Zootecnista

anales de psicología, 1991, 7 (1), 85-104

Estimacion de la precision de un diseño multivariable de medidas repetidas
Jaime Arnau Gras(*) Angel Blanco Villaseñor José Luis Losada López
Universidad de Barcelona

Resumen: Los diseños de investigación de medidas repetidas pueden ampliarse a estructuras más complejas si introducimos un factor de clasificación de los sujetos a fin de controlarsu posible efecto y conseguir una mayor precisión en la estimación de los tratamientos. La teoría de la generalizabilidad asume que hay otras fuentes de variación además de las diferencias individuales y permite integrar cada una de estas fuentes de variación en una estructura global que admite aplicaciones particulares de la teoría estadística del muestreo. Palabras clave: Diseños de medidasrepetidas; teoría de la generalizabilidad.

Title: Accuracy stimation of a multivariable repeated measures design. Abstract: In order to control their possible effect and to obtain greater reliability on the estimation of treatments, the repeated measures design could be extended to more complex structures when introduces a classification factgor of the subjects. Generizability theory assumes thatother sources of variance in addition of the individual differences, permits to integrate each one of tghese sources of variance in a general structure that admit specific application of the sample statistical theory. Key words: Generizability theory; repeated measures design.

Diseño de investigación de medidas repetidas: Introducción
Las técnicas de análisis de la variancia (AVAR) hanconstituido los procedimientos clásicos para la inferencia de hipótesis en contextos experimentales. Como sabemos estas técnicas fueron desarrolladas inicialmente por Fisher (1925), al poner las bases para su aplicación con el desarrollo de la teoría del muestreo. No obstante las técnicas analíticas elaboradas por Fisher se aplicaron básicamente a estudios de una sola variable criterio (variabledependiente), de modo que cabe señalar que las técnicas basadas en la comparación de las variancias se aplican usualmente en experimentos univariables. El matemático estadístico Wilks (1932) destacó que los principios del análisis del AVAR podían ser fácilmente generalizables a situaciones multivariables. Es decir situaciones donde se registran simultáneamente dos o más indicadores de la variabledependiente. Aunque los
(*) Dirección: Facultad de Psicología. Departamento de Metodología de las Ciencias del Comportamiento. Universi-

dad de Barcelona. 08028 Barcelona (España).  Copyright 1991. Secretariado de Publicaciones e Intercambio Científico, Universidad de Murcia, Murcia (España). ISSN: 0212-9728.

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Jaime Arnau Gras et al.

verdaderos intentos de llevar a cabo dichageneralización los encontramos, de hecho, en los trabajos de Bartlett (1947) y Tukey (1949). A pesar de que existe una clara analogía entre el Análisis univariable de la variancia y el Análisis multivariable de la variancia (AMVAR) como ha destacado Bock (1975), la aplicación de este último análisis posee claras ventajas, dado que puede inferirse el efecto de los tratamientos sobre el conjunto devariables dependientes o indicadores considerados o tomados simultáneamente. Desde este punto de vista el AMVAR permite tener en cuenta las posibles interrelaciones entre las distintas variables dependientes. De ahí que sea un procedimiento mucho más apropiado para el estudio de los fenómenos psicológicos o variables dado que suelen estar interconexionadas dentro de una amplia red de conductas opatrones conductuales. Si bien tradicionalmente la estructura multivariable es aquella que, como se ha dicho, tiene en cuenta una multiplicidad de variables criterio (variables dependientes) de modo que para cada sujeto se toman más de una observación o registro, no obstante tenemos una disposición de carácter experimental que si bien no se ajusta de una manera exacta a este esquema puede ser...