En esta investigacion examinamos el comportamiento de cinco estadisticos univariados para analizar datos en un diseno Split-Plot. Cuatro de ellos asumen que la matriz de desviacion subyacente es no esferica. Sin embargo, existe una clara distincion entre dos alternativas, dos procedimientos presuponen que la correlacion entre los datos no sigue un patron determinado y otros dos asumen que existe autocorrelacion serial de primer orden. Todos ellos fueron comparados con respecto a su robustez para poner a prueba las fuentes de variacion intra-sujeto (tratamiento e interaccion) bajo distribucion no normal en ausencia de esfericidad y en ambas situaciones, bajo correlacion serial de primer orden y bajo correlacion arbitraria. Los resultados muestran que cuando la distribucion es no normal simetrica todos los procedimientos muestran una tasa de error de Tipo I similar a la obtenida bajo distribucion normal. Conforme el grado de sesgo y curtosis incrementa, todos los procedimientos experimentan una alteracion en su estimacion de la tasa de error de Tipo I y que depende de la estructura de la matriz de covarianza que subyace a los datos. En el conjunto de condiciones sometidas a estudio los procedimientos mas robustos fueron HCH, JN y LEC.