATIVOS ANTE LA VIOLACIÓN DE SUPUESTOS EN DISEÑOS DE EXPERIMENTOS FACTORIALES
DOI:
https://doi.org/10.21704/ac.v82i2.1795Palabras clave:
Comparaciones múltiples, diseño factorial, métodos robustos , permutaciones, R, transformaciones , violación de supuestosResumen
El objetivo de esta investigación fue comparar y probar diferentes métodos y alternativas para abordar diseños factoriales con efectos fijos, cuando no se cumplen los supuestos de normalidad u homogeneidad de varianzas. Se describió y probó 20 métodos investigados en la literatura como alternativa al ANOVA (análisis de varianza) clásico, incluyendo técnicas no paramétricas, métodos robustos, permutaciones, métodos para varianzas heterogéneas y transformaciones; los cuales están disponibles e implementadas actualmente en el software R. Los métodos fueron probados en un diseño factorial 3A2B, donde el factor A fue variedades de piña (Golden, Cayena Lisa y Hawaiana), el factor B tipo de manejo del cultivo (convencional y orgánico), y la variable de respuesta el porcentaje promedio de grados brix. Entre los métodos propuestos, 15 rechazaron la hipótesis de la interacción, y al comparar las tasas de error tipo I mediante simulaciones se encontró que los métodos de permutaciones, los métodos robustos, el ART, van der Waerder y el BDM arrojaron tasas de error por debajo del valor nominal. Al seleccionar el ART como alternativa para realizar la prueba post hoc, las mejores combinaciones de tratamientos fueron la variedad Lisa Cayena en el manejo orgánico y la variedad Hawaiana en el manejo convencional, obteniendo con estas combinaciones porcentajes de grados brix por encima de la media.
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