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En administración y economía se ha considerado al SAS como una de las plataformas analí-
ticas más útiles en comparación con SPSS, Oracle y Microsoft BI, contando en 2013 con el
35.4 % de la preferencia (Dembe et al., 2011; Ali y Ho, 2012; Vesset et al., 2013).

Actualmente, el Instituto SAS ofrece en línea un conjunto de programaciones y se dispone de
una gran cantidad de manuales publicados, que muestran cómo introducir, evaluar y validar la
distribución de bases datos (SAS, 2013; García y López, 2009), en tanto que, otros autores
discuten las diferencias entre el análisis de SAS utilizando diferentes procedimientos como
Proc GLM (modelo lineal general), MIXED o GLIMMIX (Wolfinger et al., 1997). No obstante,
resulta difícil la forma correcta de introducir a los investigadores de áreas distintas a las ma-
temáticas en los procesos de selección de los métodos de análisis estadísticos en conjunto
con los algoritmos a introducir en SAS y muy pocos documentos explican la forma correcta de
interpretar las salidas del paquete después del análisis.
El uso incorrecto del procedimiento de inferencia estadística puede afectar el avance de las
ciencias. Por ejemplo, Guigerenzer (2004) resume que los principales problemas de la aplica-
ción del análisis estadístico son: 1) utilizar métodos estadísticos sin conocimiento previo de la
distribución de las variables; 2) no diferenciar de forma clara la hipótesis nula y alternativa (Ho
y Ha) al relacionar causas y efectos; y 3) una mala concepción del concepto de significancia.

Hoon et al. (2010) analizaron los resultados de 86 artículos publicados en Korean Journal of
Pain y encontraron que solo el 20.9 % de los artículos estaban libres de errores estadísticos,
tales como el uso inadecuado de la distribución de probabilidad, la omisión de datos e incluso
la no utilización de ninguna herramienta estadística para la prueba de la hipótesis. Nour-Eiden EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN EN MÉXICO
(2016) encontró resultados similares al revisar los artículos de medicina publicados de 2010 a
2014, en donde los errores más comunes se debieron a la errónea aplicación de las pruebas
estadísticas.

El presente capítulo tiene como objeto mostrar los criterios de validez de la formalización de la
relación causa-efecto a través del uso de los modelos generales lineales (GLM), ofreciendo una
revisión de los principales algoritmos en SAS utilizados en el análisis de datos de investigación.

MétODOS

fuente de los datos

De experimentos ejecutados con bovinos y ovinos de engorda, se obtuvieron los datos las
variables peso final (PFin) y ganancia diaria de peso (GDP = (peso final-peso inicial) / días), cu-
yas variaciones se suponen debidas a la aplicación de un tratamiento (Ttrat) que consistió en
adicionar a la dieta tres tipos diferentes de productos enzimáticos.

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