Inferencia en análisis de datos longitudinales a través del modelo basado en distancias utilizando R
Sandra E. Melo Martínez (Facultad de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia)
Oscar O. Melo Martínez (Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia)
Carles M. Cuadras (Facultad de Biología, Universidad de Barcelona)
Se presenta una metodología para analizar datos longitudinales a través de distancias en las variables explicativas, la cual es utilizada para ajustar variables respuestas continúas. También,se utiliza mínimos cuadrados generalizados para estimar los parámetros del modelo, y se indica cómo realizar pruebas de hipótesis e inferencia en muestras grandes. Se aplica esta nueva aproximación al estudio del efecto de género y exposición sobre la variable desviación del comportamiento con respecto a tolerancia en un grupo de niños, los cuales son estudiados en un período de cinco años.
Además, se llevan a cabo simulaciones en R, donde se compara el método basado en distancias (DB) propuesto en aproximación multivariante con respecto al MANOVA clásico, basados en los criterios de información AIC y BIC, mediante las estructuras de autocorrelación AR(1) y compuesta simétrica. Se encuentran pequeñas ganancias en el ajuste del modelo propuesto con respecto a la metodología clásica, particularmente en muestras pequeñas, y resultados similares en ambos métodos con muestras grandes.
Tanto en la aplicación como en las simulaciones, se utiliza la función mínimos cuadrados generalizados (gls) de R para el ajuste de los modelos, junto con algunas adaptaciones que se hacen para utilizar distancias bajo ciertas estructuras de autocorrelación.
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