Importancia de la interpretación conjunta del coeficiente de variación y de determinación en ensayos agrícolas: Un estudio de caso con rendimiento de frijol

Agricultura y Silvicultura

Resumen

Verificar la bondad de un experimento agrícola en los modelos de análisis de varianza (ANOVA) únicamente a través del coeficiente de variación (CV) de sus variables puede inducir a tomar decisiones sobre ensayos poco precisos (error II) o, incluso, llevar al extremo más complicado de recomendar alternativas que en la práctica no tienen efectos significativos (error I). Un estadígrafo que debe acompañar al CV para valorar dicha bondad y que no sea afectado por los grados de libertad del error experimental como en este último, es el coeficiente de determinación (r2). Ante esta situación se propuso detallar demostrativamente un ejemplo práctico para incrementar el juicio de valor de un investigador al momento de aceptar los resultados de un experimento, considerando para ello lo establecido por el CV y el r2 de manera simultánea. Se analizó el rendimiento como variable de un experimento con 24 datos, considerando un diseño de bloques completos al azar con seis tratamientos y cuatro repeticiones. Se comprobaron los supuestos de normalidad, independencia y homocedasticidad de los residuos; se realizó el ANOVA y se calculó el CV, r2 y el índice de repetitividad del ensayo. Se demostró la aparente bondad del experimento al obtenerse un CV de 10,88%, por debajo del límite máximo dado por la literatura (30%); no obstante, que el r2 apenas presentó un valor de 0,47 alejado del límite mínimo de 0,60; lo cual destaca la importancia de observar el CV junto al r2 cuando se examina la solidez de un resultado experimental.