Resumen

GUERRA, Walkiria; HERRERA, Magaly; FERNANDEZ, Lucía  y  RODRIGUEZ ALVAREZ, Noslen. Modelo de regresión categórica para el análisis e interpretación de la potencia estadística. Cuban J. Agric. Sci. [online]. 2019, vol.53, n.1, pp. 13-20.  Epub 18-Ene-2019. ISSN 2079-3480.

Se establecen criterios de valor teórico-práctico en modelos de análisis de varianza de efectos fijos (paramétricos y no paramétricos), a partir de un análisis integral de variables relacionadas con indicadores estadísticos y del diseño experimental, que incluye la potencia estadística como variable dependiente. La información analizada se seleccionó de investigaciones independientes, procesadas por el departamento de Biomatemática del Instituto de Ciencia Animal, desarrolladas en áreas de aves, cerdos, pastos y rumiantes. Los experimentos analizados se corresponden con diseños completamente aleatorizados (DCA), balanceados y de bloques al azar (DBA). Los resultados se procesaron por la dócima paramétrica F de Fisher y se compararon con las dócimas homólogas no paramétricas, Kruskal-Wallis y Friedman. Se seleccionaron 21 experimentos en total, 16 relacionados con el DCA y cinco con el DBA. Para el análisis de los datos, se conformó una matriz de datos con las nueve variables seleccionadas. Se considera, como el resultado más sobresaliente, la fuerte relación negativa que se manifiesta entre la potencia y la probabilidad de error tipo I en los modelos de análisis de varianza (paramétrico y no paramétrico). Esto es, a bajos valores de la probabilidad de error tipo I, altos valores de la potencia. Resulta conveniente, en próximos estudios, profundizar en los aspectos de tamaño de muestra, la distribución de la variable en estudio y el criterio de potencia-eficiencia (Asymptotic Relative Efficiency, ARE en inglés), en relación con la probabilidad de error tipo I y la potencia.

Palabras clave : Indicadores estadísticos y del diseño experimental; análisis de varianza paramérico y no paramétrico.

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