Título: Aplicación de dos pruebas estadísticas de bondad de ajuste en muestras complejas: un caso práctico en el campo forestal
Autores: Quintero-Méndez,María A.
Durán-Núñez,Mariano J.
Fecha: 2008-05-01
Publicador: SCIELO
Fuente:
Tipo: journal article
Tema: Gmelina arborea
error tipo I
parcelas de área fija
parcelas de área variable
Descripción: En esta investigación se comparan dos pruebas de bondad de ajuste en términos de su error tipo I: ji-cuadrada de Pearson y Rao-Scott con corrección de segundo orden, aplicadas a datos recolectados mediante técnicas de muestreo que no cumplen los supuestos de independencia e igual probabilidad de inclusión de las observaciones, llamadas muestras complejas. Ambas pruebas se usaron para ajustar categorías diamétricas en una plantación de gmelina (Gmelina arborea), aplicando muestreo sistemático con parcelas de área fija y parcelas de área variable (Muestreo de Bitterlich o Parcelas de Radio Variable), mediante técnicas de simulación. La prueba de Rao-Scott con corrección de segundo orden registra un error tipo I más bajo y cercano al valor nominal α que la prueba ji-cuadrada de Pearson, debido a que toma en cuenta los efectos del diseño muestral y corrige la violación de los supuestos. Los resultados obtenidos en esta investigación muestran la inconveniencia de usar la prueba de bondad de ajuste ji-cuadrada de Pearson en datos obtenidos mediante muestreos con parcelas fijas y parcelas de área variable, ampliamente usados en el campo forestal. Por tanto, es necesario usar pruebas estadísticas que consideren la complejidad del diseño muestral, a fin de obtener inferencias válidas.
Idioma: Español

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