Análisis de experimentos factoriales para la investigación agronómica mediante software estadístico

Análisis de experimentos factoriales para la investigación agronómica mediante software estadístico

OBJETIVO: mostrar a los investigadores el análisis estadístico de un experimento bifactorial empleando software. MÉTODO: en la descripción, se emplean datos de rendimiento de avena, cultivada en tres fechas de siembra y cuatro niveles de nitrógeno, en un diseño de bloques completos al azar y arreglo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: López Bautista, Ezequiel Abraham, González Ramírez, Byron Humberto
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Sistema de Estudios de Postgrado de la Universidad de San Carlos de Guatemala 2024
Acceso en línea:https://revistasep.usac.edu.gt/index.php/RevistaSEP/article/view/299
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Análisis de experimentos factoriales para la investigación agronómica mediante software estadístico
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description OBJETIVO: mostrar a los investigadores el análisis estadístico de un experimento bifactorial empleando software. MÉTODO: en la descripción, se emplean datos de rendimiento de avena, cultivada en tres fechas de siembra y cuatro niveles de nitrógeno, en un diseño de bloques completos al azar y arreglo combinatorio. Se realizó el análisis de la varianza (ANOVA), verificación de los supuestos, gráfico de las interacciones y análisis post ANOVA; empleando el software Infostat v.2020®. Para la verificación de los supuestos del modelo estadístico fue empleada la prueba de Shapiro-Wilk (para verificar la normalidad) y el gráfico de dispersión entre valores predichos y los residuos estudentizados (para verificar la homocedasticidad y la independencia). Como prueba post ANOVA se empleó la comparación de medias DGC. RESULTADOS: la tabla resumen del ANOVA para un experimento bifactorial fue generada en el Infostat v.2020® junto con el valor del coeficiente de variación (CV) como indicador de precisión del experimento. Los factores principales y la interacción fueron significativos. Los p valores asociados a las fechas, niveles de nitrógeno, e interacción fueron de <0.0001, 0.0034 y 0.0325 respectivamente. El CV fue de 24.67%, con intervalo de confianza, generado por simulación de 22.27-27.07%. En la revisión de supuestos, estos fueron cumplidos. De acuerdo con la prueba DGC, los mejores rendimientos fueron obtenidos en la primera fecha de siembra y, cuando se aplicó nitrógeno, generándose un modelo cuadrático. CONCLUSIÓN: El uso de software permite realizar el análisis de manera fácil, rápida y confiable. 
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spelling RSEP2992025-01-08T22:37:04Z Analysis of factorial experiments for agronomical reseach using Infostat Análisis de experimentos factoriales para la investigación agronómica mediante software estadístico López Bautista, Ezequiel Abraham González Ramírez, Byron Humberto experimentos factoriales software estadístico análisis de la varianza prueba de comparación de medias estadística experimental factorial experiment statistical software analysis of variance mean difference test polynomial regression OBJECTIVE: to show researchers the statistical analysis of a two-factor experiment using software. METHOD: In the description, oat yield data are used, grown on three sowing dates and four nitrogen levels, in a randomized complete block design and combinatorial arrangement.The analysis of variance (ANOVA), verification of assumptions, interaction graph and post-ANOVA analysis were performed; using the Infostat v.2020® software. To verify the assumptions of the statistical model, the Shapiro-Wilk test was used (to verify normality) and the scatter graph between predicted values and studentized residuals (to verify homoscedasticity and independence). The DGC comparison of means was used as a post-ANOVA test. RESULTS: The summary table of the ANOVA for a two-factor experiment was generated in Infostat v.2020® along with the coefficient of variation (CV) value as an indicator of the precision of the experiment. The main factors and the interaction were significant. The p values associated with the dates, nitrogen levels, and interaction were <0.0001, 0.0034, and 0.0325. The CV was 24.67%, with a confidence interval generated by simulation of 22.27-27.07%. In the review of assumptions, these were met. According to the DGC test, the best yields were obtained on the first sowing date, and when nitrogen was applied, generating a quadratic model. CONCLUSION: The use of software allows for easy, fast, and reliable analysis. It is also possible to have more time for the interpretation of the ANOVA results. OBJETIVO: mostrar a los investigadores el análisis estadístico de un experimento bifactorial empleando software. MÉTODO: en la descripción, se emplean datos de rendimiento de avena, cultivada en tres fechas de siembra y cuatro niveles de nitrógeno, en un diseño de bloques completos al azar y arreglo combinatorio. Se realizó el análisis de la varianza (ANOVA), verificación de los supuestos, gráfico de las interacciones y análisis post ANOVA; empleando el software Infostat v.2020®. Para la verificación de los supuestos del modelo estadístico fue empleada la prueba de Shapiro-Wilk (para verificar la normalidad) y el gráfico de dispersión entre valores predichos y los residuos estudentizados (para verificar la homocedasticidad y la independencia). Como prueba post ANOVA se empleó la comparación de medias DGC. RESULTADOS: la tabla resumen del ANOVA para un experimento bifactorial fue generada en el Infostat v.2020® junto con el valor del coeficiente de variación (CV) como indicador de precisión del experimento. Los factores principales y la interacción fueron significativos. Los p valores asociados a las fechas, niveles de nitrógeno, e interacción fueron de <0.0001, 0.0034 y 0.0325 respectivamente. El CV fue de 24.67%, con intervalo de confianza, generado por simulación de 22.27-27.07%. En la revisión de supuestos, estos fueron cumplidos. De acuerdo con la prueba DGC, los mejores rendimientos fueron obtenidos en la primera fecha de siembra y, cuando se aplicó nitrógeno, generándose un modelo cuadrático. CONCLUSIÓN: El uso de software permite realizar el análisis de manera fácil, rápida y confiable.  Sistema de Estudios de Postgrado de la Universidad de San Carlos de Guatemala 2024-11-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed scientific article Artículo científico evaluado por pares application/pdf https://revistasep.usac.edu.gt/index.php/RevistaSEP/article/view/299 10.36958/sep.v7i2.299 Revista Cientí­fica del Sistema de Estudios de Postgrado de la Universidad de San Carlos de Guatemala; Vol. 7 No. 2 (2024); 17-30 Revista Cientí­fica del Sistema de Estudios de Postgrado de la Universidad de San Carlos de Guatemala; Vol. 7 Núm. 2 (2024); 17-30 2707-2908 2523-6121 spa https://revistasep.usac.edu.gt/index.php/RevistaSEP/article/view/299/312 International Internacional Derechos de autor 2024 Byron González, Dr. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

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