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et al., 1997; Ali y Ho, 2012).

El objetivo del presente capítulo es mostrar la formalización de la relación-causa efecto utilizan-
do los fundamentos y validez de los modelos estocásticos del análisis de varianza (ANOVA),
correlación y regresión lineal simple y múltiple, sus algoritmos en SAS e interpretaciones.

MAterIAleS y MétODOS

Base de datos. En tres localidades diferentes se establecieron cultivos de maíz con densidad
final de siembra de siembra de 85,000 plantas/ha.

Factores. El diseño del experimento consideró la prueba de 25 híbridos de maíz y 3 proba-
dores en 3 diferentes localidades.

Variables evaluadas. Además del rendimiento, se evaluó la calidad nutricional de las plantas
completas a través de las variables: materia seca (MS), fibra detergente neutro (FDN), fibra
detergente ácido (FDA), proteína cruda (PC), digestibilidad in vitro de la MS (DIV) y una aproxi-
mación de la producción de leche que se obtendría si vacas consumieran las plantas comple-
tas (ProdLeche).

Diseño del experimento. El experimento se estableció completamente al azar y consideró 2
repeticiones por tratamiento.

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Modelo del análisis de varianza

Para asociar el efecto de los factores (variables categóricas) y las variables de respuesta, se
utilizó el procedimiento de modelos generales lineales (Proc GLM) del paquete SAS (v. 9.2,
2013) para el análisis de varianza (ANOVA). Se desarrolla el modelo incluyendo factor por factor
hasta llegar al Modelo 1.

Modelo 1

Donde: Y=FDN, FDA, PC, MS, DIV y ProdLeche; Rep(Loc) = efecto aleatorio de la i-ésima
ij
repetición anidada en la j-ésima localidad; µ = promedio general; H = efecto fijo del k-ésimo
k
híbrido; P = efecto del k-ésimo probador; (Loc*H) , (Loc*P) , (H*P) y (Loc*H*P) =interacción
jkl
kj
jl
k
jk
entre factores de efectos fijos; = error aleatorio.
ijk
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