%0 Journal Article
%T Amplitud de intervalos de confianza obtenidos por bonferroni de acuerdo al n¨²mero de variables y del tama o de la muestra en poblaciones multinormales Amplitude of confidence intervals obtained by bonferroni according to the number of variables and sample size in multinormal populations
%A Santiago Armas
%A Lusbi Herrera
%J Revista de la Facultad de Ciencias Veterinarias
%D 2008
%I Universidad Central de Venezuela
%X Frecuentemente los investigadores en el ¨¢rea de la Medicina Veterinaria dise an sus trabajos experimentales dentro del campo multivariado, lo cual implica que deben seleccionar las variables de inter¨¦s y el tama o de la muestra apropiado. Sin embargo, con relaci¨®n a este ¨²ltimo aspecto no siempre es posible disponer -por diferentes limitaciones- de tama os de muestras grandes. Un aspecto importante de la inferencia estad¨ªstica es la estimaci¨®n de par¨¢metros por intervalos de confianza. En el campo multivariado, se estudi¨® la amplitud de los intervalos de confianza. Una alternativa para calcular estos intervalos de confianza fu¨¦ a trav¨¦s del uso de  la desigualdad de Bonferroni, la cual tiene la ventaja de  garantizar  un   coeficiente   de  confianza   conjunto  de  al  menos 100(1- ¦Á)%. Estos intervalos de confianza ser¨¢n m¨¢s precisos cuanto m¨¢s estrechos sean.  Para este estudio se consideraron tres matrices de varianzas y covarianzas ¦² cuyas estructuras corresponden a: ¦Ñij= 0,25, 0,65 y 0,85; n¨²mero de variables p=2, 3, 4 y 5 y tama os de muestra n=10, 15, 20, 25 y  30. En cuanto a la amplitud de los intervalos obtenidos, se concluye que a medida que aumenta la correlaci¨®n entre las variables o los tama os de las muestras los intervalos son m¨¢s estrechos. Por ¨²ltimo, se observ¨® que al aumentar el n¨²mero de variables, los intervalos son m¨¢s amplios. Frequently, scientists in the field of Veterinary Sciences design their experimental work using multivariate analysis, which implies the selection of variables of interest and an adequate sample size. Nonetheless, for different reasons, large sample sizes are not always available. An important feature of statistical inference is the estimation of parameters by confidence intervals. By using a multivariate analysis, we resorted to the use of  the Bonferroni¡äs inequality method, as an alternative to study confidence intervals. This method has the advantage of warranting a simultaneous confidence coefficient of at least 100 (1-¦Á)%. The narrower the intervals are, the more accurate they will be. In this study, 3 matrixes of variances and covariance ¦² were used. Their structures correspond to: ¦Ñij=0.25, 0.65 and 0.85; number of variables p= 2, 3, 4 and 5; and sample sizes n =10, 15, 20, 25 y 30. In reference to the interval amplitude obtained, it is concluded that as the correlation among variables or sample size increase, the intervals are narrower. Finally, it was observed that when the number of variables increases, the intervals are wider.
%K Intervalos de confianza
%K M¨¦todos estad¨ªsticos
%K poblaci¨®n animal
%K Confidence intervals
%K Statistical methods
%K animal population
%U http://wwww.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0258-65762008000200001