Introducción

En este experimento se evaluó el efecto de la aplicación de frío y de la época sobre la apertura de yemas en azaleas. Para medir de manera estandarizada la respuesta de las plantas, se utilizó como variable de interés la proporción de yemas abiertas en relación con el total de yemas observadas en cada unidad experimental.

La fórmula empleada fue:

\[ prop = \frac{abiertas}{abiertas + cerradas} \]

library(dplyr)
azaleas_base <- azaleas_base %>%
  mutate(total = abiertas + cerradas,
         prop = abiertas / total,
         epoca = factor(epoca),
         trat = factor(trat))

Esta expresión permite calcular el porcentaje relativo de yemas que efectivamente se abrieron, eliminando el sesgo que podría surgir al comparar únicamente los valores absolutos de yemas abiertas.

Por ejemplo, si una planta tiene muchas yemas en total y otra pocas, comparar solo el número de yemas abiertas podría inducir a conclusiones erróneas. En cambio, al utilizar la proporción, se ajusta la medida en función del total disponible, haciendo que los tratamientos y épocas sean comparables entre sí.

En este informe, la proporción se usó como variable respuesta en los análisis gráficos, descriptivos y en el modelo estadístico factorial 3 (épocas) × 2 (tratamientos), permitiendo identificar patrones en la apertura de yemas bajo diferentes condiciones.

Resultados

Promedios

tabla_promedios <- azaleas_base %>%
  group_by(epoca, trat) %>%
  summarise(promedio = mean(prop),
            sd = sd(prop),
            n = n(),
            se = sd/sqrt(n)) %>%
  ungroup()
## `summarise()` has grouped output by 'epoca'. You can override using the
## `.groups` argument.
print(tabla_promedios)
## # A tibble: 6 × 6
##   epoca trat   promedio     sd     n      se
##   <fct> <fct>     <dbl>  <dbl> <int>   <dbl>
## 1 1     frio      0.511 0.0189     3 0.0109 
## 2 1     nofrio    0.527 0.0178     3 0.0103 
## 3 2     frio      0.501 0.0153     3 0.00883
## 4 2     nofrio    0.667 0.0243     3 0.0140 
## 5 3     frio      0.961 0.0202     3 0.0117 
## 6 3     nofrio    0.958 0.0143     3 0.00825
library(knitr)

kable(tabla_promedios, 
      caption = "Promedios de proporción de yemas abiertas por época y tratamiento",
      digits = 3)
Promedios de proporción de yemas abiertas por época y tratamiento
epoca trat promedio sd n se
1 frio 0.511 0.019 3 0.011
1 nofrio 0.527 0.018 3 0.010
2 frio 0.501 0.015 3 0.009
2 nofrio 0.667 0.024 3 0.014
3 frio 0.961 0.020 3 0.012
3 nofrio 0.958 0.014 3 0.008

En la Tabla 1 podemos ver los promedios de proporción de yemas abiertas por época y tratamiento. - En la primera época las proporciones fueron similares entre frío (0.511) y nofrío (0.527). - En la segunda época se observó una mayor apertura de yemas en el tratamiento sin frío (0.667) comparado con el tratamiento con frío (0.501). - Finalmente, en la tercera época ambos tratamientos alcanzaron proporciones cercanas a 1 (0.961 y 0.958 respectivamente), indicando que al final del ciclo casi todas las yemas habían abierto independientemente del tratamiento.

Diagrama de tratamientos en promedio

Se empleó un diagrama de cajas (boxplot) para comparar la proporción de yemas abiertas entre los dos tratamientos evaluados: con frío y sin frío. Esta herramienta nos permite visualizar la tendencia central, la dispersión y la variabilidad de los datos dentro de cada tratamiento, mostrando la mediana, el rango intercuartílico y los posibles valores extremos.

ggplot(azaleas_base, aes(x = trat, y = prop, fill = trat)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.6) +
  labs(x = "Tratamiento", y = "Proporción de yemas abiertas",
       title = "Comparación entre tratamientos (frío vs nofrío)") +
  theme_minimal()

En este caso, se observa que ambos tratamientos presentan distribuciones amplias en la proporción de yemas abiertas, aunque con ligeras diferencias en sus medianas.

Efecto del tratamiento en diferentes epocas

En este caso, se muestra la interacción entre el tratamiento de frío y la época de evaluación en relación con la proporción de yemas abiertas en azaleas. Este tipo de representación es importante porque permite observar cómo evoluciona la respuesta de las plantas a lo largo del tiempo y si el tratamiento de frío genera un efecto diferencial en comparación con el tratamiento sin frío.

# Reetiquetamos las épocas con nombres de meses
azaleas_base <- azaleas_base %>%
  mutate(epoca = factor(epoca,
                        levels = c(1, 2, 3),
                        labels = c("Octubre", "Diciembre", "Febrero")))

# Modelo binomial: abiertas y cerradas como respuesta conjunta
modelo <- glm(cbind(abiertas, cerradas) ~ trat * epoca,
              data = azaleas_base,
              family = binomial)

# ANOVA tipo III
library(car)
## Cargando paquete requerido: carData
## 
## Adjuntando el paquete: 'car'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     recode
Anova(modelo, type = 3)
## Analysis of Deviance Table (Type III tests)
## 
## Response: cbind(abiertas, cerradas)
##            LR Chisq Df Pr(>Chisq)    
## trat           0.28  1   0.597836    
## epoca        383.94  2  < 2.2e-16 ***
## trat:epoca    13.58  2   0.001127 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
# Gráfico de interacción frío vs nofrío
ggplot(azaleas_base, aes(x = epoca, y = prop, color = trat, group = trat)) +
  stat_summary(fun = mean, geom = "point", size = 3,
               position = position_dodge(0.2)) +
  stat_summary(fun = mean, geom = "line",
               position = position_dodge(0.2)) +
  stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar", width = 0.2,
               position = position_dodge(0.2)) +
  scale_color_manual(values = c("frio" = "blue", "nofrio" = "red"),
                     name = "Tratamiento",
                     labels = c("Frío", "No frío")) +
  labs(x = "Época de evaluación", y = "Proporción de yemas abiertas",
       title = "Interacción entre tratamiento de frío y época en Azaleas") +
  theme_minimal()

Se observa que en la primera época las diferencias entre los tratamientos son mínimas, con proporciones bajas y cercanas entre sí. En la segunda época, el tratamiento sin frío presenta un aumento progresivo en la proporción de yemas abiertas, mientras que el tratamiento con frío mantiene valores bajos y estables. Sin embargo, en la tercera época ambas condiciones convergen y alcanzan proporciones similares, cercanas al 95%.

Discisión

Los resultados muestran que el tratamiento de frío no aumentó la proporción final de yemas abiertas en azaleas, pero sí afectó el ritmo de apertura a lo largo del tiempo. En la primera época ambos tratamientos fueron similares, mientras que en la segunda las plantas sin frío abrieron más yemas que las sometidas a frío. Finalmente, en la tercera época ambos grupos alcanzaron valores cercanos al 100%, indicando que el frío retrasó la apertura pero no modificó el resultado final.

Conclusión

El experimento demostró que la aplicación de frío no modifica la proporción final de yemas abiertas en azaleas, ya que al final del ciclo ambas condiciones alcanzaron valores cercanos al 100%. Sin embargo, sí afecta la dinámica de apertura: en etapas intermedias las plantas sin frío abrieron más yemas que las sometidas al tratamiento. Esto indica que el frío actúa principalmente como un regulador del tiempo de floración y no como un factor que aumente la cantidad de yemas abiertas. En términos prácticos, estos resultados sugieren que el manejo del frío puede ser útil para sincronizar o retrasar la apertura de yemas según los objetivos de producción, más que para incrementar la floración total.