Abstract

HERRERA VILLAFRANCA, Magaly et al. Diferentes métodos estadísticos para el análisis de variables discretas. Una aplicación en las ciencias agrícolas y técnicas . Rev Cie Téc Agr [online]. 2012, vol.21, n.1, pp.58-62. ISSN 2071-0054.

El objetivo del presente trabajo fue evaluar tres métodos estadísticos para el análisis de variables discretas. La información empleada proviene de un experimento desarrollado en la Empresa Genética Camilo Cienfuegos, de la provincia de Pinar del Río en el período 2007-2008, relacionada con la producción de CT-115. Se analizaron tres muestreos, como caso de estudio se seleccionó el muestreo dos que comprendió los meses junio-julio 2007, se empleó un diseño completamente aleatorizado con tres tratamientos y 10 repeticiones. Las variables analizadas fueron: No. tallos, No. rebrotes, No. hojas totales/tallos, No. hojas totales/rebrotes, No. hojas secas/tallos y No. hojas secas/rebrotes. Se tuvo en cuenta el Análisis de Varianza paramétrico, su homólogo no paramétrico la dócima Kruskal-Wallis y Modelo Lineal Generalizado. Se verificó el cumplimiento de los supuestos teóricos del Análisis de Varianza, para la normalidad de los errores se utilizaron las dócimas Shapiro Wilk, Kolmogorov Smirnov y Lilliefors, la dócima de Shapiro Wilk fue la más robusta para detectar la falta de normalidad, para la homogeneidad de varianza se emplearon las dócimas de Bartlett y Levene, ambas obtuvieron resultados similares. Las variables se transformaron según raíz cuadrada, la cual no mejoró el cumplimiento de distribución Normal para la variable No. hojas secas/rebrotes. Los valores de probabilidad obtenidos mantuvieron el mismo criterio de decisión con respecto a Ho para ambas dócimas, la no paramétrica Kruskal- Wallis comparado con su homóloga paramétrica la dócima F de Fisher. Los criterios de bondad de ajuste utilizados en el Modelo Lineal Generalizado permitieron conocer los efectos de mejor ajuste, Se considero que este modelo es más flexible que el Análisis de Varianza paramétrico, pues las variables en estudio no requiere del cumplimientos de los supuestos teóricos básicos.

Keywords : Transformaciones de datos; ANAVA paramétrico y no paramétricos; Modelo Lineal Generalizado.

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