Resumen de Propuesta para obtener el tamaño de muestra óptimo de plagas con exceso de ceros

Luis Gabriel Otero Prevost, Juan A. Villanueva Jiménez, Gustavo Ramírez Valverde, Mónica de la Cruz Vargas Mendoza, C. M. Becerril Pérez, Lauro Soto Rojas

• español

  En muestreos de plagas con densidades bajas es común obtener gran cantidad de ceros, lo que es difícil de manejar, ya que las distribuciones de probabilidad Poisson y binomial negativa no son adecuadas para su modelación y no se dispone de ecuaciones para estimar el tamaño de muestra óptimo. En este estudio se modelo el exceso de ceros mediante la estimación de parámetros a través de los métodos de momentos y de máxima verosimilitud de las distribuciones Poisson cero inflado y binomial negativa cero inflado, y derivar ecuaciones para calcular el tamaño de muestra óptima. Se utilizó muestreo sistemático para seleccionar 100 árboles por huerto de toronja (Citrus paradisi Macfad) Río Red, en la Finca Sayula, Veracruz, México (latitud 19.20722, longitud -96.35194), de junio a julio 2021 y enero 2022. Se contó el número de minadores (Phyllocnistis citrella Stainton) y pulgones (Toxoptera citricida Kirkaldy) presentes en tres hojas por brote por árbol, consideradas como unidad muestral. Se realizaron simulaciones en RStudio con diferentes proporciones de cero (0.1, 0.4 y 0.6) para comparar los parámetros obtenidos en campo, mediante el método de los momentos y máxima verosimilitud. Se derivaron ecuaciones para estimar el tamaño de muestra óptimo en estudios de plagas con densidades bajas, a partir de las distribuciones de probabilidad Poisson cero inflado y binomial negativa cero inflado. El método de los momentos arroja tamaños de muestra óptimos menores a aquellos obtenidos mediante máxima verosimilitud, debido a que distinguen el origen del cero, por lo que se recomienda su uso.

• English

  In sampling of pests with low densities, it is common to obtain a large number of zeros, which is difficult to manage since the Poisson and negative binomial probability distributions are not suitable for modeling and equations to estimate the optimal sample size are not available. In this study model the excess of zeros by estimating parameters through the methods of moments and maximum likelihood of the zero-inflated Poisson and zero-inflated negative binomial distributions, and to derive equations to calculate the optimal sample size. Systematic sampling was used to select 100 trees per grove of Río Red grapefruit (Citrus paradisi Macfad) at Finca Sayula, Veracruz, Mexico (latitude 19.20722, longitude -96.35194), from June to July 2021 and January 2022. The number of leafminers (Phyllocnistis citrella Stainton) and aphids (Toxoptera citricida Kirkaldy) present in three leaves per shoot per tree, considered as a sample unit, was counted. Simulations were performed in RStudio with different proportions of zero (0.1, 0.4, and 0.6) to compare the parameters obtained in the field using the methods of moments and maximum likelihood. Equations were derived to estimate the optimal sample size in studies of pests with low densities, based on the zero-inflated Poisson and zero-inflated negative binomial probability distributions. The method of moments yields optimal sample sizes smaller than those obtained by maximum likelihood, because they distinguish the origin from zero, so its use is recommended.