| Título: |
Comparison of the robustness of alternatives to the two sample test under non normality distributions through Monte Carlo simulation Comparação da robustez de alternativas do teste de igualdade de duas médias populacionais sob não normalidade por simulação Monte Carlo |
| Autores: |
Silva, Roberta Bessa Veloso; UFLA Ferreira, Daniel Furtado; UFLA |
| Fecha: | 2002-04-22 |
| Publicador: | Acta Scientiarum. Techonology |
| Fuente: |
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| Tipo: |
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| Tema: |
1.02.02.00-5 Estatística probabilidade do erro tipo I; poder do teste; bootstrap; não normalidade 1.02.02.00-5 Estatística |
| Descripción: |
This work aimed to evaluate the risks of committing type I and type II errors in non normal populations by means of computational simulation and to compare three tests usually applied. It was compared the t test with the approach of the degrees of freedom proposed by Satterthwaite (1946), t with the degrees of freedom given by v = min (n1 - 1, n2 - 1) and bootstrap method under different distributions of probability. Under non normal distribution the t with Satterthwaite adjustment of degrees of freedom and with v = min (n1 - 1, n2 - 1) degrees of freedom did not control type I error probabilities. The bootstrap criterion controlled the type I error rates and presented equivalent power being considered robust with the violation of the normality assumption. The t test under non normal distribution with Satterthwaite adjustment of degrees of freedom with samples of different sizes presented type I error rates greater than the nominal levels. O presente trabalho teve por objetivos avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II) em populações não-normais, por meio de simulação computacional, e comparar três testes usualmente empregados. Foram comparados o teste t com a aproximação dos graus de liberdade proposto por Satterthwaite (1946), t com os graus de liberdade dado por v = min (n1 - 1, n2 - 1) e método de bootstrap sob diferentes distribuições de probabilidade. Sob distribuições não-normais, t com ajuste de graus de liberdade por Satterthwaite e t com v = min (n1 - 1, n2 - 1) não controlaram as probabilidades de erro tipo I; o critério de bootstrap controlou as probabilidades de erro tipo I e apresentou poder do teste equivalente, sendo considerado robusto com a violação da pressuposição de normalidade; o teste de t com graus de liberdade ajustado (Satterthwaite) em populações não-normais e amostras de tamanhos diferentes apresentou probabilidades de erro tipo I maiores que as nominais. |
| Idioma: | Portugués |