CIBICI   14215
CENTRO DE INVESTIGACION EN BIOQUIMICA CLINICA E INMUNOLOGIA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Tests de hipótesis por bootstrap para la comparación de curvas de tratamientos en estudios longitudinales: evaluación de performance
Autor/es:
NORES, M.L.; WUNDERLIN, D.A.; DÍAZ, M. P.
Lugar:
Montevideo, Uruguay
Reunión:
Congreso; VIII Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística.; 2008
Institución organizadora:
Sociedades de Estadística Latinoamericanas
Resumen:
El estudio del efecto de un tratamiento sobre una variable a través del tiempo produce series de respuesta, cuya modelación puede abordarse utilizando estimadores flexibles como los suavizadores spline. Se obtienen entonces estimaciones de curvas medias de tratamientos, resultando de especial interés la comparación entre dos curvas, por ejemplo de un tratamiento y un control. Así, para testear Ho: “las curvas son iguales” contra Ha: “las curvas son distintas”, Nores, Wunderlin y Díaz (2007) proponen dos estadísticos, siendo el segundo una versión estandarizada del primero. En la estimación de las curvas se asume independencia entre las observaciones correspondientes a un mismo individuo, lo cual frecuentemente no ocurre en la práctica. Una manera de tener en cuenta la asociación entre las respuestas es determinar mediante simulación bootstrap la distribución de dichos estadísticos bajo hipótesis nula, basando en esas distribuciones la construcción de las zonas de rechazo. En este trabajo se estudia el desempeño de estos tests por bootstrap en lo que se refiere a tamaño y potencia. Para ello se realiza un estudio de simulaciones, considerando distintos valores de correlación entre las respuestas. Por un lado se analiza en qué medida el valor nominal del tamaño es preservado. Por otra parte se estudia la potencia de los tests bajo tres situaciones para la hipótesis alternativa: curvas paralelas, curvas que se cruzan en el punto medio y curvas que a partir del punto medio se unen, variando además la separación entre las mismas. Los resultados promueven el uso de bootstrap para el contraste de hipótesis referidas a la comparación de curvas en estudios longitudinales. Los dos estadísticos propuestos pueden ser utilizados en este contexto, siendo más recomendable el test basado en el estadístico estandarizado pues preserva en mayor medida el valor nominal del tamaño, aunque con una leve pérdida de potencia. Los patrones de potencia observados indican un incremento a mayor distancia entre curvas y una disminución al aumentar la correlación, y sugieren además la validez de los resultados encontrados para situaciones más generales en la hipótesis alternativa.