ESTADisnCA E INVESnGACION AGRARIA: PROBLEMAS

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ESTADisnCA
EXISTENTES.
E INVESnGACION
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AGRARIA: PROBLEMAS
J. A. Camacho
Facultadde Cienciasde la Tierra y el Mar
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UniversidadNacional, Heredia3000, CostaRica.
E. A. Carbonell
Instituto Valencianode InvestigacionesAgrarias
ApartadoOficial, 46113Moncada,Valencia,Espana
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RESUMEN
Se revisay discuteel uso inadecuadode la estadisticaen la investigacionagraria.
Se identifican log problemasexistentesen lag principalesetapasdel proceso,desde la
planificacion de la investigaciony el disefio de experimentos, bastala interpretaciony
presentacionde log resultados,incluyendola toma y analisisde datos.En el origen de
la situacion se menciona, pOTun lado, la ensefianzade la Estadisticaen lag Ciencias
Naturales(Biologia, Agricultura, Veterinaria,etc.) con una orientacionprincipalmente
matematicay el enfasis en la teoria, en perjuicio de lag realidades practicas y
concretas;y pOTotro, la insuficiente dotacion de recursoshumanos especializadosen
Estadistica Aplicada y Biometria existente en Centro America y Espana. Se hace
referencia a log problemasestadisticosmas importantesy de mayor frecuenciaen la
investigacionagraria.Sepretende motivar la discusionde nuestrasituacionparticulary
y
1
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,
1abusqueda
de soluciones.
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SUMMARY
Incorrect use of Statisticsin Agricultural Researchis revised and discussed.The
existing problems in the most important steps of the process,from planning of the
researchand design of the experimentsuntil the interpretation and presentationof
results, including data gathering and analyses,are identified. In the origin of the
situation is the approachto the teaching of Statistics in Life Sciences(Agriculture,
Biology, V eterin~, etc.) with a basically mathematicalorientation,placing emphasis
on theory to the detrimentof the practical and specific realities; and, in the other hand,
the insufficient number of experts in Applied Statistics and Biometry in Central
America and Spain.Referenceis madeto the significant and more frequent statistical
problems found in agricultural researchin our own specific situations and some
solutionsareproposed.
J
INTRODUCCI6N
E1sectoragrico1ay ganaderotiene gran importanciaen 1aeconomiade 10spaisesde
1aregion; no obstante,10srecursosdisponib1espara 1ainvestigaciony e1 desarrollo
tecno1ogicoson 1imitados.Por otra parte,1ascondicionesambientalesy de produccion
son substancialmentediferentesde unos paisesa otros, 10 que restringe1a ap1icacion
generalizadade 10s resultados obtenidos en un medio concreto. Por 10 tanto, es
necesariofortalecer e1desarrollode una investigacionpropia y optimizar e1uso de 10s
recursos disponib1espara tal fm. Esto imp1ica 1a uti1izacion de 1as metodo10gias
adecuadasa 10 largo de todo e1 proceso de investigacion,desde1a p1anificaciony
disefio de 10s experimentoshasta 1a pub1icacionde los resultados. Los metodos
estadisticos,en su sentidomasamp1io,debenjugar un pape1fundamentalen e1proceso
y garantizar1aobjetividad de 10sresultados,asi como e1uso optimo de 10srecursos.
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Una utilizacion inadecuadade los metodosestadisticospuededar Ingar a conclusiones
erroneasy a un mal empleo de los recursosdisponiblescon las repercusionestanto
cientificas como economicasque ello puede dar lugar. Muchas veces se utiliza la
Estadistica como base para la justificacion las conclusiones de un trabajo de
investigacion sin plantearsepreviamente la idoneidad de los metodos empleados.
Conviene,pues,haceruna reflexion critica sabrela utilizacion de la Estadisticaen el
marco de la InvestigacionAgraria
El presentetrabajo pretende sefialar los principales problemasencontradosen la
aplicacion de los metodosestadisticosa la investigacionagraria,haciendaenfasis,en
10 posible, en la situacion en la areas tropicales y Espana. Se pretende tambien
provocar la discusion sabre el tema y la busquedaconjunta, par investigadoresy
estadisticos,de solucionesal respecto.
LA SITUACI6N EN PERSPECTIVA
La primera preguntaque surge es: l,Cual es la importancia que se confiere a los
metodosestadisticosen la investigacionagraria?.
La respuestaparecefuera de discusiony el hecho de que una inmensamayoria de
los resultados de investigacion publicados en revistas especializadas, incluya
consideracionesde indole estadistica,conflrma la importanciaque se Ie otorga. Como
ejemplopuedecitarseel analisisde 2259 articulospublicadosde 1980a 1986,en tres
revistas cientificas sabre agricultura tropical, realizado par Lauckner (1989), quien
encontroque el 89% de los trabajoshacianreferenciaa algunametodologiaestadistica.
Aim cuando no se dispone de informacion cuantificada en el iunbito nacional
respectivo,la experienciapersonalde los autorescomo docentese investigadoresen
Universidadesy Centrosde Investigacion,ocasionalmentecomo revisoresde revistas
especializadasde caracternacionaly permanentemente
como usuariosde las mismas,
conflmla la utilizacion de metodologia estadisticaen casi todos los resultados de
1.,.../
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investigacionpublicados,en fonna de tesis de grado,memoriasde congresos,infonnes
de investigaciony articuloscientificos.
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El convencimiento,pOTparte de los investigadoresagrarios,de la convenienciade
incorporar la metodologia estadisticaa su trabajo es una ventaja existente para el
fortalecimientode la calidadde nuestrainvestigacion.
Sin embargo, la pregunta que debe realmente plantearse es: l,Se utilizan
adecuadamente
los metodosestadisticosen la investigacionagraria?.
En estesentido,Preece(1984) seiialaque "...Los paisesdel Tercer Mundo padecen
gravementede falta de capacidaden Biomema. Los experimentosagricolas mal
diseiiados, inadecuadamente conducidos y
superficialmente analizados son
comunes..."."...Lasrecetasestadisticasson seguidasciegamentey el ritual toma el
lugar del pensamientocientifico.". Estas afmnacionesextraidas del resumen de su
articulo, deberianseTsuficienterazonparamotivar una discusionsobresu veracidad0,
si aceptamossu validez, para desarrollaresfuerzosque pennitan corregir la situacion.
La mayorpartede los centrosdeinvestigacion
agrariaenEspanay CentroAmericano
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disponenen su plantilla de estadisticoscualificados,pOT10 que la situacion es peor
que, pOTejemplo, en los centros del BangladeshAgricultural ResearchCouncil en
dondeexistenuno 0 dos estadisticosentre su personal(Poultney, 1991).Asi pues, en
este contexto, se puede considerar a Espana dentro del grupo de paises
tercennundistas,siendole de aplicacion 10 que sobre estospaises se concluya en el
presentearticulo.
Desgraciadamente,
la infonnacion disponible,no solo en el Tercer Mundo, sino en
los paises desarrollados,tiende a confmnar que la investigacion agraria, suire de
graves deficiencias en la planificacion, el diseiio, la toma y analisis de datos, la
interpretaciony la presentacionestadisticade los resultados.
En el trabajo de Lauckner sobre investigacionagraria en el tropico, previamente
citado, a pesarde que el 89% de los articulosternanalgunareferenciaestadistica,solo
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en un 10% de ellos no se encontraronincumplimientosde los principios del analisisy
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presentacionde los resultados.En esetrabajono se analizala idoneidadde los disefios
experimentalesutilizados pOT10que las cifras podrian seTaim mas alarrnantes.
Varios autoreshaDsefialadoque las deficienciasde la investigacionagraria,no son
patrimonio ni responsabilidad exclusiva de 10s paises subdesarrollados,pOT el
contrario, son frecuentes en el mundo desarrollado.Tampoco esta libre de fallos
ningunade las areasespecificasde la agriculturay 108problemasse encuentranen las
distintasetapasdel procesode investigacion.
En nuestros paises no se ha caracterizadode forma cuantitativa, hasta donde
tenemosconocimiento,el uso de los metodosestadisticosen la investigacionagraria.
Indudablementeesta es una taTeRurgente de realizar y que debe considerarseen la
reformulacionde los programasde formaciony capacitacionde personalinvestigador,
asi como en las politic as del sector.
A titulo prospectivose reviso, sin mayor profundizacionen el analisis, el volumeD
nimlero 15 de la revista "Agronomfa Costarricense"del afio 1992 que contiene 22
resultadosde investigacionpublicados como articulos cientificos in extenso.Se haD
excluido 10 notas tecnicas,pOTla limitacion impuestaa su extensiony 2 articulos de
analisisy comentarios,pOTsuscaracteristicasparticulaTes.
Como eraprevisible, en la mayoriade los trabajos(17) sehacereferenciaa aspectos
estadisticos,aim cuando en algunos se limita a medias aritmeticasy estimas de la
variabilidad. Esto confmna la importancia que nuestrosinvestigadoresconfieren al
tema y sugiereuna disposicion favorable para mejorar el uso de la estadisticaen la
investigacionagraria.Sin embargo,resultapreocupanteque en el 40% de los casosse
omite 0 se hace una descripcionconfusa del disefio experimentalutilizado, mientras
que con respectoal analisisestadistico,10mismo ocurreen el 43% de aquellos.
A falta de otros elementosy teniendoen cuentala informacion de otros paises,no
parecemuy arriesgadoaceptarcomovalida la opinion del Dr. Preece0 la de Maddeny
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5
colaboradores(1982) que coincidecon Lauckner(1989), cuyaspalabrascitamos: "... el
uso de la estadisticapOTlos autoresque contribuyeronalas revistas analizadasdeja
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mucho que desear.Es altamenteprobable que un estudio similar en muchas otras
revistasrelacionadascon la investigacionagrariaproduciria los mismosresultados".
POT otTo lado, tambien es necesario preguntarse si algunos de los analisis
estadisticosincluidos en articulos publicados son necesarios0 no. La demandade
muchos editores, evaluadores0 tribunates de tesis para que se incluya un analisis
estadisticosin cuestionarsesu necesidad,e incluso su adecuacion,es causade la mala
utilizacion de los metodosestadisticosen la investigacionagraria. Muchas veces se
utiliza la justificacion estadisticacomo el argumentodefinitivo cuandono es sino un
argumentomas dentrodel procesologico de la discusionde resultados.
En conclusion, debe reflexionarse sobre la necesidad de utilizar los metodos
estadisticos.Una vez demostrada su necesidad, debe emplearse el metodo mas
adecuadopara dar respuestaa los objetivosplanteadospOTla investigacion
J
PRINCIPALESPROBLEMAS
Algunos autoreshall analizadola problematicacon especialreferencia al mundo
subdesarrollado.Asi, Preece (1984), Pearce(1980, 1986, 1988), Pearcey Gilliver
(1978) y Lauckner(1989), que tratan aspectosestadisticosde la investigacionagricola
en general.POTsu parte,Morton y Wyllie (1983)y Wyllie y Ferreiro(1979) serefieren
al disefio e interpretacion de experimentossobre alimentacion de animates en los
tropicos.
A continuacionseintenta sefialarlos principalesproblemassobreel uso de metodos
estadisticosen las distintasrasesdel procesode investigacion.Cuandoha sido posible
se hacemencion de la situacionen los paisesdel tercer mundo. Tambiense ha tenido
en cuenta un importante niunero de trabajos que tratan el tema en los paises
desarrolladospOTcuanto,como sostienePreece(1984) refIriendoseala "enfermedad"
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del usoinadecuado
de la estadistica,
" la principalfuentedeinfeccionpareceseTNorte
America", y pOTextension,el mundo desarrolladoen general.
Problemasen la planificacion.
La investigacion agraria debe considerar las caracteristicasde los sistemas de
produccion del entomoy susresultadosdebenteller posibilidad de seTaplicadosen la
produccion comercial. La planificacion de la investigaciony el establecimientode
politicas y prioridadesdebedarseen esemarco,10que frecuentementeno ocurre.
Un caso ilustrativo es el referente a cultivos asociados,que incluye cultivos en
secuencia,simultaneos0 combinacion de ambos. Aim cuando esta modalidad es
predominanteen los sistemasagricolasde subsistencia,tan caracteristicosdel mundo
subdesarrollado,la investigacion bajo esas condiciones se ha concentrado en el
monocultivo (Pearcey Gilliver, 1978). Desde el punto de vista estadisticoel analisis
de experimentoscon cultivos asociadospresentadificultadesparticulaTes,alas cuales
autores como Pearcey Gilliver (1978) u Oyejola y Mead (1982), han propuesto
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altemativasde solucion.
Sanders(1989) subrayala ausenciade estrategiasexperimentalessecuencialesen la
investigacionagricola,aim cuandoel intervalo de tiempo entre seriesde experimentos
10justifique. Indica que 10usual es que carla experimentoseaconsideradocomo una
entidad separada,sin hacer uso de la informacion de experimentosprevios en la
planificacion de experimentosposterioresde modo que resultenmaseficientes.
Es frecuenteque la investigacionagrariano correspondaa programasde medio 0
largo plazo y tenga mas bien, el caracter de esfuerzos aislados y erraticos. La
investigacionen gramineasforrajeras(Villalobos, 1984)0 en reproduccionde bovinos
(Camacho,1984)en CostaRica son solo dog ejemplos.Una razonpara esto puedeseT
la politica de fmanciacion de proyectospOTperiodos cortos desdeel punto de vista
agricola, de tIes a cinco alios y aim menos.Este es un asuntoserio soble todo si se
helle en cuenta la gran variabilidad que se da en las regiones tropicales de una
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localidad a otra y de un periodo al siguiente,pOT10que experienciasde corta duracion
y escasamenterepetidas son dificilmente extrapolablespara un uso continuado y
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exitosoen la produccion(Preece,1984).
EsteUltimo autor sefialala tendencia,en centrosde investigaciondel tercer mundo,
de realizar tantos experimentosde campo como sea posible cada afio, sin teller en
cuenta si log recursosy el tiempo disponibles son suficientes para una adecuada
planificacion, disefio,manejoy supervisionde log mismos.
Problemasen el disefiode exDerimentos
Tal como afinna Pearce (1986), log objetivos deben condicionarlo todo en el
procesode investigacion,incluido el disefio de log experimentos.Los objetivos en la
investigacion agraria son variados, no obstanteun objetivo comim debe seTel uso
optimo de log recursos:obtenerla mayor informacion y la mayor precision a partir de
log recursosdisponiblesy log objetivospropuestos;en una palabra:eficiencia.
A. pesar de que el disefio y la dimension de un experimentoson cruciales en la
eficiencia,no es comimque log investigadores
realicenun estudioa rondo sobrela
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manerade defInir y cuantificarla variablea estudiar,log factoresque influyen sobrela
variable, cualestendra en cuentay clasificaracon el disefioy cualesno, que hara con
log no clasificadosy, pOTtanto, cual es la magnitud esperadadel error experimental,
cwil es la mejor forma de disminuir esteerror experimental,etc. 19uahnente,tampoco
es frecuente que detenninen, entre varias altemativas, cual es el disefio que leg
proporcionarala mayor probabilidadde detectaruna diferencia detenninadaentre log
niveles de un tratamientosi esta diferencia existe (Sanders,1989).Un dimensionado
adecuadoevita que se lleven a caboexperimentosque de partida no tienen posibilidad
de detectardiferenciasde cierta magnitud 0 reducelog costosde la investigacion,al
ajustar el tamafio del experlmentoa log objetivosy precision necesaria.Experiencias
con un insuficiente nfunero de repeticionesno son infrecuentesen la investigacion,
segt'mse desprendede log resultadosde Wyllie y Ferreiro (1979) en pruebas de
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8
alimentacion de ganado en el tropico, y aim mas grave resulta que muchos
investigadores
no comprenden
completamente
"el conceptode 10que constituyeuna
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replica" (Morton y Wyllie, 1983). POTotto lado, algunos experimentosutilizan de
forma ineficiente un elevadonilmero de recursos10 que no se traduceen una mejora
sustancialen la probabilidadde detectardiferencias.Son contadaslas ocasionesen las
que seefecwaun esquemade 10que serael analisisposteriorde los datosaim antesde
babel sido tornados.Esta practica es altamenterecomendableporque puedepolleTde
manifiesto la inadecuadadistribucion de los recursos.Pararealizar este esquemasolo
es necesarioteller en cuenta los grados de libertad de los factores y la forma de
efectuar las pruebasde significacion que, evidentemente,no dependeDde los datos
sino del disefioy los objetivosdel estudio.
Existe la costumbreen muchos investigadoresde copiar los disefios, y metodos
estadisticosen general, usadospOTotros colegas en experimentossimilares, cuyos
resultadosse publican en revistas especializadas(Little, 1981; Lauckner, 1989), sin
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teller en cuentalas diferentescondicionesen que se desarrollanaquellos.Refiriendose
al tercer mundo, Preece(1984) afirma que en ocasionesel disefio es establecidopOT
alguien que no ha visto el lugar de la prueba 0 que tiene escasoconocimiento del
mismo. 19ualmente,se hace caso omiso del uso previo del sitio experimental,y de
posiblesefectosresidualesde experimentosanteriores.
Lauckner (1989) en su analisis de 510 articulos publicados en 1984 y 1986 en
"Tropical Agriculture" y otras dos revistas,encontroque en el 41% de los casosse
utilizo el disefio de bloquesal azar, en el 27% el de parcelasdivididas, generalmente
soble bloques al azar, en el 5% disefioscompletamenteal azar, en el 2% cuadrados
latinos, en el 0.2% disefiosconfundidos,en el 3% seusaronotros disefiosy en el 22%
de los casosel disefiono estabaclaramentedescrito.
En el caso del volumeD 15 de "Agronomia Costarricense",se encontroun patron
bastantesimilar. Como semencionocon anterioridad,en el 40% de los casosse omitio
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9
0 se hizo una descripci6n confusa del disefio, mientras que el disefio totalmente
aleatorio,los bloquesal azary el de parcelasdivididasfueronutilizadosen el 33%,
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22% y 5% de los casos,respectivamente.
De los resultadosmencionadosse desprendeque los disefiosde uso mas frecuente,
aim en los Ultimos alios, tales como el totalmenteal azar, bloques al azar y parcelas
divididas, datande la decadade los 20's, cuandofueron propuestospor Ronald Fisher
(Pearce, 1986). Por supuestoque la "edad" no descalifica a estos disefios, por el
contrario, podria decirseque superaronla pruebadel tiempo; sin embargo,se les ban
sefialadoalgunasdesventajasy se ban desarrolladoaltemativasmas eficientes bajo
determinadascondiciones.
La principal desventajadel disefio de bloques al azar es la dificultad de formaT
bloquesde caracteristicasuniformes,fertilidad por ejemplo,sobretodo si debenser del
mismo tamafio(Pearce,1980)0 cuandolos tratamientosson numerososy se requieren
bloques de mayor tamafioy, consecuentemente,
mas heterogeneos(Mead, 1984). En
estoscasosdeberianemplearselos disefiosfraccionalesque permitenla utilizaci6n de
J
bloques mas pequefiosde modo que controlan mas eficientementela variaci6n del
material experimental.Ademas,proporcionanuna altemativamuy eficiente cuandolos
recursos son limitados. La utilizaci6n de estos disefios es un asunto de gran
importancia en nuestraszonas debido a la gran variabilidad existente espacial y
temporalmente,10que hacemas dificilla predicci6n de los patronesde fertilidad y en
consecuenciala definici6n adecuadade los bloques,tal como 10sefialaPearce(1986).
No obstantelos resultadosde Lauckner(1989) indican que estetipo de disefioscasi no
son utilizados en la investigaci6nagricola,posiblementepor una comprensi6nlimitada
de los investigadoresal respecto.
Pearce (1980) estudi6 33 experimentosen cinco series, realizados en regiones
tropicales.Compar6la efectividaden el control de la variaci6nambientalde bloquesal
azar, disefios de filas y columnas 0 agrupamientomUltiple (cuadrado latino, por
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10
ejemplo), varios tipos de ajuste pOTel rendimiento de parcelasadyacentesy ajuste
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suponiendoun patron de fertilidad de fonna parabolica.Todos los metodos
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comparadosmostraronuna correlacionnegativacon el coeficientede variacion inicial;
es decir, fueron menosefectivos cuanto mas variabilidad ambientalestabapresentey
en consecuencia,cuandomayor control era necesario.El disetlo de bloquesno resulto
muy efectivo, lograndouna reduccionpromediode solamenteel 27% en el coeficiente
de variacion, menor que la obtenidapOTlas otras altemativasestudiadas.Los mejores
resultadosse lograron con disetlosde filas y columnas.A pesarde eso hay que teneT
en cuenta las limitaciones propias de este tipo de disetlo, principalmente cuando se
tiene un nilmero elevadode tratamientos,se requiereque todos los tratamientosesten
presentesen cada una de los bloques y no se puede suponer la inexistencia de
interaccionesentrelas filas, columnasy tratamientos.
En relacion con otro de los disetlosusadosmas frecuentementecuandose estudian
varios factoressimultimeamente,el de parcelasdivididas, tambien se han mencionado
~
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V
desventajasrespectoa disetlosaltemativos.En comparacioncon el disetlo de bloques
aleatorizados,Mead (1984) setlalaque aim cuandose incrementala precision para las
comparacionesentre las parcelaspequetlasse reducepara las comparacionesentre las
parcelas mayores, siendo pOT10 general, substancialmentemayor esta perdida de
precision que la ganancialograda. Tambien indica que la supuestamejora en la
infonnacion sobrelas interaccionesentre los factoresde la parcelamayor y la menor
es solo parcialmentecierta ya que solamentese reducela variaItZade las que el autor
llama "comparacionesverticales".Estasson entrelos diferentesniveles del factor en la
parcelamenor dentro de cadanivel del factor en la parcelamayor 0 entre las medias
globales de los distintos niveles del factor en la parcela menor. En las otras
comparacionesla variaItZaseincrementa,en algunasde elIas,considerablemente.
Muy raramentese reconoceque la mayor parte de los disetlosclasicosrestringenla
total aleatorizaciondel experimento.Esta circunstanciadebeponersede manifiesto en
11
el mode!ocorrespondienteal disefio,afiadiendoel efecto debido al error de restriccion
(Anderson,
1970).
De
acuerdo
con
la importancia
de este
error
de restriccion,
algunos
~
factores pueden no tener prueba de significacion; si esto ocurriera a algUn factor
importanteparala investigacion,el resultadopodria serfunesto.
En conclusion,debeutilizarse el disefio que mejor (mas eficientemente)respondaa
las preguntasque originaron la investigacion,evitando utilizar de forma "ritual" los
disefios simplementeporque seanutilizados pOl otros colegas0 esten ampliamente
documentadosen los libros soble el tema.Lo importantees la investigacion,el disefio
debe plegarse a ella y no al reves. Frecuentementese olvida, tanto pOl los
investigadorescomo pOl los consultoresestadisticosque, a partir de un problema y
unos recursosdisponiblesse estableceun disefio; a carla disefio, Ie correspondeun
modelo;y que carlamodelodicta un anaIisis.
Problemasen el campoy en el registrode datos
En la ejecucion de los experimentoses inevitable la presencia de fuentes de
variacion indeseables.Aunque en algunoscasosestavariabilidad seabeneficiosapues
J
permite que los resultadosseanmas generalizables,10 cierto es que su efecto debe
reducirse 0 controlarse adecuadamente.
Las principales causasson la variabilidad
biologica, propia del material experimental,la variabilidad ambiental en el sitio del
experimento y la inducida pOl el investigador. Dentro de este Ultimo apartado,
Hammer(1981) hacereferenciaalas posiblesinteraccionesentrelos tratamientosy los
medios0 "vehiculos" de aplicaciony ala necesariauniformidad en la manipulacion0
movimiento de todaslas unidadesexperimentalesy tratamientos.
Otro problema, que no es infrecuente, es la inadecuadaaplicacion del disefio
experimentalen el campo.Preece(1984) mencionaque los bloquesrectangularesson
comunesaim cuandoes dificil suponerque log patronesde fertilidad se distribuyen de
esa forma. 19ualmentedebe olvidarse que los cuadrados latinos son realmente
"cuadrados"y que lag causasde variacion de las unidades experimentalesdeben
J
12
fonnar dogdirecciones"perpendiculares".El usa "ritual" de bloquesal azar,dispuestos
en el campo sin teller en cuenta el sentido de la variacion de este, es comim. Otros
J
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casasson, en el area de la zootecnia,el usa de proporcionesdiferentesde los sexos
para los distintos tratamientos 0 la constitucion de repeticiones con animales de
caracteristicasdiferentes en cada una de elIas, hembras y machos castrados,par
ejemplo, 0 bloques de animalescon gran variabilidad en el peso inicial (Morton y
Wyllie, 1983) sin que estasituacionseacorregidaposterionnentemedianteun analisis
adecuadode los datos. En muchas ocasionesel tamafio y fonna de las parcelas
experimentaleses determinadopar razonesde caracterpractico.Aunque los disenosno
debenignorar las restriccionespracticas,debentenerse en cuentalos requerimientos
de precision estadistica(Remmenga,1981).Este autortambienllama la atencionsabre
efectoslocales debidos "parches"de fertilidad par razonesde drenaje 0 tratamientos
anterioresy al efectode arboles0 edificacionescolindantes.
Un aspectomuy importante,pocasvecesconsideradoen la ensenanzay los textos
de estadistica,
con un sesgofundamentalmente
matematico,
es el relativoa la tomay
registro de los datos, producto fundamental de la investigacion y cuya calidad
condicionatodo el procesoposterior. Segt'mPreece(1984), se pone poca atencionen
verificar la idoneidad de las balanzas y otros instrumentos de medicion, en el
entrenamientodel personalasistenteen su adecuadautilizacion y en la selecci~nde un
gradoapropiadode precisionparacadavariable.
La toma de datos en fonna sistematica 0 en serie puede introducir errores
sistematicosimportantes, como par ejemplo cuando se registra el peso seco de
muestrassin USafadecuadamente
los desecadores,
las muestrasfinales tendrim mas
pesocomo consecuenciade la absorcionde la humedadambiental.Otra fuente de error
es la ausencia de controles periodicos y repetidos del instrumental de medicion
(Remmenga,1981). Debe tendersea utilizar medias electronicosde toma de datos 0
metodos tradicionales (balanzas,etc.) que sean susceptiblesde seT conectadosa
13
ordenadores.Con ello se reducira el riesgo de error pOl el regis1ro,duplicaci6n y
1ransmisi6n
dela infonnaci6n.
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Problemasen el analisise intemretaci6nde resultados
Los problemasen el analisisde los datosson frecuentesy variados.A continuaci6n
sehacemenci6nde los masimportantessin pretenderser exhaustivoal respecto.
Un problema bastantegeneralizadoes la ausenciade analisis exploratorio de los
datos, que pennita detectarvalores anonnales0 pa1ronesbio16gicosque pueden ser
interesantespara investigacionesfuturas, aunquedebe tenersepresenteque ninguna
hip6tesissugeridapOl los datospuedeser confinnadapOl ellos mismos(Preece,1984;
Pearce,1988).
Suelesermuy infrecuenteque los investigadoressepreguntensoble la naturalezade
los efectosclasificadosen el disefio; es decir, si son efectosfijos 0 aleatorios.Esta es
una cuesti6n fundamentalque tendra un gran impacto en el tipo de analisis de los
datos,principalmenteen 10 relativo alas pruebasde significaci6n. La definici6n de
estanaturalezadeberealizarseen las etapasdel disefiodel experimentode acuerdocon
J
el interesdel investigadoren los nivelesespecificosdel factor estudiado,0 en el factor
en generalsiendolos nivelesestudiadosuna mues1raaleatoriadel universode niveles.
El analisis a usar en cadacasoesta detenninadopOl el disefio del experimento.El
disefio,tal como ya seha indicado, deberespondera los objetivosde la investigaci6n.
POlello, el analisisdependeraigualmentede los objetivos,de la es1I"uctura
de los datos
y de las caracteristicasde las variablesinvolucradas.
.
Rara vez los investigadoresse preocupanpOl verificar que sus datos cumplan los
supuestos del metodo que utilizan para su analisis: aditividad de los efectos,
nonnalidad, homoescedasticidad
de la varianza 0 independenciade los errores, pOl
ejemplo.Cuandoestossupuestosno se cumplenpuedeser necesariala 1ransfonnaci6n
de los datos. A este respecto Lauckner (1989) sefiala que en el analisis de 5529
variables, en articUlos publicados en revistas soble agricultura en los 1r6picos,
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solamenteen 52 de ellas seus6 algim tipo de transfonnaci6n.La cifra podria seTmenor
ya que en muchoscasosno se explica adecuadamente
la transfonnaci6nutilizada 0 en
quevariablesserealiz6. Estaproporci6n,afinna eseautor,pareceseTmuy baja paraun
biometristaexperimentado.En estecontexto,cuandoserealizantransformaciones,Tara
vez se indica en lag publicacionesque lag comparacionesentre lag medias, solamente
son vilidas sobre log datos transfonnados.Si se deshacela transfonnaci6n, debe
hacerse notar que lag diferencias encontradasya no son licitas para lag medias
originates.
Otro problema comim es la confusi6n que se da entre estimaci6n y prueba de
hip6tesis 0 significaci6n. Pocas veces el prop6sito de un experimento es
exclusivamentela pruebade hip6tesisy, pOT10general,la estimaci6nde parametros0
funciones de estosson de mayor interes.No obstante,en la investigaci6nagricola se
ha enfatizado exageradamente
la prueba de hip6tesis. Perry (1986) menciona varias
razonespOTlag que consideraque estetipo de pruebastienen una funci6n limitada en
la experimentaci6nbio16gica, algunas de ellas son: 1) la significaci6n helle un
significado probabilistico y no bio16gico 0 agron6mico y desde esta perspectiva
diferenciassignificativaspuedenresultar triviales, 2) a menudose helle la certezade
que una hip6tesis nula es falsa antesdel experimento,10 que hace que la prueba no
aporteinfonnaci6n util, 3) el resultadode una pruebapuederechazarla hip6tesisnula
pero no indica la magnitudde lag diferenciasrespectoa la hip6tesis,4) el resultadode
una prueba a menudo dependedel tamano del experimento, al respecto Morse y
Thompson(1981) sostienenque" si uno estainteresadoen demostrarla significaci6n
de una diferencia, aim cuando sea pequeila, solo necesitarealizar un experimento
suficientementegrande"; sin embargo,a este respectodebe tenerseen cuenta que a
medida que se aumentael tamano del experimento, se suele introducir variaci6n
adicional debida al tamanopOT10 que esta afinnaci6n no es del todo cierta, 5) log
supuestosen que se basan lag pruebaspocasvecesse cumplenen la practica, (aunque
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