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S. Courvoisier, D., & Renaud, O. (2010). Análisis robusto de la tendencia central, regresión simple, múltiple y ANOVA: Un tutorial paso a paso. International Journal of Psychological Research, 3(1), 78–87. https://doi.org/10.21500/20112084.849
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The work that is sent to this journal must be original, not published or sent to be published elsewhere; and if it is accepted for publication, authors will agree to transfer copyright to International Journal of Psychological Research.
To give up copyright, the authors allow that, International Journal of Psychological Research, distribute the work more broadly, check for the reuse by others and take care of the necessary procedures for the registration and administration of copyright; at the same time, our editorial board represents the interests of the author and allows authors to re-use his work in various forms. In response to the above, authors transfer copyright to the journal, International Journal of Psychological Research. This transfer does not imply other rights which are not those of authorship (for example those that concern about patents). Likewise, preserves the authors rights to use the work integral or partially in lectures, books and courses, as well as make copies for educational purposes. Finally, the authors may use freely the tables and figures in its future work, wherever make explicit reference to the previous publication in International Journal of Psychological Research. The assignment of copyright includes both virtual rights and forms of the article to allow the editorial to disseminate the work in the manner which it deems appropriate.
The editorial board reserves the right of amendments deemed necessary in the application of the rules of publication.
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Resumen
A menudo, métodos clásicos como la media, la regresión simple y múltiple, y el análisis de varianza (ANOVA), requieren que los datos se distribuyan normalmente y estén exentos de valores extremos, lo que en práctica es inusual. Los investigadores típicamente usan métodos como la detección y eliminación de valores extremos como una medida para que los datos se ajusten a los requerimientos de los métodos clásicos. En este artículo se muestran las desventajas tal práctica. En particular, se muestra que los valores extremos algunas veces pueden ser difíciles de detectar afectando así la interpretación de los resultados. Se propone entonces un método más apropiado y moderno que se basta en procedimientos robustos en donde los valores extremos no afectan los datos permitiendo una interpretación más adecuada de los mismos. Se presenta un tutorial paso a paso de un análisis descriptivo que le permita a los investigadores hacer una revisión inicial del método más apropiado para analizar los datos. Luego, se compara el ANOVA y la regresión tradicional con su versión robusta para discutir sus ventajas y desventajas. Finalmente, se presentan diagramas de los residuales de los análisis y que pueden usarse para determinar si las condiciones de aplicación de los análisis son apropiadas. Se usan ejemplos tomados de la investigación en psicología para ilustrar los argumentos acá expuestos, y se presenta un código en lenguaje R para que el lector use las técnicas acá presentadas.
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