USO INCORRECTO DEL ANOVA BIFACTORIAL CLÁSICO: ALTERNATIVA NO PARAMÉTRICA PARA OBTENER CONCLUSIONES CONFIABLES

ALLASIA MARÍA BELÉN; BOGGIONE MARÍA JULIA; SILVA QUINTANA S.; IVANCOVICH J.; PISKULIC L.; FERREYRA J.; LABADIÉ N.; BOTTAI H.; RACCA L.

Rosario

Congreso; XVIII CONGRESO y XXXVI REUNIÓN ANUAL DE LA SOCIEDAD DE BIOLOGÍA DE ROSARIO; 2016

USO INCORRECTO DEL ANOVA BIFACTORIAL CLÁSICO: ALTERNATIVA NO PARAMÉTRICA PARA OBTENER CONCLUSIONES CONFIABLESIntroducción: Los experimentos factoriales se usan prácticamente en todos los campos de investigación, ya que son eficientes para detectar los efectos de los factores y sus interacciones. La técnica estadística que se aplica para analizar los resultados provenientes de experimentos de este tipo es el Análisis de la Variancia (ANOVA, por las siglas del inglés Analysis of Variance). El ANOVA clásico requiere el cumplimiento de supuestos acerca del comportamiento de los datos que están siendo examinados (normalidad, homocedasticidad e independencia), no obstante en la práctica profesional es frecuente que los datos a analizar no los satisfagan. Por otra parte, es usual la presencia de observaciones atípicas (outliers) debidas a errores experimentales o a comportamientos inusuales. La aplicación de las técnicas no paramétricas y métodos robustos son análisis alternativos ante dicha situación. En este caso, se estudia un procedimiento que propone una alternativa de asignación de rangos óptima para estos diseños, denominado Transformación a Rangos Alineados (ART, por sus siglas en inglés: Aligned Rank Transform) propuesto por Salter & Fawcett (1993). Objetivo: Mostrar a través de una aplicación práctica que utilizar una técnica paramétrica cuando no se cumplen los supuestos establecidos puede conducir a conclusiones erróneas, brindando además una herramienta alternativa para aplicar en estas situaciones.Metodología: Para evaluar el efecto de dos factores: Soporte (soja, papel) y Tiempo (0,24,48 horas) sobre el pH del extracto del cultivo fúngico en la producción de celulasa por fermentación en estado sólido bajo un diseño completamente aleatorizado, se realizó el ANOVA clásico y con ART sobre un conjunto de datos generados mediante simulación. Éstos fueron analizados usando el software estadístico R. Un p-value menor a 0.05 se consideró significativo. Resultados: Se comprobó a través del análisis de residuos que los datos no cumplen el supuesto de normalidad (Test de Anderson-Darling. p