Estudio del crecimiento bacteriano. Enfoque de análisis de datos con medidas repetidas.

Abstract

Los análisis de datos para medidas repetidas se aplican a un conjunto de mediciones de la misma variable tomadas sobre la misma unidad experimental a lo largo de tiempo, donde los períodos de observación son establecidos por el investigador. Esta estructura de datos, por lo general causa que las varianzas y correlaciones sean diferentes en el tiempo y, por tal razón, no es apropiado analizar los datos mediante un análisis estadístico clásico. Este artículo explica la metodología adecuada haciendo uso de datos de crecimiento bacteriano en el jamón de pavo, mediante un modelo factorial con errores aleatorios dependientes del tiempo usando la estructura de covarianza ANTE(1) elegido por medio de los criterios AIC, BIC y AICC. El procesamiento de los datos se realizó con el PROC MIXED del SAS, que usa como método de estimación de los parámetros la Máxima Verosimilitud Residual (REML) por defecto, empleado para modelos de efectos mixtos, debido a que admite el modelamiento de la estructura de covarianza de los datos. Aplicar esta metodología estadística a la variable crecimiento bacteriano, nos llevó a la conclusión de que el uso de aceites esenciales con película favorece en la conservación del jamón de pavo en el tiempo.