Sensitivity of five information criteria to discriminate covariance structures with missing data in repeated measures designs

Abstract

Sensibilidad de cinco criterios de información para discriminar estructuras de covarianza bajo pérdida de datos en diseños de medidas repetidas. Antecedentes: el presente trabajo analiza la efectividad de distintos criterios de información para seleccionar estructuras de covarianza extendiéndolo a diferentes mecanismos de pérdida de datos, la mantención y ajustes de las estructuras de medias y las matrices. Método: se utilizó el método Monte Carlo con 1.000 simulaciones, el software estadístico SAS 9.4 y un diseño de medidas parcialmente repetidas (p=2; q=5). Las variables manipuladas fueron: a) complejidad del modelo; b) tamaño muestral; c) emparejamiento de las matrices de covarianza y tamaño muestral; d) matrices de dispersión; e) forma de distribución de la variable; y f) mecanismo de no respuesta. Resultados: los resultados muestran que todos los criterios de información funcionan bien en el escenario 1 para distribuciones normales y no normales con homogeneidad y heterogeneidad de varianzas. Sin embargo, en los escenarios 2 y 3, todos son precisos con la matriz ARH, aunque, AIC, AICCR y HQICR lo hacen para TOEP y UN. Por otro lado, cuando la distribución no es normal, solo en el escenario 3 funcionan bien AIC y AICCR, matrices más heterogéneas y No Estructurada, con Casos Completo MAR y MCAR. Conclusiones: en consecuencia, para seleccionar la matriz correctamente se recomienda analizar la heterogeneidad, tamaño muestral y distribución de los datos.