El presente trabajo consistió en una
revisión analítica de los principales métodos
estadísticos empleados en la ciencia
dedicada a la producción animal.
Para esto se analizaron 3 175 artículos
científicos procedentes de siete revistas nacionales e
internacionales, todas con prestigio internacional y citado en
documentos
referativos. Se encontró que los investigadores
desarrollan más los experimentos de
un factor (45.9 %) que los de dos factores (38.2 %). Estos
experimentos
en un 54.4 % fueron montados en diseños completamente
aleatorizados. Resalta la alta frecuencia de aplicación de
la prueba múltiple de Duncan. La aplicación de
más de un método
estadístico fue realizada por el 59.6 % de los autores, el
16 % de los investigadores no hacen uso de la inferencia estadística. El empleo de la
estadística no paramétrica y de la
multivariada fue bajo.
Se concluyó que un alto por ciento de los
investigadores no posee preparación de
Bioestadística Diseño
Experimental, o la que poseen es aún insuficiente. Se
recomienda hacer más extensiva la Superación
Posgraduada en Bioestadística y Diseño.
Palabras claves: Estadística,
diseño experimental, bioestadística,
experimentos
Las investigaciones
con animales se
desarrollan en diferentes lugares; en fincas y en centros
propiamente dedicados a las investigaciones, sus experimentos
pueden ser de diferentes tipos, según sus objetivos;
experimentos de laboratorio,
experimentos de semilaboratorio y experimentos de
campo.
En todos están presentes los errores
experimentales, como los casuales, sistemáticos y
vulgares, los últimos el investigador los puede controlar,
el primero (aleatorio), solo es posible minimizarlo, de
ahí la importancia de la técnica
experimental.
En la técnica experimental la decisión de
elegir el diseño experimental más adecuado
constituye un elemento clave, su decisión no es
fácil, está sujeta a un complejo de elementos como;
el número de factores en estudio, el número de
tratamientos y los recursos
disponibles entre otros elementos. Por otro lado la
elección más adecuada de la técnica
estadística nos conduce a alcanzar resultados con una alta
veracidad matemática.
La elección del diseño experimental
conjuntamente con los factores, tratamientos, y réplicas,
así como los diferentes métodos estadísticos
a emplear, no se realiza cuándo finaliza el experimento,
es antes de ejecutar el mismo.
Este trabajo tiene como objetivo hacer
un análisis de los principales diseños
experimentales y métodos estadísticos más
utilizados en la producción animal.
Para el desarrollo del
trabajo se realizó una revisión analítica de
3 175 artículos científicos procedentes de 7
revistas nacionales e internacionales, todas con prestigio
internacional y citado en documentos
referativos como el current count.
Los artículos dentro de las revistas fueron
seleccionados de forma aleatoria. No se incluyeron trabajos
relacionados al mejoramiento genético, biología celular, de
anatomía
patológica y trabajos puramente relacionados con el
pasto.
Tabla 1. Revistas científicas
revisadas.
Revistas | País | Período |
Revista de Ciencias | Cuba | 1987 – 2002 |
Investigaciones Agraria. Producción y | España | 1986 – 2000 |
Animal Science | E.U | 1987 – 1996 |
Animal Science | India | 1987 – 1998 |
Animal Science | Canadá | 1988 – 1997 |
Animal Production | E.U | 1985 – 1996 |
Archivo Brasilero de Medicina | Brasil | 1991 – 1997 |
En los artículos revisados de determinó la
frecuencia de los tipos de diseños experimentales
más utilizados así como la clasificación por
el número de factores aplicados.
Otro aspecto de interés
fue la frecuencia del número de tratamientos empleados en
los diferentes diseños experimentales y los tipos de
prueba de comparación múltiple, como Duncan, LSD,
Tukey y otras.
El porcentaje de los métodos estadísticos
más empleados constituyó un elemento de análisis en los diferentes artículos
revisados.
En la experimentación animal el número de
factores a considerar en un experimento juega un papel
destacado en la obtención de resultados con gran validez y
en el aprovechamiento de los recursos, aunque
un aumento del número de factores a estudiar en un
experimento, incrementa el error de este, debido al incremento
del número de unidades experimentales, de las dificultades
en el manejo y de lograr un material experimental adecuado entre
otras causas.
La gráfica No.1 refleja el comportamiento
porcentual del número de factores empleados en los
experimentos, en el se observa que en los experimentos de
producción animal los investigadores tienden a emplear un
solo factor, que representa el 45.9 %, la segunda frecuencia,
38.2 %, fue para el empleo de 2
factores, el uso de uno o dos factores es del 84.1 %, esto puede
deberse al conocimiento
de los investigadores de las ventajas que ofrecen los
experimentos factoriales cuándo no existe una elevada
cantidad de factores en estudio.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
La precisión del experimento está
fuertemente relacionada con el número de tratamientos, de
ahí la importancia de elegir un número adecuado de
tratamientos sin llegar a afectar los objetivos de
dicho experimento.
El gráfico número 2 muestra que el
empleo de 3 – 4 tratamientos en experimentos de un solo
factor es lo más frecuente, siendo su uso del 76.6 %; el
de 5 ó más tratamientos en las investigaciones de
producción animal presenta una frecuencia baja, en la
literatura
múltiples autores señalan que la precisión
de los resultados experimentales disminuye con el incremento del
número de tratamientos.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
La decisión adecuada del diseño que ha de
ser aplicado, constituye uno de los aspectos decisivos en la fase
de planificación de las investigaciones, esto
se debe a la influencia que el mismo tiene en la precisión
del experimento así como en la confiabilidad de los
resultados que se esperan, lo que permite dar una solución
satisfactoria a los problemas
planteados.
En cuanto al tipo de diseño experimental empleado
en las investigaciones se presentan en el gráfico No.3. Se
destaca con una frecuencia de 54.4 % el diseño
completamente al azar, como el de mayor aplicación, lo
cuál puede deberse a lo fácil de establecer,
conducir y de admitir diferente número de repeticiones,
aunque es exigente en la uniformidad del material experimental,
este tipo de diseño fue utilizado en muchos experimentos
de laboratorio y
de campo.
En segundo orden aparece el diseño de bloque al
azar el que nos permite controlar una causa de variación
dentro del material experimental. El empleo de diseños
como Cuadrado Latino Simple, Cuadrado Latino Doble, Swith Back y
otros fueron aplicados en menor frecuencia.
En cuanto a las pruebas de
comparación múltiple de medias de tratamientos
utilizados en los experimentos de los artículos revisados
y donde se aplicó este tipo de prueba, el gráfico 4
presenta que el empleo de dócima múltiple de Duncan
( Duncan, 1955), presenta un porcentaje de 33,3 %, la M.D.S (
mínima diferencia
significativa) de 31.1 %, los otros tipos de prueba como
Tukey, Sloffe, S.N.K , etc., su empleo es poco
frecuente.
Para ver el gráfico seleccione la
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Nacionalmente, la prueba de Duncan es aplicada en un
92.3 %. Países como México se
inclinan por el empleo de la prueba de Tukey; en Brasil, tiene su
mayor uso la Student – Newman – Keuls; en Estados Unidos es
muy utilizada la de Duncan. El empleo de una u otra prueba esta
en relación a la exigencia de los resultados y el
número de tratamiento a comparar entre otros
factores.
El gráfico No.5 nos muestra que el
59.4 % de los trabajos revisados hacen uso de los métodos
de inferencia estadística ( análisis de varianza,
pruebas de
hipótesis, correlaciones, covarianzas,
otras). El 25 % de los artículos estiman los
estadígrafos (
media, desviación típica, varianza, coeficiente de
variación) o presentan la información resumida en gráficos ( los más empleados
Histogramas y Polígonos de Frecuencia). No hacen uso de la
estadística en el 15.6 % de los trabajos analizados, lo
que está en parte muy relacionado con los objetivos de los
experimentos y en ocasiones la falta de motivación
o de interés de
los investigadores para aplicar técnicas
estadísticas.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
Leyenda:
IF: Inferencia Estadística
ED: Estadística Demostrativa
SE: Sin Estadística
El gráfico No.6 presenta que entre los
métodos estadísticos más utilizados
correspondió el 60.8 % a las combinaciones, lo que
significa que los investigadores en un alto porcentaje emplean 2
o más métodos estadísticos. La
aplicación de análisis de varianza, conjuntamente
con las pruebas de comparación múltiple y de
regresión constituyen las combinaciones más
observadas en los artículos revisados, aspectos que
permiten obtener de los datos
experimentales mayor información y dar más confiabilidad
y respaldo a los resultados y a las conclusiones alcanzadas. Por
otro lado los métodos no paramétricos ( Freeman, de
Signo, Kolmo.Gorro-Smirnov, etc), son utilizados en baja
frecuencia.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
Se concluye, existe una alta necesidad en hacer
más extensiva la superación postgraduada en
Bioestadística y Diseño Experimental.
- Animal Production. E.U. 1985 – 1996
- Archivo Brasileiro de Medicina
Veterinaria. 1991 – 1997 - Journal of Animal Science. E.U. 1987 –
1996 - Journal of Animal Science. Canadá. 1988
– 1997 - Journal of Animal Science. India . 1987
– 1998 - Revista de Investigaciones Agrarias y Sanidad Animal.
Epaña. 1986 – 2000 - Revista Cubana de Ciencias
Agrícolas. 1987 – 2002.
Autor:
Dr C. Victor Sotto Agüero *
Profesor Auxiliar
Dpto. Morfofisiología
Facultad de Medicina Veterinaria
Universidad de Granma
Dra. M.V. MsC. Amelia García Baratute
**
Ing. MsC. Narcys Bueno Figueras *
Ing. Migdalia Montiel Sánchez *
* Universidad de
Granma. Facultad de Medicina Veterinaria. Centro de Estudio de
Producción Animal. Km 17 ½ . Carretera Manzanillo,
Bayamo, Granma, Cuba.
++ Instituto de Investigaciones Agropecuarias " Jorge
Dimitrov" , km 17. Carretera Manzanillo, Bayamo, Granma, Cuba.