an economic perspective

Scopus ID: 84881118417 WOS: SciELO: S0870-90252013000100008publishersversionpublishersversionpublishe

Variables explicativas que no pueden controlarse ni fijarse: ¿Funciona la regresión?

El análisis de regresión lineal es una de las técnicas estadísticas que más se usan en los experimentos planificados para estudiar el funcionamiento de los sistemas naturales, en especial en estudios mensurativos. Muchas veces, el investigador no tiene capacidad de controlar la porción explicativa del modelo de regresión, por lo que las variables explicativas pueden resultar tan aleatorias o más que la variable respuesta. Esto podría generar sesgos en las estimaciones de las pendientes asociadas y conducir a conclusiones equivocadas. Una alternativa al método de regresión clásico es la regresión tipo II, diseñada para cuando no se pueden fijar los valores de la variable explicativa. En este trabajo se presentan distintas situaciones basadas en investigaciones publicadas en ecología y agronomía con diferentes objetivos: predicción, estimación de la pendiente y comparación de pendientes entre dos grupos, en las que el problema de variación aleatoria en las variables explicativas está presente con distinto grado de relevancia. En cada caso se identifica cuál es el camino más adecuado para el análisis. También se realizó una simulación que consideró distintas combinaciones para los errores aleatorios en las variables regresora y respuesta con el objetivo de visualizar el sesgo de los estimadores en cada situación para los diferentes métodos de regresión. De lo presentado se desprende que se debe poner énfasis en dos cuestiones muy importantes para poder decidir el método de regresión tipo II más adecuado: tener en claro cuál es el objetivo del trabajo y si se cumplen las condiciones de aplicación requeridos por cada método. Esta revisión pretende ser una sencilla guía de cuándo y qué método aplicar en cada situación.Linear regression analysis is one of the most used statistical techniques in experiments planned to study the functioning of natural systems, especially in measurable studies. Many times, the researcher does not have the ability to control the explanatory portion of the regression model, so the explanatory variables can be as random or more than the response variable. This could generate biases in the estimates of the associated slopes and lead to wrong conclusions. An alternative to the classical regression method is type II regression when the values of the explanatory variable cannot be controlled. This paper presents different situations based on published research in ecology and agronomy for different purposes: prediction, estimate of the slope and comparison of slopes between two groups, in which the problem of random variation in the explanatory variables is present with different degrees of relevance. In each case, the most appropriate path for the analysis will be identified. A simulation was also carried out that considered different combinations for the random errors in the regressor and response variables in order to visualize the bias of the estimators in each situation for the different regression methods. It is clear from the foregoing that it is necessary to emphasize two very important issues in order to decide the most appropriate type II regression method: be clear about the objective of the work and if the application conditions required by each method are met. This review aims to be a simple guide to when and what method to apply in each situation.Instituto de Clima y AguaFil: Boca, Rosa Teresa. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Pérez, Adriana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Grupo de Bioestadística Aplicada; ArgentinaFil: Perelman, Susana Beatriz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; Argentin

Functional Responses of South African Rangelands in Contrasting Tenure Systems

Land degradation in South African rangelands has frequently been studied in the context of tenure systems, because both governmental policy and range management practices were historically implemented in contrasting forms. We compared the functional response of vegetation along grazing gradients between a communal (CU) and commercial (CO) farming areas. One transect was established per farm from the waterpoint to a mid-field position. Six equally spaced plots (5 m × 5 m) were set up along each transect. Using a taxon-free sampling procedure, we recorded the response of 15 community-aggregated plant functional traits (CPFT) in: (1) mature standing biomass; and (2) after four weeks’ regrowth following clipping. Additionally, species identity was recorded. Grazing on CU was continuous and stocking rate not controlled, while CO applied rotational grazing with recommended stocking rates. From the results, CPFT differences were not significant (Student’s t-test, P \u3c 0.01) between tenure systems. A principal component analysis of CPFT showed largely overlapping functional responses in the two tenure systems in the case of mature standing biomass, while the functional response of regrowing vegetation was clearly separated in the ordination space. Communal rangelands had twice the species richness of commercial farms.We concluded that, from a functional perspective, communities under different tenure systems were similar. However, the functional response of vegetation regrowth might be different as well as the ecological services provided (biodiversity)

Explanatory variables that cannot be controlled or fixed : does the regression work?

El análisis de regresión lineal es una de las técnicas estadísticas que más se usan en los experimentos planificados para estudiar el funcionamiento de los sistemas naturales, en especial en estudios mensurativos. Muchas veces, el investigador no tiene capacidad de controlar la porción explicativa del modelo de regresión, por lo que las variables explicativas pueden resultar tan aleatorias o más que la variable respuesta. Esto podría generar sesgos en las estimaciones de las pendientes asociadas y conducir a conclusiones equivocadas. Una alternativa al método de regresión clásico es la regresión tipo II, diseñada para cuando no se pueden fijar los valores de la variable explicativa. En este trabajo se presentan distintas situaciones basadas en investigaciones publicadas en ecología y agronomía con diferentes objetivos: predicción, estimación de la pendiente y comparación de pendientes entre dos grupos, en las que el problema de variación aleatoria en las variables explicativas está presente con distinto grado de relevancia. En cada caso se identifica cuál es el camino más adecuado para el análisis. También se realizó una simulación que consideró distintas combinaciones para los errores aleatorios en las variables regresora y respuesta con el objetivo de visualizar el sesgo de los estimadores en cada situación para los diferentes métodos de regresión. De lo presentado se desprende que se debe poner énfasis en dos cuestiones muy importantes para poder decidir el método de regresión tipo II más adecuado: tener en claro cuál es el objetivo del trabajo y si se cumplen las condiciones de aplicación requeridos por cada método. Esta revisión pretende ser una sencilla guía de cuándo y qué método aplicar en cada situación.Linear regression analysis is one of the most used statistical techniques in experiments planned to study the functioning of natural systems, especially in measurable studies. Many times, the researcher does not have the ability to control the explanatory portion of the regression model, so the explanatory variables can be as random or more than the response variable. This could generate biases in the estimates of the associated slopes and lead to wrong conclusions. An alternative to the classical regression method is type II regression when the values of the explanatory variable cannot be controlled. This paper presents different situations based on published research in ecology and agronomy for different purposes: prediction, estimate of the slope and comparison of slopes between two groups, in which the problem of random variation in the explanatory variables is present with different degrees of relevance. In each case, the most appropriate path for the analysis will be identified. A simulation was also carried out that considered different combinations for the random errors in the regressor and response variables in order to visualize the bias of the estimators in each situation for the different regression methods. It is clear from the foregoing that it is necessary to emphasize two very important issues in order to decide the most appropriate type II regression method: be clear about the objective of the work and if the application conditions required by each method are met. This review aims to be a simple guide to when and what method to apply in each situation.Fil: Boca, Rosa Teresa. Universidad de Buenos Aires - CONICET. Facultad de Agronomía. Cátedra de Extensión y Sociología RuralesFil: Perez, Adriana Alicia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina - Grupo de Bioestadística AplicadaFil: Perelman, Susana Beatríz.. Universidad de Buenos Aires - CONICET. Facultad de Agronomía. Cátedra de Extensión y Sociología Rurale

Evaluación de métodos para el análisis estadístico de ensayos comparativos de rendimiento de girasol (Helianthus annuus L.)

El rendimiento de aceite por unidad de superficie es el principal criterio de selección de la mayoría de los programas de mejoramiento de girasol. Los ensayos comparativos de rendimiento instalados en red en la región girasolera de la República Argentina contribuyen tanto a la toma de decisión de los productores y asesores como a la selección de genotipos superiores por parte de los fitomejoradores. El objetivo de este trabajo es cuantificar las diferencias en capacidad predictiva de diferentes diseños experimentales y métodos de análisis estadístico en la estimación de los efectos genotípicos para rendimiento de aceite (kg ha-1) y su impacto en la selección de híbridos superiores. Se evaluaron 43 ensayos multiambientales de girasol (261 ensayos locales) en cinco campañas. Se comparó la eficiencia relativa del diseño más frecuente en programas de mejoramiento (Bloques Completos Aleatorizados) con otros dos modelos de diseño y análisis de ensayos: Láttice y Espacial. Se obtuvo un ranking de híbridos para cada modelo y con una presión de selección del 20% se evaluó el grado de superposición en la selección entre pares de modelos mediante un coeficiente de coincidencia. El modelo espacial fue el que mejor ajustó los rendimientos de aceite obtenidos a los esperados y también presentó un aumento en la eficiencia de selección de genotipos superiores en relación con el diseño en bloques a través de un mayor coeficiente de coincidencia con el modelo de mayor eficiencia relativa para cada combinación año-subregión (modelo “ideal”). Según estos resultados se podría mejorar fuertemente la precisión de las estimaciones provenientes de las redes oficiales de ensayos comparativos de rendimiento de cultivos sin aumentar la inversión de recursos en términos de número de parcelas y utilizando programas estadísticos ya disponibles.The oil yield per unit area is the main criterion for selection of most sunflower breeding programs. Comparative performance testing by a network installed throughout the sunflower region of Argentina contributes to both the decision-making of farmers and their advisers, and to the selection of superior genotypes by plant breeders. The aim of this study is to quantify the differences in predictive ability of different experimental designs and methods of statistical analysis in the estimation of the genotypic effects oil yield (kg ha-1) and its impact on the selection of superior hybrids. Forty-three multi-environmental sunflower trials (261 local trials) were evaluated for five seasons. The relative efficiency of the most common breeding program design (Randomized Complete Blocks) was compared with two alternative models for design and analysis of trials. A ranking of hybrids was obtained for each model and, with a selection pressure of 20%, the degree of overlap was evaluated in the selection of peer models using a coefficient of coincidence. The spatial model was the best fit between actual and expected oil yields, and also showed an increase in the efficiency of selection of superior genotypes in relation to the block design through a higher coefficient of coincidence with the Ideal Model (that of highest relative efficiency). According to these results, the precision of estimates from official networks of comparative crop yield tests could be strongly improved using available statistical packages without increasing the need for investment of additional resources in terms of the number of plots.Fil: Montiel, M.G. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; ArgentinaFil: Perelman, Susana Beatriz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: De la Vega, Abelardo J. DuPont Pioneer; Españ

Evaluación de métodos para el análisis estadístico de ensayos comparativos de rendimiento de girasol (Helianthus annuus L.)

Montiel, María Guadalupe. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.Perelman, Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.Vega, Abelardo Jorge de la. DuPont Pioneer. Sevilla, España.274-279El rendimiento de aceite por unidad de superficie es el principal criterio de selección de la mayoría de los programas de mejoramiento de girasol. Los ensayos comparativos de rendimiento instalados en red en la región girasolera de la República Argentina contribuyen tanto a la toma de decisión de los productores y asesores como a la selección de genotipos superiores por parte de los fitomejoradores. El objetivo de este trabajo es cuantificar las diferencias en capacidad predictiva de diferentes diseños experimentales y métodos de análisis estadístico en la estimación de los efectos genotípicos para rendimiento de aceite (kg ha-1) y su impacto en la selección de híbridos superiores. Se evaluaron 43 ensayos multiambientales de girasol (261 ensayos locales) en cinco campañas. Se comparó la eficiencia relativa del diseño más frecuente en programas de mejoramiento (Bloques Completos Aleatorizados) con otros dos modelos de diseño y análisis de ensayos: Láttice y Espacial. Se obtuvo un ranking de híbridos para cada modelo y con una presión de selección del 20% se evaluó el grado de superposición en la selección entre pares de modelos mediante un coeficiente de coincidencia. El modelo espacial fue el que mejor ajustó los rendimientos de aceite obtenidos a los esperados y también presentó un aumento en la eficiencia de selección de genotipos superiores en relación con el diseño en bloques a través de un mayor coeficiente de coincidencia con el modelo de mayor eficiencia relativa para cada combinación año-subregión (modelo “ideal”). Según estos resultados se podría mejorar fuertemente la precisión de las estimaciones provenientes de las redes oficiales de ensayos comparativos de rendimiento de cultivos sin aumentar la inversión de recursos en términos de número de parcelas y utilizando programas estadísticos ya disponibles

Effects of mowing frequency and nitrogen fertilization on the structure of a Festuca arundinacea Schreb

La estructura y la dinámica de las poblaciones vegetales de los sistemas pastoriles están principalmente controladas por la competencia intra e interespecífica y por la herbivoría, en el marco impuesto por el ambiente edáfico y el clima. Las defoliaciones producidas por los herbívoros impactan directamente sobre las poblaciones vegetales, pero también indirectamente, mediante el control de la intensidad de la competencia. En este trabajo evaluamos los efectos de la frecuencia de defoliaciones mecánicas y de la fertilización con nitrógeno sobre la estructura poblacional de Festuca arundinacea Schreb. sembrada en una pastura mixta y discutimos los efectos de estas prácticas agronómicas sobre la competencia intraespecífica. Sobre una pastura compuesta por F. arundinacea y Lotus glaber Mill. instalamos un experimento factorial que combina dos niveles de frecuencia de cortes (uno y cuatro cortes anuales) y dos de fertilización nitrogenada (0 y 50 kg N/ha/año) en cuatro bloques. Los cortes frecuentes resultaron en mayor densidad y menor jerarquización de tamaños y no modificaron la cobertura total en comparación con los cortes poco frecuentes. En cambio, la fertilización nitrogenada disminuyó la densidad, generó mayor jerarquización de tamaños y aumentó la cobertura total. El log10 del tamaño promedio estuvo negativamente asociado con el log10 de la densidad; la pendiente estimada de la relación lineal fue más cercana a –3/2 para las parcelas fertilizadas que para las no fertilizadas. El apiñamiento de individuos (medido en una escala de 0.25 m2) disminuyó significativamente con el aumento del tamaño individual. Nuestros resultados sugieren que la dinámica de F. arundinacea estuvo fuertemente controlada por la competencia intraespecífica en condiciones de baja frecuencia de disturbios y alta disponibilidad de nitrógeno. Además, indican que la adición de un recurso posiblemente limitante puede intensificar la competencia intraespecífica en lugar de relajarla.Structure and dynamics of plant populations in pastoral systems are mainly controlled by inter and intraspecific competition and herbivory within the constraints imposed by soil characteristics and climate. Defoliations caused by herbivores have a direct impact on plant populations, but also an indirect effect through changes in the intensity of competition. We evaluated the effects of mechanic defoliations and nitrogen fertilization on the structure of a Festuca arundinacea Schreb. population in a mixed pasture, and discussed the effects of these two agronomic tools on the intensity of intraspecific competition. A four-block factorial experiment combining two regimes of mowing frequency (1 and 4 mowings/year) and two levels of nitrogen fertilization (0 and 50 kg N/ha/year), was installed on a mixed pasture composed of F. arundinacea and Lotus glaber Mill. Data was obtained from eight subplots randomly arranged inside each plot. High frequency mowed plots had higher density and lower size asymmetry than the low frequency ones, whereas total cover did not differ between treatments. On the contrary, nitrogen fertilization diminished population density, increased size asymmetry and augmented total cover. Overall, there was a negative association between log10 mean size and log10 density; the estimated slope of the linear relation was closer to –3/2 in fertilized than in non-fertilized plots. Finally, crowding decreased significantly with plant size. These results suggest that the dynamics of F. arundinacea in the experimental plots were strongly controlled by intraspecific competition when nitrogen availability was high and mowing frequency was low. Lack of fertilization and frequent mows would limit individual growth and hence intensity of competition. Furthermore, the intensity of competition seems to have been more closely related to nitrogen availability than to mowing frequency. Additional data showed that the abundance of companion species was precluded in fertilized plots and in low frequency mowed plots, suggesting that F. arundinacea is a highly competitive species, which maximizes vegetative growth in productive, relatively undisturbed conditions. Overall, our results indicate that resource supply could intensify plant competition instead of relax it

Experimentos factoriales

En este capítulo se presenta una clase de diseños que resultan de gran importancia práctica porque permiten evaluar en forma conjunta los efectos de varios factores sobre una respuesta. Se denomina factor a cada fuente de variación de interés para el experimentador (por ejemplo, herbicidas, especies, dietas, fertilización fosforada). Los niveles del factor son las posibles formas que toma el mismo (distintos herbicidas, diferentes especies, distintas dietas, distintas dosis de fertilización fosforada, respectivamente). En los experimentos factoriales, los tratamientos son las distintas combinaciones de los niveles de los factores en estudio.Fil: Perelman, Susana Beatriz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: Rolhauser, Andrés Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; Argentin

El control de la heterogeneidad

La creciente utilización de metodologías estadísticas, matemáticas e informáticas en todas las áreas del conocimiento impulsa la expansión de las áreas cuantitativas en las universidades, empresas privadas y organismos públicos. Esta realidad genera una demanda sostenida de profesionales capaces de diseñar la eficiente recolección de evidencia cuantitativa, de extraer la información relevante escondida en las bases de datos, de interpretar y de comunicar con gran claridad y completa honestidad los resultados de esos trabajos. Los estudiantes y profesionales que transitan por nuestros cursos nos demuestran, con su avidez de conocimientos y su nivel de compromiso, lo necesario que es un espacio para la discusión de los fundamentos conceptuales de los métodos estadísticos. Claramente hay mucho para aprender acerca del diseño de los experimentos y del análisis de los datos resolviendo y discutiendo entre pares problemas genuinos. Para ellos preparamos, y fuimos mejorando con la práctica continua, las guías de lectura y de ejercitación que finalmente llegaron a conformar este libro.Fil: Perelman, Susana Beatriz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentin

Introducción a la estadística experimental

En la planificación de los experimentos, a través de una metodología para la colección de los datos y su análisis, se apunta a desentrañar el complejo de variables que intervienen en el fenómeno bajo estudio, apartando a todas aquellas que ocultan la acción de los factores que se desea estudiar. Los modelos estadísticos expresan a la variable de interés como combinación lineal de parámetros poblacionales asociados a los factores candidatos a explicar la variación de la respuesta. Mediante pruebas estadísticas referidas a los parámetros del modelo se pueden contrastar las hipótesis planteadas por el investigador y establecer restricciones a la interpretación arbitraria de la información obtenida.Fil: Perelman, Susana Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentin