Resumen

GONZALEZ, LUZ MERY; SINGER, JULIO M.  y  STANEK III, EDWARD J.. Modelos mixtos para estudios pretest-posttest en poblaciones finitas con error en la respuesta. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2022, vol.45, n.1, pp.125-148.  Epub 17-Ene-2023. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v45n1.93196.

Se considera un modelo mixto para población finita que tiene en cuenta el error de respuesta y que arroja estimadores óptimos de los parámetros de la población finita, para analizar datos de estudios con estructura del tipo pretest-posttest. Se ilustra el método estimando la diferencia en ganancia entre dos intervenciones y se considera un estudio de simulación para comparar la versión empírica del estimador propuesto (obtenido al reemplazar las componentes de varianza con sus estimativas) con el estimador obtenido vía análisis de covarianza, que es usualmente empleado en este tipo de estudios. Los resultados indican que en muchas circunstancias, el estimador propuesto tiene menor error cuadrático medio que el obtenido del análisis estándar usando el modelo de covarianza.

Palabras clave : análisis de covarianza; BLUP; estimador óptimo; modelo de permutación aleatoria.

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