Resumen
En el presente trabajo examinamos dos procedimientos de análisis apropiados a un diseño experimental aleatorio con varias medidas consecutivas a lo largo del tiempo para cada una de las unidades experimentales. Un enfoque para el análisis de tales datos consiste en aplicar el tradicional modelo mixto del AVAR con la estructura del error modelada a través de procesos ARMA. Alternativamente, el problema también puede ser considerado desde una perspectiva más general haciendo uso del enfoque multivariado de medidas repetidas. Datos simulados mediante procedimientos de Monte Carlo son empleados para investigar el efecto que el incumplimiento de las asunciones subyacentes a los modelos tiene sobre el grado de sesgadez de los parámetros estimados, sobre la probabilidad empírica de cometer errores Tipo I y sobre la potencia de prueba de los test estadísticos para cada uno de los dos procedimientos.
