Algoritmo utilizando quadraturas gaussianas para a obtenção das probabilidades do teste bilateral de Dunnett para dados balanceados
DOI:
https://doi.org/10.1590/S2179-84512013005000010Resumo
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.Referências
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.
Downloads
Arquivos adicionais
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Política para Periódicos de Acesso Livre
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
- Esta é uma revista de acesso aberto, o que significa que todo o conteúdo é livremente disponível gratuitamente para o usuário ou sua instituição. Os usuários estão autorizados a ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar ou vincular os textos completos dos artigos, ou usá-los para qualquer outro propósito legal, sem pedir permissão prévia do editor ou do autor. Isso está de acordo com a definição de acesso aberto do BOAI.
Todo o conteúdo do periódico está licenciado sob uma Licença Creative Commons do tipo atribuição BY.