Estrategias de modelado para determinar la dosis efectiva de herbicidas

Resumen

Introducción. Los ensayos de dosis-respuesta se utilizan con el objetivo de seleccionar la dosis eficiente de herbicidas en el manejo de arvenses. El análisis de datos en estos experimentos ha recibido críticas debido al uso de modelos estadísticos que no se ajustan a la distribución de la variable respuesta, la omisión de la estructura original del diseño experimental y la preferencia por modelos parciales en lugar de ajustar un modelo único. Los modelos no lineales mixtos se presentan como una alternativa más precisa para analizar estos experimentos. Objetivo. Determinar una dosis efectiva de un herbicida mediante tres estrategias de modelación en ensayos de dosis-respuesta. Materiales y métodos. Se realizaron dos experimentos independientes en invernaderos localizados en Tambor de Alajuela, Costa Rica durante el 2012, en los que se cuantificó el peso fresco (PF) en gramos (g) de un biotipo de Paspalum paniculatum L. en función de los gramos de equivalente ácido (GEA) de un herbicida, bajo un diseño en bloques completos al azar. Se utilizó como base un modelo de regresión logística de cuatro parámetros, y se ajustaron tres variantes del modelo. Mediante los criterios de información penalizada [criterio de información de Akaike (AIC) y criterio de información Bayesiano (BIC)], se seleccionó el modelo con mejor ajuste y menor incertidumbre. Resultados. La estrategia que consideró el experimento y el bloque dentro de cada experimento como efectos aleatorios resultó ser la más precisa. Este modelo estimó el intervalo de confianza (95 %) para la dosis efectiva media de GEA entre 335,12 y 384,32 g. Conclusión. Integrar la información de experimentos independientes como efectos aleatorios en un único modelo, generó estimaciones más precisas de la dosis efectiva de glifosato.