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Finalmente, es importante probar la independencia de las variables incluidas en los modelos
y la normalidad. Por lo tanto, incluir un análisis preliminar que incluya no muchos factores o
niveles de factores antes de analizar la combinación de todos puede ser útil para reducir la
probabilidad de errores.

CONCluSIONeS

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Las herramientas estadísticas ofrecen un conjunto de procedimientos estocásticos (probabi-
lísticos) que resultan útiles para caracterizar, inferir o incluso predecir la probabilidad de aso-
ciación entre dos o más variables aleatorias, determinando la probabilidad de acierto y error
en tales inferencias. Los procedimientos GLM del SAS son muy útiles en el análisis de datos,
cuando se requiere formalizar la asociación entre variables de respuesta y variables indepen-
dientes categóricas o continuas. Sin embargo, la validez del uso de estos procedimientos de-
pende de que la distribución de los datos de las variables aleatorias bajo estudio sea normal, lo
que implica que los datos que las componen cumplan con los principios de ser independientes
y con idéntica probabilidad de ser seleccionadas. Sin embargo, también implica que la serie
de datos a analizar debería tener momentos típicos de la distribución normal (media, varianza,
coeficiente de asimetría y curtosis). La validez de las inferencias, conclusiones y recomenda-
ciones obtenidas del análisis de datos depende de la correcta selección y aplicación de los
modelos.

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