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PROCEDIMIENTOS PARA PRUEBAS DE EVALUACIÓN ESTÁNDAR DE CLONES AVANZADOS DE PAPA 49
El AUDPC es fácil de calcular, usa la evaluación múltiple y no depende de la transformación.
El AUDPC también presenta algunas desventajas, las cuales serán discutidas
al final de este capítulo.
El AUDPC es frecuentemente calculado usando la siguiente fórmula (Campbell y
Madden, 1990):
n - 1
AUDPC =
y i + y
∑ (
i + 1
)
( t i + 1 - t i )
2
i = 1
Donde “t” es el tiempo de cada lectura, “y” el porcentaje de follaje afectado en cada
lectura y “n” el número de lecturas. La variable “f” puede representar los días julianos,
los días después de la siembra o los días después de la emergencia.
En la Figura 1, se presenta la representación gráfica de la ecuación. Asimismo, muestra
al AUDPC como una suma de las áreas trapezoidales.
Al final del capítulo, se brinda un ejemplo de cálculo del AUDPC con Microsoft Excel.
La plantilla de evaluación para el tizón tardío está incluida en el libro de campo de
la GCI, lo cual facilita el registro de datos y el cálculo del AUDPC (mayor detalle en
Anexo 2).
Nota: Como se menciona al final del capítulo, cuando se ha presentado condiciones adversas y ha sido prevenido el buen desarrollo
de la enfermedad, las lecturas a incluirse en el cálculo del AUDPC deben ser cuidadosamente seleccionadas.
Análisis de datos
Se puede hallar el AUDPC o porcentaje de valores de infección usando el análisis
de variancia (ANOVA) después de una exploración de datos a través de estadística
simple como media, error estándar, distribución de frecuencias y diagrama de cajas.
La prueba de Dunnett se puede aplicar para comparar el AUDPC o la mediana del
porcentaje de infección de los clones evaluados con las medianas de los testigos.
Se recomienda el análisis de residuales para probar la validez del modelo y analizar el
comportamiento de la variancia (homogénea o no).
El AUDPC y porcentaje de infección son considerados variables seudo cuantitativas
con jerarquía y pueden ser analizados sin transformación y comparados usando
métodos no paramétricos de análisis con el uso de las pruebas de Friedman (DBCA) o
de Kruskall Wallis (DBCA).