Bioestadística en cultivos perennes

Por definición, los cultivos perennes viven más tiempo y crecen más que los cultivos anuales; por lo tanto, en los experimentos con ellos se tropieza con problemas especiales. Los experimentos con frecuencia duran varios años, así que las plantas están sujetas a riesgos por más largo tiempo, aumenta...

Full description

Autores:
Martínez B., Ricardo
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
1989
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/33824
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/33824
http://bdigital.unal.edu.co/23904/
Palabra clave:
bioestadistica
cultivos
perennes
plantas
variación ambiental
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Por definición, los cultivos perennes viven más tiempo y crecen más que los cultivos anuales; por lo tanto, en los experimentos con ellos se tropieza con problemas especiales. Los experimentos con frecuencia duran varios años, así que las plantas están sujetas a riesgos por más largo tiempo, aumentando la posibilidad de accidentes y así generar datos desbalanceados. La naturaleza tiene más oportunidades de eventos inconvenientes como inundaciones o caídas de plantas por el viento. Un trabajador descuidado tiene más chance de dañar una planta con un tractor o de aplicar un tratamiento en la parcela equivocada. El diseño experimental,por lo tanto, debe poder tolerar el hecho inevitable de los datos faltantes. Los objetivos experimentales puedencambiar con el tiempo, requiriendo modificaciones en el plan original. Además, al concluir un experimento se puede tener interés en llevar a cabo un nuevo ensayo sobre lasmismas plantas. Por lo tanto, es conveniente contar con diseños experimentales que sean flexibles. Diseños experimentales sencillos llenan, por lo general, los requisitos de los perennes; los diseños complejos son inflexiblesy se presentan problemas computacionales y de interpretación cuando hay datos faltantes. En los experimentos con perennes grandes probablemente se usarán parcelas con una sola planta o con pocas plantas. Proporcionalmente, la variablidad de parcela a parcela se deberá menos a la variación debido a efectos ambientales y más a la variación de planta a planta comparado con los cultivos anuales. El intento de reducir la varianza del errorexperimental con solo aumentar el número de replicaciones dentro de un diseño estándar puede no ser satisfactorio. Se ha encontrado que el análisis de covarianza es muy efectivo para reducir la varianza del error, esa efectividad va desde 25 hasta 50%. Los datos muy seguramente incluiránvarias observaciones recolectadas en varios períodos de tiempo sobre las mismas plantas. El análisis estadístico debe tener en cuenta esto y por lo tanto se sugieren algunos métodos de trabajo.