Comparação da robustez de alternativas do teste de igualdade de duas médias populacionais sob não normalidade por simulação Monte Carlo

Resumen

O presente trabalho teve por objetivos avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II) em populações não-normais, por meio de simulação computacional, e comparar três testes usualmente empregados. Foram comparados o teste t com a aproximação dos graus de liberdade proposto por Satterthwaite (1946), t com os graus de liberdade dado por v = min (n1 - 1, n2 - 1) e método de bootstrap sob diferentes distribuições de probabilidade. Sob distribuições não-normais, t com ajuste de graus de liberdade por Satterthwaite e t com v = min (n1 - 1, n2 - 1) não controlaram as probabilidades de erro tipo I; o critério de bootstrap controlou as probabilidades de erro tipo I e apresentou poder do teste equivalente, sendo considerado robusto com a violação da pressuposição de normalidade; o teste de t com graus de liberdade ajustado (Satterthwaite) em populações não-normais e amostras de tamanhos diferentes apresentou probabilidades de erro tipo I maiores que as nominais.