Comparação de testes para a igualdades de médias sob heterocedasticidade: simulação e aplicação
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Resumo
Geralmente a comparação de várias médias é feita por meio de testes para detectar a existência de diferenças entre tratamentos. Um dos testes mais utilizados neste caso é o teste F, no contexto da Análise da Variância. Entretanto, sua credibilidade está ligada ao cumprimento de quatro pressuposições: aditividade dos termos do modelo, os erros devem seguir uma distribuição normal, serem independentes e possuírem variâncias homogêneas. Contudo, na literatura existem testes alternativos ao F, quando se quebra alguma das pressuposições. O objetivo deste trabalho foi a comparação de sete testes para a igualdade de médias sob heterocedasticidade. A avaliação dos testes foi feita analisando as taxas de erro tipo I e poder, ao longo de cenários resultantes da combinação de números de tratamentos, repetições, graus de heterogeneidade e erros padrões da diferença entre as médias. De maneira geral, eles se mostraram pouco sensíveis ao aumento da heterogeneidade, o que não aconteceu com o teste de Welch. Nas condições avaliadas, os testes de melhor desempenho foram Kruskal-Wallis e o F, seguidos do bootstrap paramétrico de Krishnamoorthy, Lu e Mathew. Já os testes de pior desempenho foram o bootstrap não-paramétrico de Reddy, Kumar e Ramu e o de Zhow e Wong.
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