2 resultados para Gases, Rare--Statistical methods.


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El presente artículo es una revisión detallada de estudios científicos publicados que tratan el tema relacionado con la determinación de los elementos de las tierras raras (REEs) en el sistema suelo-planta. Los estudios han sido llevados a cabo principalmente en países europeos y asiáticos. Cabe señalar que la investigación en los países latinoamericanos es muy escasa; sin embargo, es creciente el interés de analizar la aportación de estos elementos al suelo y la planta, lo cual se debe a la aplicación de fertilizantes que contienen dosis elevadas de estos elementos en su composición. Diversas técnicas de muestreo, experimentación y análisis han sido empleadas para la determinación de los REEs. No obstante, se considera que el manejo de los datos ha sido incorrecto estadísticamente. El contenido del presente artículo aborda: (i) las generalidades de los REEs; (ii) el análisis de la bibliografía disponible con el fin de conocer las metodologías de muestreo y análisis más utilizadas en 37 artículos en total, señalando algunos puntos que se consideran todavía deficientes; (iii) dos ejemplos de la aplicación de técnicas estadísticas (intervalo de confianza de la media y pruebas de significancia de la relación F de Fisher y t de Student) utilizando datos reportados en dos artículos. Los resultados mostraron, con los datos del primer artículo analizado, que: a) no se aplicó una metodología estadística para evaluar la calidad de datos; b) al aplicar estadística se encontró que existen diferencias sistemáticas entre los datos determinados en el laboratorio y los certificados. En el segundo artículo analizado se demostró, mediante pruebas de significancia, que existen diferencias significativas en las medias de Ce y Eu (los dos elementos tomados como ejemplos) en las plantas de un sitio a otro.

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Measures of agro-ecosystems genetic variability are essential to sustain scientific-based actions and policies tending to protect the ecosystem services they provide. To build the genetic variability datum it is necessary to deal with a large number and different types of variables. Molecular marker data is highly dimensional by nature, and frequently additional types of information are obtained, as morphological and physiological traits. This way, genetic variability studies are usually associated with the measurement of several traits on each entity. Multivariate methods are aimed at finding proximities between entities characterized by multiple traits by summarizing information in few synthetic variables. In this work we discuss and illustrate several multivariate methods used for different purposes to build the datum of genetic variability. We include methods applied in studies for exploring the spatial structure of genetic variability and the association of genetic data to other sources of information. Multivariate techniques allow the pursuit of the genetic variability datum, as a unifying notion that merges concepts of type, abundance and distribution of variability at gene level.