Precisión en los experimentos agrícolas: Algunas consideraciones y alternativas

La agricultura es una de las actividades humanas más diversas, la cual, por necesidad, debe cambiar continuamente para hacer producir los cultivos de la forma más eficientemente posible. En esta búsqueda por mejorar los rendimientos de las cosechas, toma contundencia a inicios del siglo XX, desde la perspectiva fisheriana, una de las herramientas del método científico fundamental, como es la experimentación. Los experimentos agrícolas, también llamados ensayos agrícolas, llevados a cabo mediante el debido protocolo, son los que han permitido establecer muchas alternativas aplicables a la agricultura y además han venido mejorándose continuamente. Por ello, el rigor científico de los experimentos en su planificación protocolaria es lo que los caracteriza dentro de la eficiencia y la objetividad, lo que a su vez está ligado a la precisión experimental; esta última, un componente que debe ser fundamental y subyacente de los experimentos para que éstos tengan la eficacia necesaria en la detección de los efectos de las alternativas de prueba.

La precisión de los experimentos es uno de los aspectos fundamentales que hace posible detectar diferencias entre los distintos tratamientos que se evalúan en un ensayo, cuya máxima ocurrencia depende básicamente de un oportuno diseño, de un adecuado manejo experimental y de un consecuente procedimiento para la medición de las variables de respuesta. En este sentido, un experimento preciso nos protege de caer en decisiones erradas como la de negar una alternativa que en un escenario determinado tiene efectos reales (error tipo II), sin embargo, por la falta de control de la varianza interna del ensayo son obviados a nivel experimental. Esta falta de precisión crea así un falso negativo que desechará, posiblemente, alguna oportunidad de mejorar la productividad de algún cultivo o, incluso, de afianzar o refutar una teoría fundada.

Un experimento preciso permite lograr eficiencia en los recursos que se destinan a la investigación, ya que al poder discernir claramente los efectos de las distintas alternativas que se prueban en un ensayo desde una primera experiencia, es posible acortar los tiempos e ir delineando relativamente rápido la vía de un proceso de investigación; evitando así el desarrollo de experimentos adicionales con fines de confirmación que, por lo general, hacen muy costoso el proceso. Al tener experimentos sensibles, con un control adecuado del error experimental, indirectamente es posible ampliar los programas de investigación a nivel institucional dentro de cualquier ciencia, pues quedan recursos que podrían invertirse en ensayos de otros procesos de indagación.

En pro de esa necesaria precisión experimental en los ensayos agrícolas se ha escrito este texto, explicando en sus nueve capítulos varios métodos y algunas consideraciones que el investigador podría tomar en cuenta, tanto en la planeación y desarrollo como en la toma, análisis e interpretación de sus datos. Es así como también se han incluido metodologías de la experimentación industrial, utilizados en optimización de procesos que, a pesar de tener fases no tan prácticas para aplicarse en la agricultura, se detallan para que se reconozcan componentes importantes de éstas. En este sentido se expone, por ejemplo, un caso de los diseños de segundo orden para generar superficies de respuesta, con el fin de que el investigador pueda adaptarlas parcialmente a la experimentación agrícola y así tomar decisiones más precisas.

Se inicia con el capítulo I haciendo una explicación sobre las distribuciones experimentales[1], sus fundamentos de uso y una descripción sobre los distintos tipos de experimentos que se desarrollan en la agronomía y que podrían aportar a una mayor precisión en los resultados. Con esta perspectiva, es preciso indicar que, si bien el manejo de un ensayo es de mucha importancia, la selección de una distribución experimental que esté en consecuencia con un determinado ambiente en donde se desarrollará la experiencia puede ser incluso mucho más importante que dicho manejo. No hay que olvidar que, dentro del diseño o planeación de un experimento, la selección de la distribución se hace antes que el manejo.

En el capítulo II del texto se explica detalladamente sobre las diferentes metodologías para definir el tamaño de las unidades experimentales, pasando desde los mapas de heterogeneidad del suelo hasta la descripción del método de Hatheway; temáticas que, en la bibliografía a nivel regional, y especialmente a nivel local, son muy escasas, siendo de enorme importancia en la precisión de los experimentos. En el capítulo III se exponen las técnicas para seleccionar tanto los diferentes tipos de muestreo como la definición de los tamaños muestrales, incluyéndose métodos para investigaciones observacionales, así como para las de tipo experimental.

En el capítulo IV se señalan algunas consideraciones sobre las variables más comúnmente valoradas en los ensayos. También se precisan algunas alternativas para verificar normalidad y homocedasticidad de datos, además de las técnicas de ajustes para estabilizar las varianzas, utilizando de soporte algunos programas de estadística como Infostat, IBM SPSS statistics y Minitab. Igualmente, se detalla una alternativa adicional de ajuste como lo es el análisis de covarianza; así como el análisis de varianza multivariado para utilizarse cuando se tienen variables dependientes relacionadas que podrían involuntariamente incrementar, en la práctica, la probabilidad del error tipo I. Como parte final de este capítulo se incluye la descripción de un modelo de análisis de varianza que considera la variabilidad debido al submuestreo, presentado como otra alternativa para minimizar el error experimental al sustraer la variabilidad que ocurre al interior de las propias unidades experimentales.

Algunas de las distribuciones en bloques incompletos se tratan en el capítulo V. Este apartado describe varias alternativas de uso en cuanto a distribuciones que utilizan bloques que incluyen sólo una parte de un número elevado de tratamientos que se prevén evaluar en un ensayo, cuya característica principal es la de poder controlar de forma eficaz la heterogeneidad del suelo; a diferencia de los ensayos con bloques completos que pierden precisión al ampliarse extensamente en el campo. Se detallan temáticas relacionadas a distribuciones con bloques incompletos balanceados y parcialmente balanceados, distribuciones en latice, distribuciones en alfa - latice, algunas alternativas de distribución de cuadro latino y terminando con una explicación rápida sobre distribuciones resolubles de bloques incompletos. Complementariamente, en el capítulo VI se incluyen algunas distribuciones con bloques anidados por características de replicación en espacio y tiempo, experimentos exploratorios con bloques aumentados, además de cuadrados latinos replicados y modificados.

En el capítulo VII se especifican algunas consideraciones a tener en cuenta sobre el diseño de experimentos agrícolas, relacionadas al propio tipo de distribución experimental, a la conveniencia de los arreglos factoriales, a los tratamientos, a las variables de respuesta y a las herramientas estadísticas. Así también, se incluye información sobre las pruebas no paramétricas, análogas a los análisis de varianza para una distribución completamente al azar y de bloques completos al azar; concluyendo con algunas indicaciones sobre las labores culturales que se realizan en los experimentos.

Subsecuentemente, en el capítulo VIII se describen algunos arreglos experimentales (o diseño de tratamientos factoriales) para optimización, tales como los factoriales incompletos San Cristóbal y el Central Compuesto; este último utilizado en la metodología de Superficie de Respuesta. Igualmente, se hace una exposición sobre los factoriales 2^K con una sola réplica y fraccionados, los cuales son utilizados a nivel exploratorio y en procesos de optimización; siendo todos, arreglos factoriales que pueden ser adaptados para utilizarse en los ensayos agrícolas. También se incluye la temática de los factoriales que se realizan en bloques con efecto de confusión (también con bloques incompletos), como alternativas de control de la heterogeneidad del suelo. Asimismo, se ha visto conveniente incluir como último tema de este capítulo lo referente a los experimentos en franjas, alternativa ideada para experiencias en las cuales se valoran dos factores que tienen cierta restricción al ser distribuidos dentro de las unidades experimentales, de allí que se ubiquen en franjas para un mejor control de los efectos de traslape entre tratamientos.

Finalmente, el capítulo IX se ha estructurado tomando en consideración el gran dilema entre lo que es significancia estadística y significancia práctica, definida esta última a través del beneficio económico que pueden ofrecer los tratamientos de un ensayo. En forma breve, se hace una descripción de la metodología de la tasa de retorno marginal como una opción para definir la recomendación de tratamientos de un ensayo en función de la utilidad económica de cada uno de ellos; además, se incluyen temas como la relación beneficio-costo y lo concerniente al rendimiento óptimo económico. La necesidad de incluir esta temática viene dada por su importancia en gran parte de los experimentos agrícolas, ya que éstos comúnmente se desarrollan en ambientes altamente volubles en espacio y tiempo, por consiguiente, podría ocurrir que alternativas con efectos estadísticamente significativos insoslayablemente deben relegarse porque no presentan ninguna ventaja en términos de rentabilidad para el agricultor.

No es de menos indicar que este documento se ha propuesto para contrarrestar ciertos criterios arraigados que muchas veces restan precisión y/o exactitud a un ensayo, como el de creer que todo dato porcentual debe ser sometido a un ajuste angular, o el de medir el número de macollos por m² en siembras de arroz directa cuando no se lo ha voleado adecuadamente, o incluso el de seguir utilizando una distribución de bloques en un mismo campo cuando en experimentos previos no se han detectado diferencias significativas en la fuente de bloqueo. Estos son solo algunos de los elementos que han servido de fundamento para la redacción de este texto.

La obra se ha concebido como un complemento al diseño de experimentos agrícolas, aportando con descripciones conceptuales y de ejemplos en algunos casos, de tal forma que aquel que realiza investigación agrícola adquiera y/o amplíe el razonamiento integral en la definición de los ensayos, partiendo del supuesto de que el lector tiene un conocimiento previo del diseño experimental en esta ciencia. Se ha tratado de abarcar, al menos, las más importantes alternativas y metodologías a las que puede recurrir quien diseña un experimento agrícola, con el propósito de que los resultados experimentales tengan la mayor precisión posible. Queda a disposición esta humilde obra, esperando que sea un aporte importante en la planeación, desarrollo y éxito de sus experimentos.

Freddy Gavilánez Luna

[1] Se prefiere utilizar en este texto la definición de DISTRIBUCIÓN EXPERIMENTAL haciendo referencia a lo que comúnmente se llama DISEÑO EXPERIMENTAL, dado que, bajo el criterio del autor, estos términos holísticamente son dos cosas distintas.