Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis : una comparación entre dos métodos para estimación de parámetros

p.191-198Las dos formas más usuales de inferencia estadística son la estimación a través de intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Ambas formas de inferencia permiten llegar a conclusiones similares. Sin embargo, se observa en el ambiente científico una sobrevaluación del alcance de las pruebas de hipótesis, mientras que los intervalos de confianza tienen la imagen de una herramienta rudimentaria. El valor p, resultante de una prueba de hipótesis, puede ser de gran utilidad cuando no se dispone de una estimación directa de un efecto o cuando dicha estimación es difícilmente interpretable. No obstante, es pobre la información que proporciona si se lo presenta aislado de sus implicaciones o limitado a las categorías de «significativo» o «no significativo». Los intervalos de confianza suministran, además de toda la información que provee una prueba de hipótesis, una rica información adicional. No existe razón para limitar la posibilidad de los resultados de un ensayo a una dicotomía cuando el intervalo de confianza presenta la diversidad de los valores reales y potenciales en estudio

Dos factores con medidas repetidas en uno de ellos en un diseño completamente al azar en el experimento agronómico

p.243-252Un típico experimento agronómico consiste en comparar varios tratamientos a través del tiempo. Se plantea así, la falta de independencia entre observaciones de una misma unidad experimental lo que compromete la significatividad de los resultados y lleva a plantear métodos estadísticos más potentes. Este artículo aborda el experimento con dos factores con medidas repetidas en uno de ellos. Se proveen las pruebas estadísticas de convalidación del modelo y se detalla toda la metodología propuesta mediante dos ejemplos agronómicos resueltos con un programa estadístico de computación

THE STATISTICAL ANALYSIS OF ACTIVE CONTROL EQUIVALENCE STUDIES

In experimental work, the notion of equivalence falls short of the idea of equality. Thus, the effects of two treatments, while not identical, may still be regarded as equivalent if their difference is negligible in a certain sense. This simple distinction raises not only technical difficulties, since of necessity it results in special statistical procedures, but also deeper conceptual issues, since one has to ask why two treatments should be equivalent but not equal, more specifically, whether their being merely equivalent has any bearing on the practical questions posed by the data. In this paper we present examples, drawn from agricultural experiments, to address the statistical analysis of studies intended to show equivalence of effects. We formalize two notions of equivalence in the context of a horticultural experiment conducted on witloof chicory plants, to compare the efficacy of two treatments to prevent root infection. We then extend the work to include the concept of multivariate equivalence for the specific case of two simultaneous endpoints, seed implantation and germination, as the key features to accept that two corn planters are equivalent. We address this type of equivalence via nominal a level adjustments for multiple endpoints. Finally, we discuss these approaches and suggest areas for further research. Among these, we entertain the broader concept of equivalent performance under a defined range of experimental conditions

THE ANALYSIS OF THE TWO-PERIOD REPEATED MEASUREMENTS CROSSOVER DESIGN WITH APPLICATION TO A FORESTRY PROBLEM

The two-period repeated measurements crossover design is not often used in agricultural studies. It is, however, an attractive model, involving the confluence of two powerful statistical ideas, treatment crossover and repeated measurements on the same experimental unit. This paper presents one approach for the statistical analysis of such design based on the work of Wallenstein and Fisher (1977). It is shown how the data may be transformed so that it can be analyzed under the framework of a completely randomized repeated measurements design. We formalize the analysis in the context of a forestry experiment conducted on poplar trees (Populus SP.), to compare the efficacy of two treatments to prevent damage by the coleopteran insect Platypus sulcatus (ambrosia beetle). Two insecticides were applied in a crossover fashion to two groups of 8 poplar trees each. Each tree was treated with one insecticide and evaluated on three occasions during the first year, received no treatment during the following one-year washout phase, and then (in the third year) received the other treatment and was evaluated on three occasions. One of the parameters analyzed to test for treatment differences was the number of tree lesions attributed to the insect. We present the results of our work and discuss the potential usefulness as well as the limitations of this interesting design

SEQUENTIAL ANALYSIS OF AGRICULTURAL EXPERIMENTS

Interim monitoring of accumulating data has been widely used in clinical trials, but it has not received the same attention in agricultural experimentation. The methodology, however, can be a useful tool in agronomic trials designed to find better production techniques or optimal animal treatments at low cost, plus the possible economic advantages resulting from correct early decisions. These sequential procedures for testing hypothesis with available data in successive periods of time dictate termination of the experiment when a significant difference is detected, or otherwise continuation of the experiment to the end of the stipulated time or until all the planned sample size is realized. The statistical cost of repeated testing of part of the same data is a reduction in the significance levels a to the time-related significance levels αj (αj\u3cα). We apply three methods for this type of analysis, which we illustrate with two examples involving respectively, comparisons of two proportions and two means from normally distributed random variables with unknown variances. The examples show the usefulness and limitations of the proposed methods and also that there can be no absolute rule for choosing the best method of analysis in a particular case. The optimal strategy depends on the specifics of the trial and the investigator\u27s criterion to choose the αj

TWO-FACTOR AGRICULTURAL EXPERIMENT WITH REPEATED MEASURES ON ONE FACTOR IN A COMPLETE RANDOMIZED DESIGN

A typical agricultural experiment involves comparisons of several treatments at different points in time. The ensuing lack of independence between observations of the same experimental unit may then impair the attainment of statistical significance by the standard analysis of variance, and calls for the application of more powerful methods. This paper addresses one such method, the so-called two-factor experiment with repeated measures on one factor. We discuss the adequacy of this model in the context of three concrete examples drawn from agricultural experimentation

Determinación por computadora del tamaño de muestra y potencia estadística en ensayos agropecuarios

p.173-191El presente trabajo considera la potencia estadística en la planificación de los ensayos agronómicos. A partir de una ecuación básica se calculan el tamaño de muestra, la potencia y la diferencia entre parámetros referidos a hipótesis que involucran promedios o proporciones, con una o dos muestras, independientes o apareadas, con aplicación a ejemplos reales. Se incluye, además, el diagrama de flujo del programa de computación adaptable a los distintos tipos de ejemplos

La transformación de los datos en el análisis de la variancia

p.117-124Un experimento agronómico puede consistir en la comparación entre conteos como respuestas a varios tratamientos. Este tipo de datos es a menudo transformado antes de ser sometido a un análisis de varianza y subsecuentes procedimientos. Aunque esté ampliamente aceptado que el análisis de los datos originales de conteo compromete la potencia estadística y el nivel de significación de las pruebas aplicadas, las consecuencias de transformar los datos no son suficientemente evaluadas. En este artículo abordamos el tema de las transformaciones de los datos a través de una definición de modelo estadístico y dos ejemplos extraídos de la investigación agronómica. El primer ejemplo muestra un caso sin diferencia significativa global entre tratamientos si se usan los datos originales del conteo, pero estadísticamente significativas para los datos transformados. El segundo ejemplo ilustra el caso opuesto, resultados significativos con los datos originales, pero no bajo la transformación elegida. Concluimos con una recomendación que la validez de las transformaciones debe ser verificada y reportada. Además, argumentamos que la pérdida ocasional de potencia surgida de transformaciones apropiadas no debería desalentar a los autores de publicar sus resultados

Hacia una investigación agropecuaria eficiente : análisis de covariancia en el diseño en parcelas divididas

p.233-244La metodología para el análisis de covariancia en diseños en parcelas divididas es tratado en forma incompleta en la literatura y en los paquetes de computación estadísticos. Este artículo provee en forma detallada las fórmulas para confeccionar la Tabla de análisis de covariancia, así como las fórmulas para distintas estimaciones, para experimentos arreglados en diseños en parcelas divididas. Se muestra el uso de un programa de computación estadístico para resolver dos ejemplos del área agropecuaria