Análisis estadístico no paramétrico en experimentos con mediciones repetidas en el tiempo - Villegas, Danny; Ascanio, Marisela; Milla, Manuel; Cobo, Margarita; Chacín, Franklin (Revista de la Facultad de Agronomía, 2016)
El objetivo de este estudio fue considerar el uso de los estadísticos tipo Wald y Anova, así como los efectos marginales relativos para el análisis estadístico no paramétrico de experimentos con mediciones repetidas en el tiempo con varios tratamientos. Se estudiaron cuatro cultivares de mango (Mangífera indica L.: Glen, Haden, Sensation e Irwin) en cinco momentos de medición para muestras pequeñas (caso tres o cuatro repeticiones). Los estadísticos Anova y Wald reportaron resultados distintos para el efecto de la interacción cultivar*tiempo. No obstante, el estadístico Anova fue apropiado para contrastar los efectos principales e interacciones (caso n < 30), ya que los resultados asociados a los perfiles múltiples descritos por los efectos marginales relativos sugieren una interacción cultivar*tiempo significativa, la cual se corresponde con los resultados arrojados por el estadístico tipo Anova, esto puede explicarse por el hecho de que este estadístico es recomendado cuando se usan muestras pequeñas. Finalmente, los efectos marginales relativos pˆ is fueron útiles para describir gráficam ABSTRACT The objective of this study was to consider the use of Wald and Anova statistical as well as relative marginal effects for nonparametric statistical analysis of experiments with five repeated measures over time and several treatments. Four mango cultivars (Mangífera indica L.: ‘Glen’, ‘Haden’, ‘Sensation’ e ‘Irwin’) and five measures over time with small sample sizes (three or four repetition case)were studied. The statistical Wald and Anova showed different results respect either null hypothesis rejection or acceptance for treatment*time interaction effect. However, Anova statistical was appropriate to test principal effects and interactions hypothesis (n < 30 case) since the results associated with multiple profiles described by the marginal effects suggest a significant cultivar*time interaction effect, which corresponds to the results obtained from Anova statistical, this can be explained by the fact that it is recommended when small samples sizes are used. Finally, relative marginal effects pˆ is were useful to describe graphically (profiles) treatment effects and interactions in time repeated measures experiments.