Análisis robusto de la tendencia central, regresión simple, múltiple y ANOVA: Un tutorial paso a paso.

A menudo, métodos clásicos como la media, la regresión simple y múltiple, y el análisis de varianza (ANOVA), requieren que los datos se distribuyan normalmente y estén exentos de valores extremos, lo que en práctica es inusual. Los investigadores típicamente usan métodos como la detección y eliminac...

Full description

Autores:
S. Courvoisier, Delphine
Renaud, Olivier
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25704
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/25704
https://doi.org/10.21500/20112084.849
Palabra clave:
robust methods
ANOVA
regression
diagnostic
outliers
métodos robustos
ANOVA
regresión
diagnostico
valores extremos
Rights
openAccess
License
International Journal of Psychological Research - 2010
Description
Summary:A menudo, métodos clásicos como la media, la regresión simple y múltiple, y el análisis de varianza (ANOVA), requieren que los datos se distribuyan normalmente y estén exentos de valores extremos, lo que en práctica es inusual. Los investigadores típicamente usan métodos como la detección y eliminación de valores extremos como una medida para que los datos se ajusten a los requerimientos de los métodos clásicos. En este artículo se muestran las desventajas tal práctica. En particular, se muestra que los valores extremos algunas veces pueden ser difíciles de detectar afectando así la interpretación de los resultados. Se propone entonces un método más apropiado y moderno que se basta en procedimientos robustos en donde los valores extremos no afectan los datos permitiendo una interpretación más adecuada de los mismos. Se presenta un tutorial paso a paso de un análisis descriptivo que le permita a los investigadores hacer una revisión inicial del método más apropiado para analizar los datos. Luego, se compara el ANOVA y la regresión tradicional con su versión robusta para discutir sus ventajas y desventajas. Finalmente, se presentan diagramas de los residuales de los análisis y que pueden usarse para determinar si las condiciones de aplicación de los análisis son apropiadas. Se usan ejemplos tomados de la investigación en psicología para ilustrar los argumentos acá expuestos, y se presenta un código en lenguaje R para que el lector use las técnicas acá presentadas.