INVESTIGADORES
BALZARINI Monica Graciela
congresos y reuniones científicas
Título:
Sobre la influencia de la falta de datos en la estimación de estabilidad genotípica vía un modelo lineal mixto
Autor/es:
IBAÑEZ, M.A.; DI RENZO, M.A.; BALZARINI, M.G.
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Congreso; X Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística; 2012
Institución organizadora:
Sociedad Argentina de Estadística, Grupo Argentino de Biometría, Sociedad Chilena de Estadística y Sociedad Uruguaya de Estadística.
Resumen:
En ensayos agrícolas multiambientales (MET), los mejores genotipos (G) se identifican a partir de estimaciones del rendimiento promedio y de la estabilidad de rendimientos a través de ambientes (E). Con varios años de MET, no todos los E tienen datos de todos los G debido la alta tasa de reemplazo de G, generando "huecos de información" en las bases de datos (BD). Los modelos lineales mixtos (MLM) son recomendados para estimar no sólo promedios sino también varianzas en estos contextos, pero no se conoce cuál es la eficiencia de esta aproximación según la extensión de la incompletitud de datos. En este trabajo se comparan los ordenamientos de G obtenidos según una medida de estabilidad clásica (varianza de estabilidad de Shukla) desarrollada bajo el supuesto de datos completos, y según una medida de estabilidad basada en un MLM (varianza del término aleatorio de interacción G×E, heterogénea por genotipo). Partiendo de BD completas de MET de maíz, simulamos el proceso de reemplazo de G de manera de obtener varias BD con niveles crecientes de incompletitud (datos faltantes en 5 y en 25% de los G en 5 de 6 E y datos faltantes en 5 y en 25% de los G en 3 de 6 E). En la BD completa hubo alta correlación entre el ordenamiento de los G según su estabilidad fuera derivada por uno u otra medida. Con la medida de estabilidad basada en MLM se obtuvieron altas correlaciones entre los ordenamientos logrados en la BD completa y las BD incompletas, r=1 y 0.96 para 5 y 25% de datos faltantes en 5/6 E, y r=0.98 y 0.89 para 5 y 25% de datos faltantes en 5/6 E. Los MLM fueron eficientes en recuperar el ordenamiento por estabilidad de los G aún en el contexto más desfavorables de los evaluados.
