La estadística descriptiva en R es el primer paso para darle sentido a los datos del campo. Su objetivo principal es resumir y describir las características de un conjunto de datos, transformando una tabla de números en información comprensible que nos ayuda a entender qué está pasando en nuestros cultivos o sistemas de producción .
En lugar de preguntarnos por qué un rendimiento fue bajo o alto, la estadística descriptiva responde preguntas como: ¿cuál fue el rendimiento promedio? o ¿qué tan variable fue la producción entre las diferentes parcelas?.
Existen dos tipos principales de medidas, y en R las calculas
fácilmente con funciones básicas o paquetes especializados como
AgroR :
mean): El promedio aritmético.
Por ejemplo, la producción promedio de maíz en toneladas por hectárea
.median): El valor que divide
los datos en dos mitades. Es útil cuando tienes datos muy dispares, ya
que no se ve tan afectada por valores extremos como la media .sd): Te dice, en
promedio, cuánto se desvían los datos de la media. Si el rendimiento
promedio es 5000 kg/ha y la desviación estándar es 500 kg/ha, sabes que
la mayoría de los datos están entre 4500 y 5500 kg/ha .
Importante en ingeniería agrícola: Un valor pequeño
indica que un proceso (como el riego o la siembra) es consistente.var): Es el cuadrado de la
desviación estándar. Se usa más en cálculos estadísticos avanzados
.CV): Es la
desviación estándar dividida por la media, expresada en porcentaje. Es
la medida estrella en la experimentación agrícola. Un CV alto significa
que tus datos son muy dispersos y la media no es muy representativa. En
ensayos de campo, un CV bajo (por ejemplo, <15%) suele ser señal de
un buen experimento, con control sobre la variabilidad del suelo y el
ambiente .Imagina que tienes datos de producción de forraje de un sistema
ganadero. Con funciones básicas de R podrías calcular la media o la
desviación estándar de la producción diaria . Pero si quieres
profundizar y comparar, puedes usar paquetes como AgroR. Su
función desc() te permite obtener un resumen completo para
cada tratamiento de un experimento :
library(AgroR)
# Asumiendo que tienes un data frame llamado 'datos' con columnas: 'tratamiento' y 'produccion'
# La función desc() te dará la media, mediana, mínimo, máximo, varianza,
# desviación estándar y CV para cada tratamiento y para el total general.
with(datos, desc(tratamiento, produccion))Este análisis te permite ver, por ejemplo, qué variedad de pasto
tiene la media más alta y, al mismo tiempo, cuál tiene la menor
variabilidad. Además, la función genera un gráfico de caja y bigotes
(boxplot) que te permite visualizar la distribución de los
datos y detectar valores atípicos de un vistazo .
La estadística descriptiva también es el punto de partida para análisis más complejos, como la modelización de series temporales. Por ejemplo, puedes usar R para analizar cómo ha variado el precio del maíz a lo largo de los años, usando la descriptiva para entender su tendencia y estacionalidad antes de aplicar modelos predictivos como ARIMA .
En definitiva, la estadística descriptiva en R es la lupa que te permite examinar a fondo tus datos agrícolas. Te da las herramientas para caracterizar, comparar y comunicar los resultados de tus experimentos o el comportamiento de tus sistemas de producción, sentando las bases para una toma de decisiones más informada.
Si te interesa profundizar, puedo explicarte con más detalle cómo
usar el paquete AgroR o cómo aplicar estas medidas a un
caso específico, como el análisis de datos de riego o fertilización.