Métodos estadísticos, variabilidad, interacción

Abstract

En Argentina se han desarrollado modelos predictivos de la respuesta a la fertilización usando principalmente metodologías de regresión simple y múltiple. A su vez, las funciones usadas han sido lineales y no lineales. Entre las funciones lineales más comunes puede mencionarse el modelo cuadrático y entre las no lineales el modelo lineal-plateau. Las primeras tienen resolución analítica mientras que las segundas se resuelven por iteración. Las técnicas de ajuste de modelos tienen tres requerimientos para los residuales: normalidad, homogeneidad de varianza e independencia (Kleinbaum y Kupper, 1979, Neter et al., 1990). Se requiere que los residuales tengan una distribución normal, o cercana a la normalidad, para que el test de significancia sea válido. La homogeneidad de varianza es una condición requerida por la técnica de mínimos cuadrados, que se aplica para ajustar los coeficientes de los modelos. De lo contrario, los parámetros ajustados no son los que producen la menor suma global de errores y se subestima la variabilidad asociada a esos parámetros. La independencia de los errores determina que el modelo no esté sesgado por un efecto de sobrepesado de alguna condición particular y los parámetros representen adecuadamente la relación variable independiente vs. dependiente.