RESUMO
Existen investigaciones donde se miden variables en varios períodos de tiempo sobre el mismo animal. Este tipo de información puede analizarse estadísticamente mediante tres opciones: Análisis univariados con la instrucción RANDOM del GLM; Análisis univariados o multivariados a través de transformaciones lineales mediante la instrucción REPEATED del GLM; y con modelos mixtos de covarianza con el procedimiento MIXED. Con el objetivo de evaluar estos tres métodos estadísticos y conocer cual es más preciso, se analizaron durante 7 meses los pesos corporales quincenales de una finca ubicada en el estado Táchira, Venezuela, (bosque húmedo tropical), donde 30 mautas mestizas con un peso y edad promedio de 176,9 ± 24,6 Kg y 17,22 ± 2,23 meses respectivamente, fueron distribuidas aleatoriamente dentro tres grupos de suplementación: (1) Control, (2) Alimento balanceado comercial, y (3) Harina de Gliricidia sepium con harina de maíz y melaza. Se obtuvieron estructuras de covarianzas, comparándose el procedimiento GLM con sus instrucciones RANDOM y REPEATED vs. el procedimiento MIXED en sus opciones CS, UN y AR1, todas del paquete estadístico SAS. Como variable respuesta se evaluó el peso de las mautas durante el período del ensayo y como variable independiente el grupo de suplementación, el período y la interacción lineal entre ambas. Así mismo, al realizar el análisis de la varianza utilizando la estructura de errores más indicada, se pudo corroborar que existe una interacción significativa entre el tratamiento y el período (P<0,01), es decir, que las curvas de crecimiento tienden a no ser paralelas. Los resultados indican que el análisis más ajustado es el Procedimiento MIXED con la opción AR1, ya que permite ajustar la matriz de covarianza.
There are investigations where variables are measured in periods of time on the same animal. This type of information should be analyzed statistically trough three ways: univariate analyses with the RANDOM statement of the GLM procedure; univariate or multivariate analysis with the method of lineal transformations with the REPEATED statement of the GLM; and with mixed models of covariance with the MIXED procedure. With the objective of evaluating these three statistical methods and to know the most precise, biweekly live weight coming from a rehearsal carried out located in the Tachira State, Venezuela (topical damp woods) was analyzed during 7 weeks, where 30 crossbred heifers with an average weight and age of 176.9 ± 24.6 Kg and 17.22 ± 2.23 months respectively, were randomly distributed between three groups: (1) control, (2) balanced commercial feed, and (3) Flour of Gliricidia sepium with flour of corn and molasses. It was modeled covariance structures, comparing the GLM procedure with its RANDOM and REPEATED statements vs. the MIXED procedure in its CS, UN and AR1 options, of the statistical package SAS. As dependent variable it was studied the weight of the heifers during the assay period and as independent variables the supplementation group, the period and the linear interaction among both. When carrying out the analysis of variance using the most suitable structure of errors, it can be conclude that there was a significant interaction between treatment and period (P<0.01), and that is to say that the curves of growth spread unless parallel. Results indicate that the best fitting analysis is the Proc MIXED with the AR1 option, since it allows to adjust the covariance womb.