Diseños experimentales, t de student; coeficiente de variación, caña de azúcar, anturios.

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AGRI-67

CONTROVERSIA DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN LA EXPERIMENTACIÓN AGRÍCOLA

*Ruiz Ramírez Juan1, Ruiz Hernández Iván2, Hernández Rodríguez Gabriela Eréndira3, Ruiz Bello Romeo1_{, Vidal Hernández Librado}1

Resumen

Al aplicar un método estadístico paramétrico sin cumplir sus supuestos, o al evaluar la eficiencia del diseño experimental empleado a través de la significancia del efecto de los bloques o al utilizar el coeficiente de variación (CV) que reportan los análisis de varianza (ANOVA), surge la duda de que los resultados obtenidos puedan considerarse confiables. El objetivo del presente estudio fue mostrar la controversia de los métodos estadísticos aplicados en la experimentación agrícola. Para ello se analizaron diferentes experimentos para comparar los métodos paramétricos con sus análogos no-paramétricos, en la transferencia de tecnología en la producción de anturios, complementado con 12 experimentos en el cultivo de caña de azúcar que fueron establecidos con el diseño de bloques al azar y que emplearon el CV obtenido en el ANOVA que reporta el software SAS, encontrándose que este resultado repercute en la clasificación y evaluación de la calidad de estos experimentos. Se concluye que la aplicación correcta de los métodos estadísticos empleados en la experimentación agrícola, permitirá obtener resultados precisos y confiables.

Palabras clave

Diseños experimentales, t de student; coeficiente de variación, caña de azúcar, anturios.

Introducción

Existe controversia estadística desde el año 1866, donde Gregor Mendel, publicó los fundamentos de la genética moderna y por su parte, Ronald A. Fisher, genetista y estadístico, en 1912, realizó los análisis estadísticos de los experimentos que utilizó Mendel

1_{Facultad de Ciencias Agrícolas. Universidad Veracruzana (*Autor por Correspondencia:}

[email protected]).

2 _{Facultad de Estadística e Informática U.V.}

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en su investigación cuestionada, y de acuerdo con Pyres y Blanco (2010) “ … Fisher concluyó que la mayoría de los datos, sino todos de los experimentos fueron falseados para que se cumplieran con las expectativas de Mendel, controversia que hasta la fecha no ha sido resuelta”. Por otra parte, Fernández y Trejo (2016) mencionan las costumbres, mal uso y abuso en estadística en las Ciencias de la Salud, particularmente de los usuarios de la estadística, y los autores mencionan particularmente el uso del “… valor p para considerar una asociación o efecto significativo, sin una comprensión verdadera de lo que quiere decir la significancia estadística”, similar a la práctica del uso del valor p para probar la significancia de los tratamientos en los experimentos reportados en los artículos publicados en varias revistas agrícolas de México.

Con respecto a la falta de verificación de los supuestos del ANOVA y de otros métodos paramétricos, Fernández y Trejo (2016) indican que “…debe recordarse que todo método estadístico se sustenta en desarrollos teóricos con supuestos distribucionales. Lamentablemente, desde cierto sector, se cree que la verificación de dichos supuestos, como parte del análisis estadístico, es engorrosa y un capricho teórico, sin reconocer que estos constituyen las condiciones bajo las cuáles las conclusiones son justificables y válidas”.

Por lo antes expuesto y también por los errores cometidos comúnmente en tesis de licenciatura o posgrados, además que el 10% de artículos científicos están siendo retirados de revistas científicas, incluyendo las de factor de impacto, aunado a que no se evalúa comúnmente la eficiencia y calidad de los experimentos agrícolas (Ruiz-Ramírez, 2010), así como la verificación de los supuestos de las distribuciones estadísticas y métodos alternos que pueden ser aplicados de manera incorrecta. Es por ello que se planteó el objetivo: “Mostrar la controversia de los métodos estadísticos aplicados en la experimentación agrícola”.

Materiales y métodos

El presente trabajo incluye resultados del primer autor con el objeto de contrastar los resultados obtenidos por las pruebas formales vs. Informales o de distribuciones paramétricas vs. No-paramétricas y de esta manera hacer énfasis en la correcta aplicación de los métodos estadísticos.

Para la evaluación de la eficiencia relativa (ER) de 12 experimentos de fertilización con el cultivo de caña de azúcar, establecidos con el diseño de bloques completos al azar (DBA) en los estados de Veracruz y Oaxaca (Ruiz- Ramírez, 2010), se probó la significancia del efecto de los bloques y se comparó el resultado de la ER obtenido el software “Eficiencia relativa v1.0” (Ruiz-Ramírez et al., 2012). En los experimentos en los cuales el diseño completamente al azar fue más eficiente que el DBA, se procedió a realizar el re-análisis estadístico y se revisa el nuevo valor de probabilidad “p”.

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Se genera un indicador de la calidad de los experimentos en el cultivo de caña de azúcar a través del coeficiente de variación. En lo que respecta a la evaluación de la adopción de la transferencia de tecnología mediante el método Investigación-Acción-Participativa (IAP) a las 15 mujeres productoras de flor de anturios (Anthurium andreanum), en Yanga Veracruz, se les evaluó la variable número de prácticas realizadas antes y después de recibir la transferencia de tecnología. La información se capturó y analizó con el software Statistica versión 7. Para ello se empleó la prueba t de student para muestras dependientes, pero al no cumplirse el supuesto de normalidad, se utilizó la prueba no-paramétrica T de Wilcoxon para muestras dependientes (Ruiz-Ramírez; Hernández-Rodríguez; Pérez, 2014).

Resultados

En el Cuadro 1 se presentan los resultados de la eficiencia relativa y la significancia del efecto de los bloques, el valor de probabilidad del DBA y del Diseño Completamente al Azar (DCA) del mismo experimento. , el cual es cuestionado su uso para probar la significancia estadística.

Al probar la significancia del efecto de los bloques con ?=0.05, se encontró que los resultados fueron correctos en 10 de los 12 experimentos. Lo anterior indica que no es una prueba confiable para evaluar si el diseño experimental fue el correcto, aunado a que el efecto de bloques se utiliza como una estrategia para no confundir el efecto de los bloques sobre la variable de respuesta analizada. En los cinco experimentos en los que el DBA fue mal empleado, esto permitió volver a analizar los datos de esos experimentos mediante el DCA, encontrándose que el valor de p fue menor o igual al obtenido inicialmente por el DBA. Se encontró que la calidad de los experimentos es buena si el CV no excede del 20% (Ruiz-Ramírez, 2010); sin embargo se presentan controversia sobre su uso debido a que éste fue se calcula mediante la ecuación:

1. CV=/ (/CM/_error)/X / x100 . . . (1) Donde: /CM/_error=Cuadrado Medio del error obtenido en el DBA. X /= Media general de la variable de respuesta. Este CV es diferente al obtenido en estadística descriptiva (ecuación 2). CV=S/X / x 100 . . . (2) Dónde: S es la desviación estándar de la variable de respuesta. Con respecto a la evaluación de la transferencia de tecnología en la producción de la flor de anturios (Anthurium andreanum) en Yanga, Veracruz, Ruiz-Ramírez; Hernández-Rodríguez; Pérez (2014) realizaron el estudio sobre el número de prácticas del paquete tecnológico, antes y después de recibir la transferencia de tecnología las 15 microempresarias que integraron el grupo, para ello se realizó la prueba t de student para muestras dependientes (p= 0,000000), sin embargo, al no cumplirse el supuesto de normalidad, se aplicó la prueba no-paramétrica T de Wilcoxon (p= 0.000655).

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Cuadro 1. Indicadores para evaluar la eficiencia y calidad de los experimentos de fertilización en cultivo de caña de azúcar en los estados de Veracruz y Oaxaca, México.

Conclusiones

En la ética de la estadística se indica que se deben de utilizar correctamente los métodos estadísticos, y al contrastar los resultados obtenidos entre los Métodos formales vs. Informales, así como ante la controversia de la definición del CV obtenido al realizar el ANOVA y que repercute en la evaluación de la calidad de los experimentos, se concluye que la aplicación correcta de los métodos estadísticos empleados en la experimentación agrícola, permite obtener resultados precisos y confiables.

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Referencias

Pires Ana M. and Branco Joa/o A. 2010. A Statistical Model to Explain the Mendel–Fisher Controversy. Statistical Science, 25(4): 545–565.

Ruiz-Ramírez, J. (2010). Eficiencia relativa y calidad de los experimentos de fertilización en el cultivo de caña de azúcar. Terra Latinoamericana, 28(2): 149-154.

Ruiz-Ramírez, J; Cruz-Kuri, L; Hernández-Rodríguez, G E; Pérez-Salazar, C. (2012). Programa que calcula la eficiencia relativa de los diseños experimentales. Terra Latinoamericana, 30(1): 97-100.

Ruiz-Ramírez; Hernández-Rodríguez; Pérez (2014). Evaluación de la transferencia de tecnología en la producción de flores de Anturios, p. 239-258. En Gobernanza de ciencia, tecnología e innovación.

Díaz Córdoba M. A. (Coordinadora); Universidad Veracruzana. Trejo Valdivia, Belem; Fernández Niño, Julián A. (2016). Costumbres, mal uso y abuso en Estadística. Revista de la Universidad Industrial de Santander. Salud, Enero-Marzo, 48(1). Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=343844022001.