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Análisis espacial de varianza como alternativa de evaluación de ensayos de progenies forestales
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Palabras clave

progeny trials
spatial analysis of variance
geostatistical analysis
mixed linear models
Pachira quinata
ensayos de progenies
análisis espacial de varianza
geoestadística
modelos lineales mixtos
Pachira quinata

Cómo citar

Morales, V., Mora, A., Garay, V., & Valera, L. (2016). Análisis espacial de varianza como alternativa de evaluación de ensayos de progenies forestales. Agronomía Costarricense, 40(2). https://doi.org/10.15517/rac.v40i2.27388

Resumen

El uso del diseño en bloques y la aleatorización de las diferentes progenies en cada uno de los bloques puede ser insuficiente para el control local de la variación dentro del área del ensayo. La presencia de micro-sitios dispersos influyen en el crecimiento de los individuos, incidiendo de forma importante sobre los resultados del análisis de varianza convencional. El presente trabajo propone y describe una metodología de análisis para ensayos de progenie en la investigación forestal, que compara varios procedimientos de análisis espacial de varianzas con referencia a incorporar o no el efecto de bloque y el modelado de la tendencia superficial sobre datos registrados provenientes de un ensayo de Progenies de Pachira quinata (Jacq.) W.S. Alverson por un periodo de 3 años de evaluación. Se estableció un protocolo de análisis que incluye diagnóstico de correlación de los residuales, modelado de la estructura de correlación-variación y un análisis de varianza espacial. Se demostró la existencia de residuales o errores experimentales que no cumplen el supuesto de independencia, requisito fundamental para realizar un análisis de la varianza basado en diseño. El modelo con mejor ajuste fue aquel que capturó la variación superficial mediante el polinómico cúbico con el modelado de los errores correlacionados (modelo geoestadístico esférico). Las pruebas de medias de progenies estimadas por el modelo espacial con tendencia polinómica arrojó un ordenamiento diferente a las pruebas de medias estimadas bajo el análisis basado en diseño en bloques.
https://doi.org/10.15517/rac.v40i2.27388
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Citas

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