Resumen de Comparación de medias con técnicas de agrupamiento
Gustavo Ramírez Valverde, Benito Ramírez Valverde, Humberto Vaquera Huerta
En el análisis de experimentos agrícolas, tradicionalmente se utiliza la prueba de F (Análisis de varianza, ANOVA) cuando se tienen más de dos tratamientos, sin embargo, esta metodología solo nos indica la existencia de un efecto de los tratamientos. Una vía para determinar qué medias de tratamientos difieren entre sí, después de que en el ANOVA la prueba de F es estadísticamente significativa, son las pruebas de medias por pares o simplemente prueba de medias, por ejemplo: Diferencia Media Significativa (DMS) de Fisher, prueba de Duncan y prueba de Tukey, entre otras. A pesar de que el uso de estas pruebas es controversial, por basarse más en la prueba de hipótesis que en la estimación, es el enfoque más usado.Otra de las críticas a estos métodos es que no cumplen en su totalidad con el propósito de la investigación, al realizar solo comparaciones no planeadas por pares con todos los tratamientos. Además, en estas pruebas la interpretación de los resultados se hace sin atender con la propiedad matemática de transitividad (existe transitividad si se cumple que ab y bc, entonces ac). Por ejemplo, en un experimento reportado por Di Rienzo et al. en su libro “Estadística para las Ciencias Agropecuarias”, donde se compara el efecto de seis diferentes cepas de inoculantes (CI...CVI) de la bacteria Rhizobium sobre el contenido de nitrógeno de plantas de trébol rojo, el resultado de la prueba de Tukey (Cuadro 1) muestra que si se sigue la transitividad, la media de la CI es igual a la CII, la media de la CII es igual a las medias de las cepas CIV y CVI, y la media de esta última igual a la media de la CV, entonces todas las medias son iguales. Como no se debe utilizar la transitividad, no se puede interpretar de esa manera, y los resultados muestran que los mejores tratamientos son: CI y CII.
