nparLD: Paquete AnRSoftware para el Análisis No Paramétrico de Datos Longitudinales en Experimentos Factoriales

Los datos longitudinales de experimentos factoriales surgen con frecuencia en varios campos de estudio, que van desde la medicina y la biología hasta la política pública y la sociología. En la mayoría de las situaciones prácticas, la distribución de los datos observados es desconocida y pueden existir una serie de mediciones atípicas y valores atípicos. Por lo tanto, el uso de procedimientos paramétricos y semi-paramétricos que imponen suposiciones restrictivas sobre la distribución en muestras longitudinales observadas se vuelve cuestionable. Esto, a su vez, ha llevado a una demanda sustancial de procedimientos estadísticos que nos permitan analizar de manera precisa y confiable las mediciones longitudinales en experimentos factoriales con condiciones mínimas sobre los datos disponibles, y la metodología no paramétrica robusta que ofrece tal posibilidad se convierte en un aspecto de particular importancia práctica. En este artículo, presentamos un nuevo paquete de R nparLD que proporciona a estadísticos e investigadores de otras disciplinas un acceso fácil y amigable a los métodos más actualizados basados en rangos robustos para el análisis de datos longitudinales en configuraciones factoriales. Ilustramos los procedimientos implementados con estudios de caso de odontología, biología y medicina.