Comparações Múltiplas de Médias em Modelos Paramétricos Através de Contrastes Gerais, Restrições Lógicas e Correlações

A ANOVA, efeitos fixos, assume o modelo Y = X + , sendo X uma matriz n x p do delineamento,  um vetor p x 1 de parâmetros e  um vetor n x 1 de variáveis aleatórias geralmente assumidas  ~ NIID(0, 2), para testar a hipótese H0: µ1 = µ2 = ... = µk = µ, contra a alternativa Ha: i ≠ j para algum par i ≠ j sendo µi a média de Y na i-ésima população ou grupo. A rejeição de H0 implica na necessidade de testar H1, H2, ..., Hs hipóteses num mesmo conjunto de dados, através de estatísticas de teste T1, T2, ..., Ts, ou seja, fazer comparações múltiplas. Vários procedimentos conhecidos como Tukey(1951), Duncan(1953, 1955), SNK(1939, 1952), REGWQ(1959,1960,1975), Bonferoni(1966), Scheffé(1953), etc., tem sido usados por muitos anos para este propósito. Alguns destes procedimentos não mantêm a taxa de erro experimental constante e outros têm baixo poder ou só são válidos para dados normais, com variância de Y homogênea nos grupos e, pelo menos parcialmente balanceados. Recentemente vem sendo desenvolvido o enfoque da aplicação de testes t múltiplos (Shaffer, 1986, Westfall & Young, 1993, Westfall, 1997), que usa a hipótese linear geral H0: C= em funções estimáveis, restrições lógica, covariâncias entre as funções e valores-p estimados por simulação e ajustados conforme o método de Bonferroni, aperfeiçoado. O objetivo do presente estudo foi comparar através de simulação, a performance dos procedimentos de comparações múltiplas de médias baseados em testes t múltiplos com o procedimento clássico de Tukey, considerando-se várias configurações de médias na hipótese alternativa, incluindo algumas hipóteses nulas parciais.