Análisis de tres procedimientos estadísticos para la evaluación del crecimiento de mautas mestizas bajo diferentes regímenes nutricionales

Autor: Decio Martín González Villalobos, Javier Goicochea Llaque, Armando Arturo Quintero Moreno, Jorge Luis Rubio Guillén, José Atilio Aranguren Méndez
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2010
Předmět:
Zdroj: Revista Científica, Vol 17, Iss 2 (2010)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0798-2259
2521-9715
Popis: Existen investigaciones donde se miden variables en varios períodos de tiempo sobre el mismo animal. Este tipo de información puede analizarse estadísticamente mediante tres opciones: Análisis univariados con la instrucción RANDOM del GLM; Análisis univariados o multivariados a través de transformaciones lineales mediante la instrucción REPEATED del GLM; y con modelos mixtos de covarianza con el procedimiento MIXED. Con el objetivo de evaluar estos tres métodos estadísticos y conocer cual es más preciso, se analizaron durante 7 meses los pesos corporales quincenales de una finca ubicada en el estado Táchira, Venezuela, (bosque húmedo tropical), donde 30 mautas mestizas con un peso y edad promedio de 176,9 Ó 24,6 Kg y 17,22 Ó 2,23 meses respectivamente, fueron distribuidas aleatoriamente dentro tres grupos de suplementación: (1) Control, (2) Alimento balanceado comercial, y (3) Harina de Gliricidia sepium con harina de maíz y melaza. Se obtuvieron estructuras de covarianzas, comparándose el procedimiento GLM con sus instrucciones RANDOM y REPEATED vs. el procedimiento MIXED en sus opciones CS, UN y AR1, todas del paquete estadístico SAS. Como variable respuesta se evaluó el peso de las mautas durante el período del ensayo y como variable independiente el grupo de suplementación, el período y la interacción lineal entre ambas. Así mismo, al realizar el análisis de la varianza utilizando la estructura de errores más indicada, se pudo corroborar que existe una interacción significativa entre el tratamiento y el período (P menor 0,01), es decir, que las curvas de crecimiento tienden a no ser paralelas. Los resultados indican que el análisis más ajustado es el Procedimiento MIXED con la opción AR1, ya que permite ajustar la matriz de covarianza.
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