Comparison of the procedures of Fleishman and Ramberg et al. for generating non-normal data in simulation studies

摘要

Las t??cnicas de simulaci?3n deben posibilitar la generaci?3n adecuada de las distribuciones m??s frecuentes en la realidad como son las distribuciones no normales. Entre los procedimientos para la generaci?3n de datos no normales destacan el m??todo de transformaciones lineales propuesto por Fleishman y el m??todo basado en la generalizaci?3n de la distribuci?3n lambda de Tukey propuesto por Ramberg et al. Este estudio compara los procedimientos en funci?3n del ajuste de las distribuciones generadas a sus respectivos modelos te?3ricos y del n?omero de simulaciones necesarias para dicho ajuste. Con este objetivo se seleccionan, junto con la distribuci?3n normal, una serie de distribuciones no normales frecuentes en datos reales, y se analiza el ajuste seg?on el grado de violaci?3n de la normalidad y del n?omero de simulaciones realizadas. Los resultados muestran que ambos procedimientos de generaci?3n de datos tienen un comportamiento similar. A medida que aumenta el grado de contaminaci?3n de la distribuci?3n te?3rica hay que aumentar el n?omero de simulaciones a realizar para asegurar un mayor ajuste a la generada. Los dos procedimientos son m??s precisos para generar distribuciones normales y no normales a partir de 7000 simulaciones aunque cuando el grado de contaminaci?3n es severo (con valores de asimetr?-a y curtosis de 2 y 6, respectivamente), se recomienda aumentar el n?omero de simulaciones a 15000.