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How to proceed when both normality and sphericity are violated in repeated measures ANOVA

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Date
2024
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Authors
Blanca, María J. ; Alarcón, Rafael ; Arnau, Jaume ; García-Castro, F. Javier ; Bono, Roser
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Publisher
Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones
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DOI
https://doi.org/10.6018/analesps.594291
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info:eu-repo/semantics/article
Description
Abstract
Adjusted F-tests have typically been proposed as an alternative to the F-statistic in repeated measures ANOVA. Despite considerable re-search, it remains unclear how these statistics perform under simultaneous violation of normality and sphericity. Accordingly, our aim here was to conduct a detailed examination of Type I error and power of the F-statistic and the Greenhouse-Geisser (F-GG) and Huynh-Feldt (F-HF) adjustments, manipulating the number of repeated measures (3-6), sample size (10-300), sphericity (Greenhouse-Geisser epsilon estimator, , from its lower to upper limit), and distribution shape (slight to extreme deviations from normality). The findings show that the behavior of F-GGand F-HFdepends on the degree of violation of both normality, sphericity, and sample size. Overall, we suggest using F-GG under violation of sphericity and slight or moderate deviations from normality in all sample size; with severe deviations from both normality and sphericity F-GGmay be used with a sample size larger than 10; and with extreme deviation from both normali-ty and sphericity this statistic may be used with a sample size larger than 30. In the event of discrepant results between F-GGand F-HF, the choice depends on the value.
Las pruebas F ajustadas se han propuesto como alternativa al estadístico F en el ANOVA de medidas repetidas. A pesar de existir investigación previa, falta evidencia sobre el comportamiento de estos estadísticos en caso de violación simultánea de normalidad y esfericidad. El objetivo del presente trabajo ha sido realizar un examen detallado del error de tipo I y la potencia del estadístico F y los ajustes de Greenhouse-Geisser (F-GG) y Huynh-Feldt (F-HF), manipulando el número de medidas repetidas (3-6), el tamaño de la muestra (10-300), la esfericidad (estimador Green-house-Geisser de épsilon, , desde su límite inferior al superior), y la forma de la distribución (desde desviaciones leves a extremas de la normalidad). Los resultados muestran que el comportamiento de F-GG y F-HF depende del grado de violación de la normalidad, esfericidad y tamaño muestral. En general, se sugiere utilizar F-GG en caso de violación de la esfericidad y desviaciones leves o moderadas de la normalidad; con desviaciones graves de ambos, F-GG puede utilizarse con un tamaño muestral superior a 10; y con desviaciones extremas, este estadístico puede utilizarse con un tamaño muestral superior a 30. En caso de resultados discrepantes entre F-GG y F-HF, la elección depende del valor .
publication.page.subject
Greenhouse-Geisser adjustment , Huynh-Feldt adjustment , Ajuste Greenhouse-Geisser , Ajuste Huynh-Feldt.
Citation
Anales de Psicología, V. 40, N. 3, 2024
URI
http://hdl.handle.net/10201/143644
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Collections
Anales de psicología Vol. 40, Nº 3 (2024)
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