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Qurrículum / Número 1
Evaluación de la eficacia del tratamiento en diseños de series temporales mediante modelos ARIMA. [01-01-2000]
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  F. Salvador Beltrán
M.J. Blanca Mena
 
La técnica más utilizada, hasta el momento, para tomar decisiones sobre la eficacia de los tratamientos en los diseños de series temporales ha sido el análisis gráfico, que consiste en comparar las diferencias observadas entre las fases de línea base y tratamiento (p.e. Miller, 1985; Parsonson y Baer, 1986). Sin embargo, diversos autores coinciden en afirmar que, para lograr un

nivel de precisión más alto, es necesario el uso de técnicas cuantitativas (Hayes, 1981; Nevin, 1984; Rojahn y Schuleze, 1985). Los primeros intentos para incorporar técnicas estadísticas a los diseños de caso único fue la adaptación de las pruebas "F" y "t". Sin embargo, el principal inconveniente de estas técnicas ha sido el solventar el problema de dependencia serial de los datos observados. Por ello, se han desarrollado modelos matemáticos que incorporan este supuesto,

como es el análisis de series temporales o modelos ARIMA (Box y Jenkins, 1970).

Un modelo ARIMA consta de tres componentes: autorregresivo, integración y medias

móviles. El componente autorregresivo (AR) indica la dependencia directa de las observaciones sucesivas en el tiempo, las medias móviles (MA), la fuerza de los impulsos aleatorios pasados sobre un valor actual, y el componente de integración (I), la tendencia de la serie. Modelizar una

serie equivale a identificar los componentes ARIMA y estimar los parámetros a los cuales se ajustan los datos. La valoración de la eficacia de los tratamientos se efectúa mediante la incorporación al modelo de una función de transferencia que incluye dos posibles componentes:

A)"w" para detectar cambios abruptos en la serie después de introducir el tratamiento (cambios de nivel) y b)"_" para detectar cambios graduales (cambios de tendencia).
 
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