Neste trabalho comparamos duas metodologias de análise de dados ordinais coletados em experimenos com medidas repetidas. A primeira considera a atribuição de escores às categorias de resposta e a utilização de modelos paramétricos para comparar as médias destes escores. Esta técnica é amplamente utilizada uma vez que a metodologia de Análise de Variância para Medidas Repetidas na qual se baseia é bastante difundida e vários pacotes estatísticos disponibilizam rotinas de ajuste e análise. No entanto, sua utilização é criticada devido às suposições bastante restritivas dessa classe de modelos, como a continuidade da variável resposta, distribuição normal dos dados e estruturas especiais para as matrizes de covariância. Por essas razões, uma metodologia alternativa, baseada em técnicas não-paramétricas que apresenta suposições menos restritivas é descrita. Esta metodologia utiliza os postos das observações para estudar os efeitos dos fatores na distribuição da variável resposta. Os procedimentos utilizados para investigar as hipóteses de interesse são baseados na distribuição assintótica das estatísticas propostas e a exatidão das aproximações pode ser insatisfatória no caso de experimentos com amostras pequenas. Por intermédio de estudos de simulação, comparamos as taxas de erro Tipo-I e o poder dos testes para as técnicas paramétrica e não-paramétrica, sob planejamentos balanceados. Conclusões similares são obtidas utilizando modelos paramétricos para escores equiespaçados e a estatística tipo-ANOVA para o modelo não-paramétrico. Indicam ainda diferenças nas conclusões da análise paramétrica quando vários sistemas de pontuação para a mesma variável ordinal são utilizados

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