Algoritmo utilizando quadraturas gaussianas para a obtenção das probabilidades do teste bilateral de Dunnett para dados balanceados

Siomara Cristina Broch

Abstract


O teste de Dunnett é um teste de comparações múltiplas em que se confrontam as médias de $r$ novos tratamentos com a média de um tratamento testemunha controlando simultaneamente a taxa de erro tipo I por experimento num valor específico $\alpha$. A limitação para o seu uso é a dificuldade de obter as probabilidades da distribuição e os valores dos quantis da estatística do teste, pois as correlações possíveis entre os tratamentos têm larga amplitude. Neste trabalho é apresentado um algoritmo para obter probabilidades relacionadas ao teste de Dunnett bilateral para dados balanceados utilizando para resolver as integrais métodos numéricos de quadratura gaussiana. O algoritmo apresentou resultados precisos quando comparados com valores das tabelas divulgadas na literatura e em relação aos valores obtidos nos três programas analisados.

References


W. P. Dunlap; M. S. Marx; G. J. Agamy, FORTRAN IV functions for calculating probabilities associated with Dunnett’s test, Behavior Research Methods & Instrumentation , 13(3), (1981) 363-366.

C. Dunnett, Algorithm AS 251: Multivariate normal probabilities integrals with product correlation structure, Appl. Statist., 38,(1989), 564-579.

C. W. Dunnett; New Tables for Multiple Comparisons with a Control Biometrika, 20(3), (Sep., 1964), p. 482-491, 1964.

A. Genz; F. Bretz, Numerical computation of the multivariate t-probabilities with applications to power calculation of multiple contrasts, Journal of Statistical Computation and Simulation , 63(4),(1999), 361-378.

Y. Hochberg; A. C. Tamhane, “Multiple Comparisons Procedures”,John Wiley & Sons, Canadá, 1987.

J. C. Hsu, “Multiple Comparisons - Theory and methods”, Chapman& Hall, USA, 1999.

A. I. Khuri, “Advanced Calculus with Applications in Statistics”,Second Edition, John Wiley & Sons, USA, 2003.

R Development Core Team. R: a languague and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2011. Disponível em http://www.R-project.org > Acesso em: 20 mar. 2011.

M. J. Schervish, Algorithm AS 195: Multivariate normal probabilities with error bound. Appl. Statist., 33, (1984), 81-94.




DOI: https://doi.org/10.1590/S2179-84512013005000010

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Trends in Computational and Applied Mathematics

A publication of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC)

 

Indexed in:

                       

         

 

Desenvolvido por:

Logomarca da Lepidus Tecnologia