Pertinencia de uso del análisis estadístico de medidas repetidas en la investigación agrícola
Palabras clave:
correlación, esfericidad, evaluaciones en el tiempo
Resumen
Cuando el muestreo es destructivo, y cada unidad experimental proporciona una sola medida por variable, no se comprometen los supuestos del ANOVA; mientras que, cuando esa respuesta cambia en el tiempo se convierte en una fuente de variación que debería incorporarse al diseño. Las medidas repetidas surgen cuando una respuesta se cuantifica repetidamente sobre la misma unidad experimental o sujeto, por tal razón, efectuarla implica la imposibilidad de aleatorizar el factor tiempo. Al realizar repetidamente evaluaciones sobre las mismas unidades, los datos resultantes guardan estrecha relación y al estar autocorrelacionados, se viola el supuesto de independencia de errores; además, las varianzas de las medidas repetidas cambiarían en el tiempo, comprometiendo el supuesto de igualdad de varianzas. El análisis de medidas repetidas en el tiempo es la opción correcta de análisis e interpretación de datos estadísticos tomados en la misma unidad experimental de manera sucesiva. Su aplicación requiere independencia de las respuestas entre las distintas unidades experimentales, normalidad conjunta multivariada, homogeneidad y esfericidad de la matriz de covariancia. Los paquetes estadísticos SAS®, SPSS, InfoStat y Stata®, entre otros, contienen módulos para realizar dicho análisis.
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Publicado
2019-12-28
Cómo citar
Barrios Maestre, R., & Silva-Acuña, R. (2019). Pertinencia de uso del análisis estadístico de medidas repetidas en la investigación agrícola. Agronomía Tropical, 69, 9-17. Recuperado a partir de http://publicaciones.inia.gob.ve/index.php/agronomiatropical/article/view/527
Sección
Artículo especial
Derechos de autor 2019 Renny Barrios Maestre, Ramón Silva-Acuña
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
