MGIDI: An efficient statistical methodology for multivariate analysis of agronomic data - Santos Mamani Franklin (Journal of the Selva Andina Biosphere)
El análisis estadístico de múltiples variables agronómicas es esencial para obtener una comprensión completa y precisa de los rasgos estudiados. Al considerar de manera integrada las diferentes variables, podemos tomar decisiones fundamentadas y efectivas en el ámbito agrícola, maximizando los resultados y el potencial de mejora genética en las plantas. Sin embargo, en los trabajos de investigación se suele limitar el análisis a una sola variable, utilizando métodos univariados simples, como el análisis de varianza y las pruebas de promedio para comparar las medias de cada tratamiento. Esto implica una pérdida de información valiosa y no permite apreciar las interdependencias entre las variables y tratamientos. Por el contrario, el análisis multivariado permite explorar de manera exhaustiva la variabilidad fenotípica y las relaciones entre las variables de estudio1. Por tanto, analizar un conjunto de múltiples variables, facilita la interpretación, toma de decisiones y una mejor comprensión de los factores que influyen en los resultados de un trabajo de investigación.