Determinación de la potencia estadística de experimentos de rendimiento en maíz

• Jorge Claudio Vargas-Rojas ^[1] ; Fernando García ^[2]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
  2. [2] Universidad Nacional de Córdoba

     Universidad Nacional de Córdoba

     Argentina

     
• Localización: Revista mexicana de ciencias agrícolas, ISSN 2007-0934, ISSN-e 2007-9230, Vol. 13, Nº. 4, 2022, págs. 591-601
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• Títulos paralelos:
  • Determination of the statistical power in yield experimentsin corn
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• Resumen
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    El análisis prospectivo de la potencia estadística de una prueba de hipótesis debería ser una de las etapas más importantes de cualquier experimento; sin embargo, se omite con frecuencia. En particular, para Costa Rica, no se encontraron investigaciones relacionadas con este tema para experimentos de rendimiento en el cultivo de maíz. El objetivo de este trabajo fue determinar la potencia estadística de un diseño completamente aleatorizado para experimentos de rendimiento en el cultivo de maíz (Zea mays) mediante la simulación de ensayos de uniformidad. Para realizar los cálculos de potencia se estimaron los parámetros del proceso de correlación espacial de un ensayo de uniformidad establecido en Santa Cruz, Costa Rica en el año 2018. Dichas estimaciones fueron utilizadas para realizar 10 000 simulaciones de campos aleatorios de mayor tamaño, lo que permitió superponer diferente número de repeticiones y estimar la potencia estadística para detectar una diferencia de 10% con respecto a la media en un experimento con un diseño completamente aleatorizado a un nivel de significación de 5%. Se obtuvo la potencia 80% con ocho repeticiones y se concluye que, bajo las condiciones experimentales de este trabajo, en ensayos de rendimiento en el cultivo de maíz, para detectar una diferencia de medias 10% a un nivel de significación 5%, se deben usar ocho o más repeticiones

  • Multiple

    Prospective analysis of the statistical power of a hypothesis test should be one of the most important stages of any experiment;however, it is frequently omitted. In particular, for Costa Rica, nostudies related to this topic were found for yield experiments in corncultivation.The objective of this work was to determine the statistical power of a completely randomized design for yield experiments inthe cultivation of corn(Zea mays) by simulating uniformity trials. To perform the calculations of power, the parameters of the spatial correlation process of a uniformitytrial established in Santa Cruz, Costa Rica in 2018 were estimated.These estimateswere used to perform 10000 simulations of larger random fields, which allowedoverlappingdifferent number of repetitions and estimate the statistical power to detect a difference of 10% with respect to the mean in an experiment with a completely randomized design at a significance level of 5%. The 80% powerwas obtained with eight repetitionsand it is concluded that, under the experimental conditions of this work,inyield trials in the cultivation of corn, to detect a difference of meansof10% at a level of significance 5%, eight or more repetitions should be used