CARACTERIZACIÒN DE POBLACIONES MICROBIANAS EN DOS TIPOS DE ESTIÉRCOL, DURANTE EL PROCESO DE COMPOSTAJE CAROLINA PARRA OVIEDO PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE CIENCIAS CARRERA DE MICROBIOLOGIA AGRICOLA Y VETERINARIA Bogotá, D. C. JUNIO DE 2008
124
Embed
CARACTERIZACIÒN DE POBLACIONES MICROBIANAS EN DOS …
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
CARACTERIZACIÒN DE POBLACIONES MICROBIANAS
EN DOS TIPOS DE ESTIÉRCOL, DURANTE
EL PROCESO DE COMPOSTAJE
CAROLINA PARRA OVIEDO
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE CIENCIAS
CARRERA DE MICROBIOLOGIA AGRICOLA Y VETERINARIA Bogotá, D. C.
JUNIO DE 2008
CARACTERIZACIÒN DE POBLACIONES MICROBIANAS
EN DOS TIPOS DE ESTIÉRCOL, DURANTE
EL PROCESO DE COMPOSTAJE.
CAROLINA PARRA OVIEDO
TRABAJO DE GRADO Presentado como requisito parcial
Para optar al título de
MICROBIÓLOGA AGRÍCOLA Y VETERINARIA
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE CIENCIAS
CARRERA DE MICROBIOLOGIA AGRICOLA Y VETERINARIA Bogotá, D. C.
JUNIO DE 2008
NOTA DE ADVERTENCIA Artículo 23 de la Resolución N° 13 de Julio de 1946 “La Universidad no se hace responsable por los conceptos emitidos por sus alumnos en sus trabajos de tesis. Solo velará por que no se publique nada contrario al dogma y a la moral católica y por que las tesis no contengan ataques personales contra persona alguna, antes bien se vea en ellas el anhelo de buscar la verdad y la justicia”.
__________________________ Ingrid Schuler Ph.D., Bióloga
Decano Académica
____________________________
Janeth Arias Palacios Msc. Director de Carrera
Microbiología Agrícola y Veterinaria
DEDICATORIA
A mis padres Carlos y Maria Alba por ser un ejemplo de
perseverancia y brindarme su sabiduría ancestral para
fortalecer mi vida día a día.
A mis hermanos por apoyarme, enseñarme y alegrarme la existencia. A Julián por su amor, apoyo y paciencia.
AGRADECIMIENTOS
Al profesor Jaime Torres Bazurto por sus enseñanzas como maestro, por su
confianza, comprensión y apoyo incondicional durante el desarrollo de mi
trabajo de grado.
A la Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá y la Facultad de
Agronomía por la financiación de este proyecto.
Al señor Jairo Romero que me ayudo a voltear el compost semana a semana A todo el personal de Marengo por su colaboración en el desarrollo del
trabajo experimental en campo.
A los señores Marco Aurelio, Jesús, Rubén técnicos operativos de los
Laboratorios de Postgrado de la Facultad de Agronomía de la Universidad
Nacional de Colombia – Sede Bogota, por su ayuda en el desarrollo de esta
investigación.
A Carolina Lizcano por brindarme sonrisas en momentos difíciles
TABLA DE CONTENIDOS 1. INTRODUCCION....................................................................................................1 2. MARCO TEORICO.................................................................................................3 2.1. Definición del Compostaje 3 2.2. Historia del Compost 3 2.3. Características del proceso del compostaje 4 2.3.1. Microbiología del Compostaje 4 2.3.2. Clasificación de los residuos a Compostar 6 2.3.3. Microorganismos eficientes EM ® inoculo microbial para compostaje 7 2.4. Estiércoles 8 2.4.1. Características del Estiércol 9 2.4.2. Fermentación del estiércol 10 2.4.3. Reducción del volumen. 12 2.4.4. Compostaje de estiércoles 12 2.5. Estudios relacionados con el compostaje de estiércol en Colombia 14 2.5.1. Evaluación de los Microorganismos eficaces (EM) en producción de abono orgánico a partir del estiércol de aves de jaula. 14 2.6. Parámetros de Calidad del Compost. 15 2.6.1. Normas Técnicas Colombianas 16 3. FORMULACION DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .......................................18 3.1. Formulación del problema 18 3.2. Justificación. 19 4. OBJETIVOS ..........................................................................................................21 4.1. Objetivo General 21 4.2. Objetivos específicos 21 5. MATERIALES Y MÉTODOS .................................................................................22 5.1. Diseño de la investigación. 22 5.2. Montaje de pilas de compost 23 5.2.1. Volteo de las pilas de compostaje 24 5.3. Valoración de parámetros fisicoquímicos para cada tratamiento, durante el proceso de compostaje. 25 5.3.1. pH 25 5.3.2. Temperatura 26 5.3.3. Humedad 26 5.4. Análisis microbiológico. Recuento total de microorganismos 26 5.4.1. Identificación de los microorganismos aislados 27 5.5. Análisis de las propiedades físico-químicas en el producto final aplicando la norma NTC 5167 de 2004 27 5.5.1. Preparación de las muestras 27 5.5.2. Humedad 27 5.5.3. Capacidad de retención de agua 28 5.5.4. pH 28 5.5.5. Conductividad eléctrica 28 5.5.6. Cuantificación de cenizas por el método de pérdidas de volatilización. 29 5.5.7. Carbono Orgánico Oxidable total 29 5.5.8. Contenido de Nitrógeno total 29 5.5.9. Fósforo 29
5.5.10. Relación carbono/nitrógeno C/N 29 5.5.11. Determinación de Ca, K, Mg, Cu, Mn, Fe, Zn, por espectrofotometría. 30 5.6. Prueba de presencia de fitopatógenos 30 5.7. Prueba de presencia de patógenos humanos 30 5.8. Determinacion de hongos solubilizadores de fosfatos. 31 5.9. Diseño estadístico 31 RESULTADOS Y DISCUSIÓN..................................................................................32 6.1. Temperatura (ºC) y pH durante el proceso de compostaje. 32 6.1.1. Fase Mesófila 36 6.1.2. Fase Termofila 38 6.1.3. Fase Mesofilica. 39 6.1.4. Fase de Maduración 40 6.2. Recuento microbiológico 41 6.2.1. Fase Mesófila 41 6.2.2. Fase Termofila 44 6.2.3. Fase Mesofilica 46 6.2.4. Fase Maduración 46 6.3. Propiedades físico-químicas y microbiológicas en el producto final aplicando la norma ICONTEC NTC 5167 de 2004. 48 6.3.1. pH 48 6.3.2. Cenizas 49 6.3.3. Conductividad eléctrica 50 6.3.4. Carbono orgánico total 51 6.3.5. Nitrógeno 52 6.3.6. C/N 53 6.3.7. Fósforo 55 6.3.8. Calcio 56 6.3.9. Potasio 57 6.3.10. Magnesio 58 6.3.11. COBRE 59 6.3.12 Manganeso 60 6.3.13. Hierro 61 6.3.14. Zinc 62 6.3.15. Análisis de fitopatógenos 63 6.3.16. Prueba de presencia de patógenos humanos 65 6.3.17 Determinación de hongos solubilizadores de fosfatos 66 7. CONCLUSIONES..................................................................................................70 8. RECOMENDACIONES .........................................................................................72 9. BIBLIOGRAFIA .....................................................................................................73 ANEXO 1. PRUEBA ESTADÍSTICA.........................................................................78 ANEXO 2. PRODUCTO FINAL DEL COMPOSTAJE ............................................101 ANEXO 3. TEMPERATURA Y PH DURANTE EL COMPOSTAJE.......................106
LISTA DE TABLAS Tabla 1. Clasificación de residuos. Graves, 2000 .......................................... 6 Tabla 2. Características físicas del Compost. Graves, 2000......................... 7 Tabla 3. Características de un Compost comercialmente aceptable. Meléndez, 2003 ............................................................................................ 16 Tabla 4. Límites permisibles de parámetros físico-químicos y microbiológicos del compost para ser utilizado como acondicionador del suelo, ICONTEC, 2003.............................................................................................................. 16 Tabla 5. Propiedades fisicoquímicas de Gallinaza. ICONTEC, 1984.......... 17 Tabla 6. Tratamientos de los dos tipos de estiércol para compostaje.......... 24 Tabla 7. Análisis de los tratamientos compostados ..................................... 64 Tabla 8. Presencia de patógenos ................................................................ 65 Tabla 9. Hongos solubilizadores de fosfato ................................................. 66
LISTA DE FIGURAS Figura 1. Comportamiento del compostaje. Fuente Mustin, 1987 y Day et al, 1998; Tomado de Soto, 2003 Figura 2. Montaje de pilas de Compost. Fuente autora. Figura 3 Volteo de pilas de Compost. Fuente autora. Figura 4. Temperatura durante el compostaje de estiércoles Figura 5. pH durante el compostaje de estiércoles Figura 6. Promedio de poblaciones de bacterias y hongos durante el proceso de compostaje Figura 7. Aislamiento Bacillus spp Figura 8. Aislamiento de Penicillium spp Figura 9. Aislamiento de Aspergillus spp Figura 10. Aislamiento de hongos Figura 11. Aislamiento de Trichoderma sp Figura 12. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 1 Figura 13. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 5 Figura 13. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 5 Figura 14. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 10 Figura 15. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 14
Figura 16. Comportamiento del pH y la temperatura en el compostaje durante la semana 18 Figura 17. Recuento de Bacterias Semana 1 Figura 18. Recuento de Hongos Semana 1 Figura 19. Recuento de Bacterias Semana 5 Figura 20. Recuento de Hongos Semana 5 Figura 21. Recuento de Bacterias Semana 10 Figura 22. Recuento de Hongos Semana 10 Figura 23. Recuento de Bacterias Semana 14 Figura 24. Recuento de Bacterias Semana 18 Figura 25. Recuento de Hongos Semana 18 Figura 26. pH en producto final Figura 27. Porcentaje de cenizas en producto final Figura 28. Conductividad en producto final Figura 29. Carbono orgánico en producto final Figura 30. Nitrógeno en producto final Figura 31. Relación C/N en producto final Figura 32. Fósforo en producto final Figura 33. Calcio en producto final Figura 34. Potasio en producto final Figura 35. Magnesio en producto final Figura 36. Cobre en producto final Figura 37. Manganeso en producto final
Figura 38. Hierro en producto fina Figura 39. Zinc en producto final Figura 40. Hongos solubilizadores de hongos Figura 41. Acidificación en el medio Figura 42. Acidificación en el medio
RESUMEN
Se realizo en el Centro Agropecuario Marengo, (propiedad de la Universidad
Nacional de Colombia, Mosquera – Cundinamarca) la Caracterización de la
mezcla de dos tipos de estiércol (gallinaza y bovinaza), durante el proceso de
compostaje, se realizo a todos los tratamientos, los análisis de laboratorio
para determinar la caracterización física, química y microbiológica. Se
elaboraron nueve pilas en condiciones aeróbicas, Cada pila se dispuso con
dimensiones de 0.80m de alto con 1.50m de ancho y 1.50 largo, con un peso
de 200 Kg por pila durante un periodo de dieciocho semanas. Se evaluaron
durante las semanas uno, cinco, diez, catorce y dieciocho, las características
físico- químicas de temperatura y pH, a estos se les realizaron recuentos de
microorganismos en placa durante el proceso de degradación de los
estiércoles. En el producto final de los tratamientos de compostaje se hizo
la evaluación respecto a los parámetros de calidad, Norma ICONTEC NTC
5167 análisis de las propiedades fisicoquímicas humedad, pH, conductividad
eléctrica, porcentaje de cenizas, CO total , N, relación C/N, P, Ca, K, Mg, Cu,
Mn, Fe, Zn, análisis de la detección por ausencia y presencia de Salmonella
sp, Enterobacterias, Fitopatógenos y microorganismos solubilizadores de
fósforo. Se hallo estadísticamente una diferencia significativa entre todos los
tratamientos y sus características determinantes respecto a sus propiedades
como abonos orgánicos. Se evidencio la posibilidad de obtener un buen
compost con todo los parámetros de calidad a base de gallinaza sola como
el tratamiento 1 y de bovinaza sola como el T5, esto nos disminuye los
costos, no hay necesidad de adición de aditivos, y se convierte en una
alternativa eficiente para la solución a estos residuos dentro de las fincas
brindando un valor agregado a estos dos tratamientos. Solo es necesario
controlar los parámetros básicos de humedad y aireación por medio de
sp.,Streptomyces rectus, S. thermofuscus, S. thermovulgaris, S.violaceus-
ruber, Thermoactinomyces vulgaris, T. sacchari, Thermonospora curvata,
T.viridis). A temperatura cercana a 70ºC se encuentran principalmente
bacterias esporuladas. Al disminuir la temperatura reaparecen las bacterias y
hongos mesofilos y en la última etapa tambien se encuentran nematodos y
protozoarios en el material fermentado. (Suzuki et al, 2005).
Los microorganismos presentes, producen enzimas extracelulares
(proteasas, amilasas, lipasas, etc) que digieren los materiales insolubles, de
manera de ser transformados a solubles, para finalmente ser utilizados al
interior de la célula como nutrientes para su crecimiento. La actividad de los
microorganismos comprometida en el compostaje está dirigida a la síntesis
de protoplasma el cual contiene 50%C, 5%N y 0.25-1%P en base a materia
seca (Alexander, 1977).
Los microorganismos en general utilizan treinta partes de carbono por cada
parte de Nitrógeno. Bacterias, Actinomycetes y hongos asimilan el carbono y
nitrógeno en forma distinta. En una población de microorganismos 5-10% del
carbono del sustrato es asimilado por las bacterias, 15-30% por los
actinomycetes y 30-40% por los hongos. Ambos, bacterias y actinomycetes
tiene una relación C/N protoplasmática de 5:1, mientras que los hongos
tienen una relación de 10:1 (Alexander, 1977).
6
En el proceso de compostaje el principio básico más importante es el hecho
de que se trata de un proceso biológico llevado a cabo por microorganismos,
y por tanto, se ve afectado por todos los factores que afectan su desarrollo.
Entre estos factores están: sustrato, aireación, contenido de humedad,
temperatura, pH y la relación C/N, condiciones que determinarán el
desarrollo exitoso del proceso y la obtención de un producto final de alta
calidad. (Graves, 2000).
2.3.2. Clasificación de los residuos a Compostar
La obtención de un buen compost depende fundamentalmente de la
composición y preparación de la materia orgánica inicial. La clasificación de
los residuos compostables se puede realizar con base a distintos criterios:
Tabla 1. Clasificación de residuos. Graves, 2000
NATURALEZA ESTADO FÍSICO Materiales orgánicos
Ricos en carbono Ricos en nitrógeno
Residuos sólidos pajas, basuras, verduras, frutas
Materiales minerales
Fosfatos, carbonatos, sulfatos, entre otros
Residuos líquidos efluentes agroalimentarios y ganaderos
Materiales artificiales
Urea Según su origen Urbano, Industrial, Agrícola y Forestal
Además de las características mencionadas anteriormente, también se
deben considerar las características físicas del material, ya que tienen gran
influencia sobre el proceso, pudiendo afectar el grado de descomposición y
en algunos casos la habilidad de la pila de mantener las condiciones
aeróbicas.
7
Tabla 2. Características físicas del Compost. Graves, 2000
CARACTERISTICAS DESCRIPCION Porosidad Relacionada con la aireación e influye en la resistencia al
paso de aire a través de la pila. Tamaño de las partículas
La actividad microbiana ocurre generalmente en la superficie de las partículas orgánicas, por lo tanto el tamaño de éstas debe ser menor, de manera de aumentar el área superficial, y así favorecer la actividad de los microorganismos y la tasa de descomposición.
Estructura Habilidad de las partículas de resistir compactación. Elaboración del compost
Es muy importante realizar una mezcla de materiales inicial óptima. Es raro que un sólo material residual tenga todas las características requeridas para un compostaje eficaz. Por tanto, es necesario mezclarlo con otros materiales, en proporciones adecuadas, para obtener una mezcla con las características necesarias para llevar a cabo el proceso de compostaje.
2.3.3. Microorganismos eficientes EM ® inoculo microbial para compostaje
La tecnología EM fue desarrollada en la década de los ochenta por el Doctor
Teruo Higa, Profesor de Horticultura de la Universidad de Ryukyus en Japón.
Como una opción viable y sostenible para la producción agrícola y animal
dentro de los parámetros orgánicos y biológicos, que procuran un manejo
razonable de los recursos, para no afectar el medio ambiente, así como para
lograr productos de alta calidad a bajo costo. EM, es una abreviación de
Effective Microorganisms (Microorganismos Eficaces), cultivo mixto de
microorganismos benéficos naturales, sin manipulación genética, presentes
en ecosistemas naturales, fisiológicamente compatibles unos con otros.
Cuando el EM es inoculado en el medio natural, el efecto individual de cada
microorganismo es ampliamente magnificado en una manera sinergista por
su acción en comunidad. Estudiando las funciones individuales de diferentes
microorganismos, encontró que el éxito de su efecto potencializador estaba
en su mezcla.
8
Modo de Acción de los Microorganismos: Los diferentes tipos de
microorganismos en el EM, toman sustancias generadas por otros
organismos basando en ello su funcionamiento y desarrollo.
Las raíces de las plantas secretan sustancias que son utilizadas por los
Microorganismos Eficaces para crecer, sintetizando aminoácidos, ácidos
nucleicos, vitaminas, hormonas y otras sustancias bioactivas.
Cuando los Microorganismos Eficaces incrementan su población, como una
comunidad en el medio en que se encuentran, se incrementa la actividad de
los microorganismos naturales, enriqueciendo la microflora, balanceando los
El estiércol es uno de los residuos agropecuarios más importantes. Por su
uso, parte de la porción no utilizable de los cultivos puede entrar en el suelo
para ejercer allí una acción mas importante de lo que pudiera creerse por su
contenido nutriente. El mundo ha entrado ya en una era en la cual la
prevención del desgaste agrícola cada vez es mas necesaria. Por esto el
cuidado de una finca pide un manejo más cuidadoso, así como un uso más
prudente del estiércol producido en ella. La palabra estiércol se emplea al
respecto a los desechos de todos los animales de la finca, aunque como
regla general, la mayor parte del estiércol que moderadamente se coloca en
el suelo esta producido por el ganado vacuno. El estiércol consta de dos
componentes originarios, el sólido y el líquido, en una relación aproximada de
3 a 1. Por lo general, un poco más de una mitad de nitrógeno, casi todo de
ácido fósforico y alrededor de dos quintos de potasio se hallan en el estiércol
9
sólido. Es muy difícil precisar cifras exactas para el estiércol mezclado que
generalmente se aplica sobre el suelo, esto es a causa de un numero
variable de factores que entran y pueden cambiar radicalmente las
cantidades y proporciones de nitrógeno, ácido fosfórico y potasio presentes..
Los factores más importantes son clase de animal, edad, condición e
individualidad de los animales, alimento consumido, cama usada, manejo y
almacenamiento que el estiércol recibe antes de ser repartido sobre la tierra.
Además del contenido de Nitrógeno, fósforo y potasio, el estiércol contiene
también calcio, magnesio, azufre y probablemente todos los oligoelementos,
estos últimos de gran importancia. En algunos casos para mantener el
equilibrio de la condición de los nutrientes en los suelos tratados con
estiércol. (Buckman et al, 1997)
2.4.1. Características del Estiércol
Como el estiércol es esencialmente un fertilizante, es lógico compararlo con
los fertilizantes comerciales mezclados del mercado. En esta comparación
son notables tres características, humedad y variabilidad elementos
nutritivos y nutrientes no equilibrados.
2.4.1.1. Humedad y variabilidad. De las características anteriores la
humedad puede variar si el estiércol esta fresco o un poco fermentado entre
50 y 80% según sus condiciones. (Buckman et al, 1997)
2.4.1.2. Elementos nutritivos. Debido a que el promedio del estiércol se
considera que contiene 0.5% de nitrógeno, 0.25% de ácido fosforico y 0.5%
de potasio, una tonelada de este material proporciona solo 5, 2.5 y 5
kilogramos de nitrógeno total, ácido fosfórico y potasio respectivamente. Sin
duda son porcentajes bajos si se les compara con fertilizantes comerciales
comunes en el mercado. (Buckman et al, 1997).
10
2.4.1.3. Nutrientes no equilibrados. El ácido fosfórico de la mayor parte de
los suelos minerales es no solo pobre también poco disponible. Además el
fósforo añadido es fertilizantes se adsorbe fuertemente por el complejo del
suelo y en parte resulta inactivo. Como consecuencia parece necesario para
un fertilizante completo llevar tanto o incluso más ácido fosfórico que
nitrógeno o potasio. El estiércol con una razón de aprovechamiento de 5-1-5
es evidentemente, demasiado pobre en ácido fosforico para ser
completamente efectivo y se le considera como desequilibrado por esta
razón. Es a menudo aconsejable, sobre todo cuando el estiércol se usa para
los cultivos de cereales, se corrige esta condición con cantidades
convenientes de superfosfato u otro fertilizante. Los efectos residuales, en el
paso del tiempo durante el cual pueden observarse los efectos de una
aplicación de estiércol, sobre el crecimiento del cultivo, es sorprendente.
(Buckman et al, 1997)
2.4.2. Fermentación del estiércol
En el proceso de la digestión, el alimento de los animales queda mas o
menos descompuesto. Esa condición resulta, en parte por los mismos
procesos digestivos y en parte de la acción bacteriana concurrente, que
también interviene. Por lo tanto el excremento fresco consta de materiales
vegetales total o parcialmente descompuestos. Todo esto esta mezclado con
la paja y la masa total viene humedecida con la orina que lleva considerables
cantidades de compuestos solubles de nitrógeno, potasio y otros nutrientes.
Además toda la masa contiene bacterias y otros organismos. (Buckman et al,
1997)
2.4.2.1. Fermentación aerobia. Cuando acaba de producirse estiércol, es
corriente que se presente algo suelto, sobre todo si contiene considerable
cantidad de paja. Los primeros cambios microbianos son, por tanto de
11
naturaleza aerobia. Estas transformaciones son casi siempre rápidas y van
acompañadas de bastante liberación de calor. Los compuestos nitrogenados
sencillos son los primeros en quedar influenciados, mientras que los
constituyentes mas complicados son poco afectados. El anhídrido carbónico
se desprende en grandes cantidades. La urea de la orina queda influida por
actividades aerobias y rápidamente se hidroliza. El carbonato amoniaco que
resulta es inestable y pronto produce amoniaco. (Buckman et al, 1997)
CO (NH2)2 + 2H2O (NH4)2CO3
CO3 (NH4)2 2NH3 + CO2 + H2O
Si las condiciones son favorables para la nitrificación y este es el caso,
pueden aparecer los nitratos en abundancia. Debido a que tales compuestos
nitrogenados son muy solubles y sujetos de adsorción aunque pequeña,
pueden ocurrir serias pérdidas por lavado. En consecuencia, en los estados
iniciales y mejor aireados de descomposición el estiércol puede ser agotado
en su nitrógeno en dos formas amoniacal y nitrato. (Buckman et al, 1997)
2.4.2.2. Descomposición anaerobia. En un estiércol el oxigeno gaseoso se
usa gradualmente a media que expulsa el anhídrido carbónico. La
descomposición pasa hora de aerobia a anaerobia, va siendo más lenta y la
temperatura tiende a bajar. Nuevos organismos pueden entrar ahora en
funcionamiento, a pesar de los que fueron activos en condiciones aerobias,
probablemente continúan siendo efectivos. Los productos van cambiando en
grado elevado. El anhídrido carbónico, desde luego, aun se expulsa en
grandes cantidades, pero en lugar de amoniaco, la materia nitrogenada se
convierte, por lo menos en parte en productos corrientes de putrefacción.
(Buckman et al, 1997)
12
2.4.3. Reducción del volumen.
A causa de la gran perdida de anhídrido carbónico y agua durante estos
procesos de descomposición hay una considerable reducción del tamaño del
estiércol. Los excrementos frescos pierden del 20 a 40% del tamaño por
putrefacción parcial y posiblemente el 50% a medida que van
descomponiéndose completamente. En muchos casos el estiércol bien
descompuesto es más deseable que el material fresco. El estiércol se
abastece especialmente de elementos activos que, en presencia de
nitrógeno, causan una unificación rápida y eficaz. (Buckman et al, 1997)
2.4.4. Compostaje de estiércoles
El estiércol y las deyecciones animales han sido históricamente una de las
principales fuentes de aportes orgánicos en la agricultura tradicional. A partir
de la llamada Revolución Verde y la irrupción de los abonos químicos de
síntesis se le relegó y menosprecio considerándolo obsoleto y menos
eficiente en unidades fertilizantes (N. P. K) estandarizadas .Con el paso de
los años, la experiencia ha demostrado que los suelos en los que se ha
prescindido completamente del aporte regular de estiércol (o compost) se ha
ido mineralizando y desequilibrando, hasta el punto que se multiplican los
problemas de desarrollo, plagas, parásitos y enfermedades en las plantas
cultivadas. Cualquier tipo de estiércol puede ser empleado como elemento
activador en el compostaje de materias orgánicas diversas, ya que por lo
general aportan grandes cantidades de sustancias activadoras,
micronutrientes o enzimas y el nitrógeno suficiente para favorecer el proceso
de compostaje. (Fuentes, 1989).
Algunos agricultores y empresas de compostaje están consiguiendo abonos
orgánicos de calidad, fermentando o compostando conjuntamente estiércoles
diversos con restos agropecuarios industriales; Cada tipo de estiércol tiene
13
particularidades, en función del sistema digestivo, el tipo de alimentación, el
sistema de cría o las practicas ganaderas de los animales de los cuales
procede, por lo que resulta difícil dar normas generales de manejo y
compostaje de estiércol. (Fuentes, 1989).
Se observa que en tierras cálidas y de suelos sueltos y predominantemente
calcáreos, suelen dar mejores resultados los estiércoles de oveja y cabra,
mientras que en las zonas húmedas y de suelos más ácidos o pesados es
mejor el compost con estiércoles vacunos. Para uso agrícola, el estiércol de
vaca no es tan rico e intenso como el de oveja y cabra, pero suele ser el más
equilibrado para un correcto compostaje (dependiendo de los materiales
dispuestos en las camas de los corrales y de la cantidad de agua que
contenga). El estiércol de vaca es ideal para los suelos húmedos y de tierras
frías. En algunas zonas es el estiércol que mas abunda dando un compost
equilibrado aunque algo pobre en humus estable. Para las tierras secas y
calcáreas es algo pobre en nitrógeno y se necesitan grandes cantidades si
deseamos emplearlos como enmienda orgánica.
Junto a la paja y los restos de cosechas el estiércol es fundamental para
tener un compost biodinámico. Este estiércol es el mas frío, denso y
pegajoso, por lo que resulta el mas desequilibrado, haciendo difícil su
compostaje si no se mezcla con otros estiércoles pajosos o fibrosos o con
materias orgánicas secas y ricas en celulosa. Tradicionalmente se mezcla los
estiércoles de las porquerizas con los de establos y corrales y el resultado es
aceptable. El proceso digestivo de las aves hace que sus deyecciones
presenten una intensa desintegración de sus componentes, de la gallinaza
resulta abonos ricos en nitrógeno, fósforo y calcio, muy solubles y de rápida
asimilación por parte de las plantas, por lo que concierne usarlos en dosis
muy bajas o utilizarlo como fermento activador y enriquecedor del
14
compostaje de materias orgánica diversas y de otros estiércoles. (Fuentes,
1989).
2.5. Estudios relacionados con el compostaje de estiércol en Colombia
2.5.1. Evaluación de los Microorganismos eficaces (EM) en producción de abono orgánico a partir del estiércol de aves de jaula.
Todo ensayo que se realice para lograr un mejor y mayor aprovechamiento
de la gallinaza es de gran importancia, si se tiene en cuenta que en
Colombia, para 1998 según el censo realizado por el Instituto Colombiano
Agropecuario (ICA) Federación Nacional de Avicultores de Colombia
(FENAVI)-Ministerio de Agricultura, existen 23’800.480 ponedoras y que la
producción diaria de gallinaza varía entre 110 g. en una ponedora liviana,
hasta 150 gr. en un pollo de engorde aproximadamente, lo anterior significa
que una explotación de 10000 ponedoras puede producir entre 30 y 40
toneladas de gallinaza fresca mensuales. La cual, de no ser tratada de una
forma adecuada, puede afectar seriamente el ecosistema, además de estar
desperdiciando una fuente de ingresos para las empresas. (Uribe et al,
2001).
Además de que al incluir el inóculo de EM en el proceso de compostación se
incrementa la población de microorganismos benéficos, y después de
aplicarlo a los suelos provee un ambiente que favorece su crecimiento,
actividad, y longevidad, mejorando el crecimiento de las plantas. El objetivo
de este estudio es presentar una alternativa en el manejo de la gallinaza, e
investigar los efectos de tener un producto de valor con procesos
agroindustriales. En este estudio se evaluó el proceso de compostaje de
gallinaza de aves de jaula y el efecto de los Microorganismos Eficaces (EM)
15
sobre la composición física y química del compost. La metodología empleada
considera un proceso aeróbico mediante la remoción del material
mecánicamente, se tomaron muestras semanales para mediciones de
humedad y pH, al final del proceso se realizaron análisis químico para
determinar la calidad del producto. Se trabajo bajo un diseño irrestrictamente
al azar (DIA) con un grupo testigo y dos tratamientos con cinco réplicas para
cada uno, mezcla de gallinaza + aserrín más microorganismos eficaces una
sola vez y mezcla de gallinaza +aserrín en proporción 1:1+E M.
Las pruebas físico-químicas realizadas al final muestran mayores valores de
Nitrógeno y Potasio para la mezcla de gallinaza con EM. Los valores en la
relación Carbono/Nitrógeno y en la Capacidad de Intercambio catiónico,
fueron adecuados para este tipo de compostajes en los tres tratamientos.
Finalmente se concluye que el compost a partir de estiércol de animales
proporciona una materia orgánica valiosa, que constituye en la mayoría de
los suelos de 3 - 6% en peso, mejora el cultivo de la tierra, disminuye la
erosión hídrica y eólica, mejora la aireación y tiene un efecto benéfico sobre
los microorganismos; además de estimular el crecimiento vegetal; Igualmente
los microorganismos, especialmente, hongos y bacterias utilizan la materia
orgánica como fuente de alimento, pues, aporta, N y energía, sin ella la
actividad bioquímica sería prácticamente nula.
En el proceso de degradación algunos nutrientes son transformados en
formas más asimilables como el N, P y el S. (Uribe et al, 2001).
2.6. Parámetros de Calidad del Compost.
Según Labrador (2001) la calidad refleja la madurez del compost, y la
obtención de un producto orgánico estable. La calidad del compostaje está
afectada por el material original (grado de digestión, contenido original de
16
nutrientes, etc.) y por el sistema de compostaje utilizado. Se dice que para
evaluar la calidad de los materiales orgánicos, durante y al final del proceso
de compostaje, se proponen criterios basados en la cuantificación de los
parámetros físicos, químicos y biológicos. Estos criterios definen las
características benéficas del compost y permiten recomendar su aplicación
para diferentes finalidades agrícolas. En la tabla 3 se muestran algunas
características (en términos totales) que debe tener un compost para ser
comercialmente aceptable.
Tabla 3. Características de un Compost comercialmente aceptable.
Meléndez, 2003 Característica Rango optimo Característica Rango optimo
%N >2 %P 0.15-1.5 C/N <20 Color Café oscuro %Cenizas 10-20 Olor Tierra %Humedad <40 CIC(meq/100) 75-100
2.6.1. Normas Técnicas Colombianas
2.6.1.1. NTC 5167 del 28 de Mayo2004. Los parámetros físico-químicos y
microbiológicos óptimos del compost para ser utilizado como acondicionador el
suelo, según la NTC 5167 y resolución 00150 de 2003.
Tabla 4. Límites permisibles de parámetros físico-químicos y microbiológicos del
compost para ser utilizado como acondicionador del suelo, ICONTEC, 2003
Parámetro Limites permisibles
Humedad 15 % máximo
Contenido de Carbono Orgánico Total 5 –15 % N total +P2O5 + K2O 10% mínimo Riqueza mínima de cada elemento 2% CaO + MgO + elementos menores 10% mínimo Densidad > 1 g/cc pH reportarlo Residuo Insoluble 50% del contenido de cenizas
17
En relación con los análisis microbiológicos, el compost utilizado como
fertilizante y acondicionador orgánico de origen no pedogenético, deberá
demostrar que no supera los siguientes niveles máximos de microorganismos
patógenos:
A. Salmonella sp : Ausentes en 25 gramos de producto final
B. Enterobacterias totales: Menos de 100 UFC/g de producto final.
Para evaluar si el producto presenta contenidos de microorganismos
benéficos, debe declararse el recuento de microorganismos mesófilos
aerobios, mohos y levaduras. También se puede determinar la presencia o
ausencia de protozoos y nemátodos. (ICONTEC, 2003).
2.6.1.2. NTC 2235 del 2 de Mayo 1984. Abonos orgánicos. Gallinaza y productos a base de gallinaza. Norma que refiere a los requisitos para los
abonos orgánicos a partir de gallinaza.
Tabla 5. Propiedades fisicoquímicas de Gallinaza. ICONTEC, 1984
Porcentaje en masa Requisitos
Mínimo Máximo
Gallinaza seca Gallinaza
húmeda
%N Total 2.3 N.D. 1.43 2.46
CO 43.6 N.D. 23.17 25.66
Relación C/N N.D 22.6 16.20 20.56
Humedad N.D. 14 19.87 64.72
Cenizas N.D. 46.5 58.3 53.8
CIC 100 250 69.32 N.D.
18
3. FORMULACION DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN
3.1. Formulación del problema
Existe un desconocimiento de técnicas eficientes para el procesamiento de
estiércoles y residuos orgánicos en el Centro Agropecuario Marengo,
propiedad de la Universidad Nacional de Colombia, en el municipio de
Mosquera Cundinamarca. Las diferentes unidades pecuarias producen
cantidades considerables de estiércoles, los que no son aprovechados
adecuadamente. Teniendo estos recursos se ha propuesto un proyecto de
manejo de Agricultura Orgánica que tiene como objetivo, desarrollar sistemas
agrícolas que sean productivos, confiables, que conserven la energía, la
calidad del medio ambiente, los recursos naturales, y que aseguren la
producción de alimentos seguros y de calidad. En Marengo y dentro de este
contexto se ha contemplado la producción de compost para un posible uso
como estrategia para contrarrestar la excesiva cantidad de sales, las cuales
tienen efectos nocivos en las características físicas y químicas del suelo, y en
los procesos microbiológicos; por ende al hacer uso de un buen compost
como estrategia restaría los efectos de salinidad, y seria una enmienda con
residuos de la propia finca reduciendo los costos de tratamiento para este
suelo disturbado.
Además, el uso de compost incrementa la biomasa microbiana del suelo
proporcionando una posible supresión de microorganismos patógenos, se
beneficiaria la finca por su frecuente uso de los lotes en diversos cultivos con
grandes aplicaciones de fertilizantes de síntesis química.
Se ha demostrado que el aumento en el contenido de la materia orgánica en
suelos salinos aumenta su estabilidad estructural. Lo que dejaría ver que al
19
evaluar el manejo adecuado para este tipo de material orgánico, desarrollaría
posibilidades para elaborar procesos posteriores para llegar a una
recuperación biofísica para el suelo andisol salino de la finca bajo la forma
de acondicionadores biológicos.
3.2. Justificación.
La Agricultura colombiana en general, y particularmente la sometida a mayor
presión por parte del agricultor, no ha sido ajena al deterioro que en el ámbito
mundial se registra desde hace mas de varias décadas y que se caracteriza
por una disminución en su productividad alta dependencia en el uso de
fertilizantes y de productos fitosanitarios producidos por síntesis química,
aumento de los costos de producción menor ingreso para los productores,
perdida de la competitividad, caída del empleo y disminución del nivel de vida
de la familia rural colombiana. Se debe implementar menos uso de
fertilizantes químicos mediante el reciclaje y la degradación de residuos
orgánicos de origen animal y vegetal para la obtención de abonos, mediante
el uso de tecnologías reproducibles con facilidad para el agricultor.
El interés en los efectos positivos ecológicos aportados por el compostaje
esta creciendo en la actualidad, existen requisitos internacionales de calidad
que definen que el compost debe cumplir con ciertos criterios en cuanto a
higiene (patógenos), grado de madurez, contenido de humedad, materia
orgánica presencia de sustancias extrañas, fitoaceptabilidad, contenido de
metales pesados, entre otros. El producto final (compost) tiene que cumplir
totalmente los requisitos de calidad, incluyendo pruebas biológicas y
analíticas.
20
El compost podemos considerarlo como un beneficio dual a nivel ambiental
y social por los beneficios ambientales manteniendo la materia orgánica
dentro del ciclaje natural, a los que debemos sumar que disminuye la
cantidad de agroquímicos requeridos por los cultivos donde es aplicado y
teniendo en cuenta que el reciclado evita el agotamiento del humus y
propicia suelos productivos.
21
4. OBJETIVOS
4.1. Objetivo General
Caracterización de la mezcla de dos tipos de estiércol, durante el proceso
de compostaje en el Centro Agropecuario Marengo.
4.2. Objetivos específicos
Determinar el tamaño de poblaciones de bacterias y hongos presentes en el
proceso de compostaje de la mezcla de los dos estiércoles (gallinaza,
bovinaza).
Determinar el efecto de la aplicación de fuente de carbono (melaza) y de un
inóculo externo de microorganismos (EM® microorganismos eficientes) sobre
la calidad del compost obtenido.
Determinar el mejor tratamiento de compostaje con base a características
fisicoquímicas apropiadas para su aplicación como abono agrícola.
Evaluar la calidad del compost en producto final, con base a los parámetros
indicados en Norma ICONTEC NTC 5167.
22
5. MATERIALES Y MÉTODOS
5.1. Diseño de la investigación.
El proyecto en su parte experimental se realizó dentro de las instalaciones
del Centro Agropecuario Marengo de propiedad de la Universidad Nacional
de Colombia, sede Bogotá ubicado en el municipio de Mosquera,
departamento de Cundinamarca y los análisis de laboratorio para determinar
la caracterización física, química y microbiológica se realizaron en el
Laboratorio de Biología del Suelo de la Facultad de Agronomía de la
Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.
En este proyecto de caracterización del proceso de compostaje de dos tipos
de estiércol (gallinaza de ponedoras y bovinaza) se elaboraron nueve pilas
en condiciones aeróbicas, ubicadas al azar, en la parte inferior de los
establos cubiertos del ganado bovino en el centro agropecuario MARENGO.
Cada pila se dispuso con dimensiones de 0.80m de alto con 1.50m de ancho
y 1.50 largo, con un peso aproximado de 200 Kg por pilas durante un
periodo de dieciocho semanas. Se evaluaron durante las semanas uno,
cinco, diez, catorce y dieciocho, las características físico- químicas como
temperatura y el pH , a estos se les realizaron muestreos y recuentos de
bacterias y hongos en placa durante el proceso de degradación de los
estiércoles. En el producto final de los tratamientos de compostaje se hizo
la evaluación respecto a los parámetros de calidad, Norma ICONTEC NTC
5167 como análisis de las propiedades fisicoquímicas humedad, densidad
real, capacidad de retención de agua, pH, conductividad eléctrica, porcentaje
de cenizas, CO total , N, relación C/N, P, Ca, K, Mg, Cu, Mn, Fe, Zn, análisis
23
de la detección de Salmonella sp, Enterobacterias, Fitopatógenos y
microorganismos solubilizadores de fósforo.
5.2. Montaje de pilas de compost
En la construcción de las pilas de compost se utilizaron las deyecciones de
bovinaza y gallinaza de ponedoras, las que se obtuvieron, en cada unidad
especializada de Marengo. Se elaboraron nueve tratamientos con tres
repeticiones cada uno en forma de pilas con dimensiones de 0.80m de alto
con 1.50m de ancho y 1.50 largo, con un peso aproximado de 200 Kg por
cada uno.
Figura 2. Montaje de pilas de Compost. Fuente autora.
Los nueve tratamientos unidades experimentales a evaluar se constituyeron
como se indica en la Tabla 6.
24
Tabla 6. Tratamientos de los dos tipos de estiércol para compostaje
GallinazaSeca-
aireada
Bovinazaseca
Melaza EM ® (FUNDASES)
Tratamiento 1 Gallinaza
200 kilos
Tratamiento 2 Gallinaza+Bovinaza
100kilos 100kilos
Tratamiento 3 Gallinaza+
Melaza
200 kilos 5 kg
Tratamiento 4 Gallinaza+EM
200 kilos 5 litros
Tratamiento 5 Bovinaza
200 kilos
Tratamiento 6 Bovinaza+Melaza
200 kilos 5 kg
Tratamiento 7 Bovinaza+EM
200 kilos 5 litros
Tratamiento 8 Gallinaza+Bovinaza+Melaza
100 kilos 100 kilos 5 kg
Tratamiento 9 Gallinaza+Bovinaza+Melaza+EM
100 kilos 100 kilos 5 kg 5 litros
Microorganismos eficientes (EM), producido en Colombia por FUNDASES Corporación Minuto de Dios. (FUNDASES, 2006).
Los nueve tratamientos presentaron mezclas diferentes el T3 y T6 tuvieron
adición de melaza de 5 kg de melaza en 20 litros de agua, los T4 y T7 se
mezclaron 5 litros con el EM según indicaciones del producto. Para los T8 y
T9 se hizo en las mismas proporciones la adición de melaza y EM. Esto
sucedió al inicio en la primera semana del proceso. En todos los
tratamientos se ajusto la humedad con riego al 70% cualitativamente.
5.2.1. Volteo de las pilas de compostaje
El volteo de las pilas se realizo semanalmente para tener un control del
proceso de descomposición de manera aerobia, debido a las características
25
de los materiales a compostar como lo son los estiércoles de gallinaza y
bovinaza.
Figura 3 . Volteo de pilas de Compost. Fuente autora.
5.3. Valoración de parámetros fisicoquímicos para cada tratamiento, durante el proceso de compostaje.
5.3.1. pH
Las mediciones del pH se hicieron tomando muestras compuestas, durante
las semanas uno, cinco, diez, catorce y dieciocho de cada tratamiento; con
un potenciómetro (HI 98129-HI 98130 Waterproof pH) se calibra, con las
soluciones reguladoras de pH 7 y 4. Se tomaron 10g de la muestra
compuesta de compost y se adicionaron 90 ml de agua destilada, se dejo
estabilizar por media hora la mezcla; se introduce el electrodo para hacer la
lectura correspondiente. (Motta,et al, 1990).
26
5.3.2. Temperatura
Se evaluó durante el proceso de compostaje semanalmente a una
profundidad de 40cm desde la cima de la pila, con un termómetro de punzón,
de rango de 0 a 100°C, para registrar la temperatura, para el muestreo,
factor de relevancia para el muestreo debido a los cambios que se presenta
a lo largo de la evolución del proceso de compostaje de los estiércoles.
5.3.3. Humedad
Se tomo como técnica cualitativa, la apreciación de la humedad por la toma
de una cantidad de la muestra de la pila y apretar en la mano y observar las
gotas que se liberan, ajustando la humedad de las pilas para su actividad
microbiana.
5.4. Análisis microbiológico. Recuento total de microorganismos
Para la recolección de las muestras se tuvo en cuenta la temperatura para
comprender la evolución de las distintas fases del proceso de compostaje. En
la semana uno, cinco, diez, catorce y dieciocho, se tomaron muestras de 100
g, de una muestra compuesta de cada tratamiento a 45 cm del centro del
montículo de complot de cada pila; de los cuales se pesaron 10 g y se
diluyeron en 90 ml de agua peptonada estéril al 0.1%. De esta forma se
obtuvo una dilución 10-2, de la misma forma se hicieron diluciones hasta 10-7,
sembrando alícuotas de 1 ml por triplicado de las diluciones 10-6 y 10-7 para
Bacterias en Agar Nutritivo y respectivamente; 10-5 y 10-6 para Hongos en
Agar papa dextrosa PDA.
Las cajas fueron incubadas a 25- 28°C durante dos a cinco días según los
microorganismos. Una vez transcurrido el tiempo de incubación se realizó
27
recuento de cada una de las cajas registrando las unidades formadoras de
colonias UFC/ g de compost.
5.4.1. Identificación de los microorganismos aislados
Se realizo posteriormente a la incubación un recuento de UFC/g de compost
para estimar la cantidad de colonias y de hongos durante el proceso e
compostaje respecto a cada tratamiento. Para la identificación de bacterias
se hicieron observaciones de las características macro y microscópicas
mediante la coloración de Gram y para identificación de hongos se hizo la
coloración con azul de lactofenol para observar estructuras microscópicas.
Se clasificara con taxonómicas.
5.5. Análisis de las propiedades físico-químicas en el producto final aplicando la norma NTC 5167 de 2004
5.5.1. Preparación de las muestras
Se tomo 500 gramos de cada tratamiento en la semana dieciocho al final el
proceso; en bolsas de sellopack, se llevo al Laboratorio de Análisis de
Suelos del Postgrado de la Universidad Nacional. Estas muestras se secaron
en un horno a 60ºC durante dos días. Posteriormente se molieron en un
molino tipo Wayle con malla No. 20 de acero inoxidable. El material molido se
empaca herméticamente en bolsas sellopack, para los posteriores análisis
fisicoquímicos.
5.5.2. Humedad
Se pesó en un crisol vacío con el que se cuantifico la humedad, se anoto el
dato. Luego se pesa en el recipiente 300 g de la muestra seca, molida y
28
tamizada. Se llevo a la estufa de secado a 70ºC durante 24 horas. Se saco
de la estufa, se dejo enfriar dentro de un desecador hasta peso constante, y
Ciencias, Universidad Nacional de Colombia. Instituto Amazónico de
77
Investigaciones Científicas SINCHI. Bogotá, Colombia Departamento de
Biología, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
78
ANEXO 1. PRUEBA ESTADÍSTICA
Procedimiento GLM Análisis multivariante de la varianza Raices características y vectores de * H, donde H = Tipo III Matriz SSCP para TRAT E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA Raiz Vector característico V'EV=1 caracter Porcentaje BAC4 BAC5 HON4 HON5 1.37209800 65.68 0.00405058 0.00173277 -0.00729926 0.00510949 0.49525752 23.71 0.00213068 -0.00013874 0.03858109 -0.00504471 0.19844478 9.50 -0.00333294 0.00479887 -0.01010487 0.03218008 0.02328162 1.11 0.00292322 -0.00346855 -0.02738191 0.03827145 Criterio de test MANOVA y aproximaciones F para la hipótesis de efectos TRAT no generales H = Tipo III Matriz SSCP para TRAT E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA S=4 M=1.5 N=13.5 Estadístico Valor F-Valor Num DF Den DF Pr > F Wilks' Lambda 0.22989958 1.66 32 108.54 0.0283 Pillai's Trace 1.09798830 1.51 32 128 0.0556 Hotelling-Lawley Trace 2.08908191 1.82 32 65.818 0.0206 Roy's Greatest Root 1.37209800 5.49 8 32 0.0002 NOTA: El estadístico F para la raíz mayor de Roy es un límite superior.
Se Rechaza la hipótesis nula de igualdad en los tratamientos teniendo en cuenta el efecto de las semanas. Raices características y vectores de * H, donde H = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT Raiz Vector característico V'EV=1 caracter Porcentaje BAC4 BAC5 HON4 HON5 42.9523373 84.65 0.01915824 -0.02273219 -0.17945568 0.25082353 5.0391852 9.93 -0.00748183 0.01077257 -0.02268355 0.07223827 2.0191516 3.98 0.00302763 -0.00019715 0.05482252 -0.00716837 0.7288109 1.44 0.00345800 0.00147927 -0.00623141 0.00436199 Criterio de test MANOVA y aproximaciones F para la hipótesis de efectos TRAT*SEMA no generales H = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT S=4 M=13.5 N=1.5 Estadístico Valor F-Valor Num DF Den DF Pr > F Wilks' Lambda 0.00072178 0.91 128 22.531 0.6459 Pillai's Trace 2.90201170 0.66 128 32 0.9444
79
Hotelling-Lawley Trace 50.73948500 1.76 128 6.1577 0.2403 Roy's Greatest Root 42.95233730 10.74 32 8 0.0008 NOTA: El estadístico F para la raíz mayor de Roy es un límite superior.
No se rechaza la igualdad de el cruce de las variables Tratamiento*semana, es decir que el efecto cruzado de las dos variables no es significativo. Análisis multivariante de la varianza Raices características y vectores de * H, donde H = Tipo III Matriz SSCP para SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA Raiz Vector característico V'EV=1 caracter Porcentaje BAC4 BAC5 HON4 HON5 32.7335137 92.43 0.00316956 0.00159422 0.02274731 0.01097515 2.5651618 7.24 -0.00549127 0.00428113 0.01656572 -0.00179583 0.1073685 0.30 -0.00045906 -0.00156595 -0.02547402 0.04343045 0.0089369 0.03 -0.00043562 0.00384186 -0.03086857 0.02327949 Criterio de test MANOVA y aproximaciones F para la hipótesis de efectos SEMA no generales H = Tipo III Matriz SSCP para SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT*SEMA S=4 M=-0.5 N=13.5 Estadístico Valor F-Valor Num DF Den DF Pr > F Wilks' Lambda 0.00744223 22.16 16 89.234 <.0001 Pillai's Trace 1.79567969 6.52 16 128 <.0001 Hotelling-Lawley Trace 35.41498090 62.14 16 52.276 <.0001 Roy's Greatest Root 32.73351372 261.87 4 32 <.0001 NOTA: El estadístico F para la raíz mayor de Roy es un límite superior.
Si analizamos ahora el efecto de la variable semana en el estudio, encontramos que existen diferencias entre las mediciones por cada semana teniendo en cuenta que los tratamientos tenían efectos diferentes cada semana. Procedimiento GLM Análisis multivariante de la varianza Raices características y vectores de * H, donde H = Tipo III Matriz SSCP para SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT Raiz Vector característico V'EV=1 caractera Porcentaje BAC4 BAC5 HON4 HON5 85.6778451 70.65 0.01325694 -0.01149656 -0.08572588 0.17604142 34.8343038 28.73 -0.01622007 0.02198756 0.13643122 -0.13780795 0.7400795 0.61 -0.00225494 0.00021483 -0.09291462 0.13265634 0.0116184 0.01 0.00046717 -0.00439978 0.03417151 -0.02493809
80
Criterio de test MANOVA y aproximaciones F para la hipótesis de efectos SEMA no generales H = Tipo III Matriz SSCP para SEMA E = Tipo III Matriz SSCP para TRAT S=4 M=-0.5 N=1.5 Estadístico Valor F-Valor Num DF Den DF Pr > F Wilks' Lambda 0.00018290 15.64 16 15.913 <.0001 Pillai's Trace 2.39735540 2.99 16 32 0.0041 Hotelling-Lawley Trace 121.26384687 35.37 16 5.6 0.0002 Roy's Greatest Root 85.67784512 171.36 4 8 <.0001
Análisis univariado de las variables de estudio, con el fin de saber exactamente el efecto de cada variable en el análisis: Procedimiento ANOVA SEMANA 1: Variable dependiente: BAC4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 36856.07407 4607.00926 195.89 <.0001 Error 18 423.33333 23.51852 Total correcto 26 37279.40741 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC4 Media 0.988644 1.917957 4.849590 252.8519 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 36856.07407 4607.00926 195.89 <.0001 t Tests (LSD) para BAC4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 8.319 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 307.000 3 1 B 297.000 3 3 C 286.333 3 4 D 274.667 3 5 E 237.000 3 6 E 235.667 3 2 E 229.000 3 8 F 207.333 3 7 F 201.667 3 9
81
Variable dependiente: BAC5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 46688.66667 5836.08333 381.54 <.0001 Error 18 275.33333 15.29630 Total correcto 26 46964.00000 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC5 Media 0.994137 2.152870 3.911048 181.6667 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 46688.66667 5836.08333 381.54 <.0001 t Tests (LSD) para BAC5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 6.709 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 245.000 3 3 B 231.000 3 1 B 226.000 3 4 C 191.333 3 5 D 179.000 3 6 E 154.667 3 2 F 142.667 3 8 G 132.667 3 7 G 132.667 3 9 Variable dependiente: HON4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 638.0740741 79.7592593 17.09 <.0001 Error 18 84.0000000 4.6666667 Total correcto 26 722.0740741 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON4 Media 0.883668 6.509673 2.160247 33.18519 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 638.0740741 79.7592593 17.09 <.0001 t Tests (LSD) para HON4
82
Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 3.7057 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 40.667 3 8 B A 39.333 3 9 B A 37.667 3 7 B 35.667 3 1 C 31.000 3 6 C 30.000 3 3 C 28.667 3 2 C 28.000 3 4 C 27.667 3 5 Variable dependiente: HON5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 667.6296296 83.4537037 10.73 <.0001 Error 18 140.0000000 7.7777778 Total correcto 26 807.6296296 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON5 Media 0.826653 11.47857 2.788867 24.29630 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 667.6296296 83.4537037 10.73 <.0001 t Tests (LSD) para HON5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.784 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 32.667 3 9 B A 29.000 3 8 B C 26.667 3 7 B C D 24.667 3 6 B C D 24.667 3 3 C D 24.000 3 1 C D 22.667 3 2 D 20.333 3 4 E 14.000 3 5 SEMANA 5: Variable dependiente: BAC4
83
Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 27996.00000 3499.50000 146.95 <.0001 Error 18 428.66667 23.81481 Total correcto 26 28424.66667 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC4 Media 0.984919 2.363853 4.880043 206.4444 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 27996.00000 3499.50000 146.95 <.0001 t Tests (LSD) para BAC4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 8.3712 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 270.667 3 1 B 247.000 3 3 C 218.667 3 4 C 212.333 3 2 D 197.333 3 5 E 181.667 3 8 E 181.667 3 7 F E 176.000 3 6 F 172.667 3 9 Variable dependiente: BAC5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 4424.296296 553.037037 75.41 <.0001 Error 18 132.000000 7.333333 Total correcto 26 4556.296296 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC5 Media 0.971029 2.367757 2.708013 114.3704 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 4424.296296 553.037037 75.41 <.0001 t Tests (LSD) para BAC5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.6453
84
Medias con la misma letra no son significativamente diferentes.
85
t Agrupamiento Media N TRAT A 133.333 3 3 A 131.667 3 1 B 122.667 3 2 C 115.667 3 9 C 115.333 3 4 D C 111.667 3 7 D 107.333 3 8 E 96.333 3 5 E 95.333 3 6 Variable dependiente: HON4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 100.9629630 12.6203704 2.51 0.0503 Error 18 90.6666667 5.0370370 Total correcto 26 191.6296296 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON4 Media 0.526865 15.26374 2.244334 14.70370 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 100.9629630 12.6203704 2.51 0.0503 t Tests (LSD) para HON4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 3.8499 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 17.667 3 8 B A 16.667 3 3 B A C 16.000 3 9 B A C 16.000 3 5 B D A C 15.333 3 1 B D C 13.000 3 2 B D C 13.000 3 4 D C 12.667 3 7 D 12.000 3 6 Variable dependiente: HON5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 83.4074074 10.4259259 1.31 0.3000 Error 18 143.3333333 7.9629630 Total correcto 26 226.7407407 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON5 Media 0.367854 26.82766 2.821872 10.51852
86
Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 83.40740741 10.42592593 1.31 0.3000 t Tests (LSD) para HON5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.8406 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 14.667 3 8 B A 12.000 3 1 B A 10.667 3 5 B A 10.333 3 4 B A 10.333 3 3 B 9.667 3 2 B 9.667 3 9 B 8.667 3 6 B 8.667 3 7 SEMANA 10: Variable dependiente: BAC4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 1716.962963 214.620370 43.24 <.0001 Error 18 89.333333 4.962963 Total correcto 26 1806.296296 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC4 Media 0.950543 1.898069 2.227771 117.3704 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 1716.962963 214.620370 43.24 <.0001 t Tests (LSD) para BAC4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 3.8215 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 133.667 3 5 B 123.333 3 1 B 121.667 3 3 C 117.667 3 4
87
C 116.667 3 8 C 115.000 3 9 C 114.333 3 2 D 110.333 3 6 E 103.667 3 7 Variable dependiente: BAC5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 2760.296296 345.037037 30.64 <.0001 Error 18 202.666667 11.259259 Total correcto 26 2962.962963 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC5 Media 0.931600 4.355674 3.355482 77.03704 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 2760.296296 345.037037 30.64 <.0001 t Tests (LSD) para BAC5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 5.756 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 94.333 3 1 B A 89.667 3 3 B 84.667 3 5 C 77.333 3 4 C 74.667 3 6 C 73.333 3 2 C 72.000 3 8 D 64.333 3 7 D 63.000 3 9 Variable dependiente: HON4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 161.4074074 20.1759259 10.09 <.0001 Error 18 36.0000000 2.0000000 Total correcto 26 197.4074074 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON4 Media 0.817636 19.78433 1.414214 7.148148 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 161.4074074 20.1759259 10.09 <.0001
88
t Tests (LSD) para HON4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 2.4259 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 11.333 3 7 B A 9.333 3 6 B C 8.667 3 5 B C 8.000 3 9 B C 7.667 3 8 D C 6.667 3 1 D E 5.000 3 4 D E 4.667 3 2 E 3.000 3 3 Variable dependiente: HON5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 71.4074074 8.9259259 4.02 0.0068 Error 18 40.0000000 2.2222222 Total correcto 26 111.4074074 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON5 Media 0.640957 35.93681 1.490712 4.148148 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 71.40740741 8.92592593 4.02 0.0068 t Tests (LSD) para HON5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 2.5572 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 7.000 3 7 B A 6.333 3 6 B A C 5.000 3 5 B C 4.333 3 1 D C 3.667 3 8 D C 3.667 3 9 D C 3.000 3 4 D C 2.667 3 2 D 1.667 3 3
89
SEMANA 14: Variable dependiente: BAC4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 6745.185185 843.148148 151.77 <.0001 Error 18 100.000000 5.555556 Total correcto 26 6845.185185 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC4 Media 0.985391 1.755575 2.357023 134.2593 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 6745.185185 843.148148 151.77 <.0001 t Tests (LSD) para BAC4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.0432 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 162.000 3 1 B 154.667 3 5 C 145.000 3 2 D 135.667 3 4 D 133.000 3 7 E 126.667 3 3 F 118.333 3 9 F 117.333 3 6 F 115.667 3 8 Variable dependiente: BAC5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 3129.185185 391.148148 53.61 <.0001 Error 18 131.333333 7.296296 Total correcto 26 3260.518519 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC5 Media 0.959720 2.538513 2.701166 106.4074 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 3129.185185 391.148148 53.61 <.0001 t Tests (LSD) para BAC5
90
Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.6336 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 125.667 3 1 B 116.667 3 4 B 116.333 3 2 C 108.333 3 3 D C 105.000 3 5 D 103.000 3 7 E 96.000 3 9 E 94.000 3 6 E 92.667 3 8 Variable dependiente: HON4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 122.9629630 15.3703704 5.76 0.0010 Error 18 48.0000000 2.6666667 Total correcto 26 170.9629630 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON4 Media 0.719237 13.65041 1.632993 11.96296 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 122.9629630 15.3703704 5.76 0.0010 t Tests (LSD) para HON4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 2.8012 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 15.000 3 9 A 15.000 3 8 A 14.000 3 5 B A 12.667 3 6 B C 11.000 3 7 B C 11.000 3 4 B C 10.000 3 1 C 9.667 3 3 C 9.333 3 2 Variable dependiente: HON5
91
Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 58.96296296 7.37037037 3.75 0.0094 Error 18 35.33333333 1.96296296 Total correcto 26 94.29629630 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON5 Media 0.625295 21.13327 1.401058 6.629630 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 58.96296296 7.37037037 3.75 0.0094 t Tests (LSD) para HON5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 2.4034 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 9.333 3 5 B A 8.333 3 8 B A C 7.667 3 3 B D A C 7.000 3 1 B D C 6.333 3 2 D C 5.667 3 9 D C 5.333 3 6 D C 5.333 3 7 D 4.667 3 4 SEMANA 18: Variable dependiente: BAC4 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 3917.851852 489.731481 58.77 <.0001 Error 18 150.000000 8.333333 Total correcto 26 4067.851852 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC4 Media 0.963126 1.238555 2.886751 233.0741 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 3917.851852 489.731481 58.77 <.0001 t Tests (LSD) para BAC4
92
Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 4.9519 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 257.667 3 3 B 245.667 3 4 C 238.333 3 5 D C 235.667 3 8 D 231.000 3 6 E 226.000 3 1 F E 224.667 3 7 F G 221.000 3 2 G 217.667 3 9 Variable dependiente: BAC5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 13275.40741 1659.42593 114.01 <.0001 Error 18 262.00000 14.55556 Total correcto 26 13537.40741 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE BAC5 Media 0.980646 2.802223 3.815174 136.1481 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 13275.40741 1659.42593 114.01 <.0001 t Tests (LSD) para BAC5 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 6.5445 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 174.000 3 2 B 166.333 3 4 C 152.667 3 1 D 137.667 3 6 E 129.000 3 8 E 127.000 3 5 F 116.667 3 3 F 114.667 3 9 G 107.333 3 7 Variable dependiente: HON4
93
Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 236.2962963 29.5370370 7.74 0.0002 Error 18 68.6666667 3.8148148 Total correcto 26 304.9629630 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON4 Media 0.774836 9.747724 1.953155 20.03704 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 236.2962963 29.5370370 7.74 0.0002 t Tests (LSD) para HON4 Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 3.3504 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 25.000 3 1 B A 22.333 3 6 B A 22.333 3 3 B A 21.667 3 8 B C 20.000 3 9 B C 19.667 3 2 D C 17.333 3 7 D C 16.667 3 4 D 15.333 3 5 Variable dependiente: HON5 Suma de Cuadrado de Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F Modelo 8 83.1851852 10.3981481 2.10 0.0918 Error 18 89.3333333 4.9629630 Total correcto 26 172.5185185 R-cuadrado Coef Var Raiz MSE HON5 Media 0.482181 16.38959 2.227771 13.59259 Cuadrado de Fuente DF Tipo I SS la media F-Valor Pr > F TRAT 8 83.18518519 10.39814815 2.10 0.0918 t Tests (LSD) para HON5
94
Alfa 0.05 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 3.8215 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 16.667 3 6 B A 15.667 3 9 B A C 14.667 3 8 B A C 13.667 3 3 B A C 13.333 3 1 B A C 13.333 3 2 B C 12.667 3 4 C 11.333 3 5 C 11.000 3 7 Variables Para comparar con las normas ICONTEC Procedimiento GLM t Tests (LSD) para N NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.000582 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.0414 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 3.32460 3 7 B 2.77140 3 6 C 2.46407 3 1 C C 2.45481 3 5 D 2.35883 3 8 D D 2.33813 3 9 E 2.20960 3 3 E F E 2.17703 3 2 F F 2.13897 3 4 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para P NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise.
95
Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 679.9684 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 44.731 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 3.46 3 5 A B A 3.32 3 7 B A B A 3.22 3 1 B B 2.77 3 8 B B 2.50 3 6 B B 2.45 3 9 B B 2.45 3 2 B B 2.40 3 4 B 2.38 3 3 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para Ca NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.070396 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.4551 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 11.9667 3 1 B 11.4667 3 3 C 10.8000 3 6 D 10.1633 3 7 E 9.5000 3 5 E E 9.4000 3 4 E E 9.2667 3 2 F 8.5000 3 8 G 7.5333 3 9 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para K NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise.
96
Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.018611 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.234 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 7.7833 3 1 A A 7.6167 3 3 B 7.0767 3 8 B C B 6.9300 3 4 C C 6.7333 3 9 D 5.9000 3 2 D D 5.8600 3 6 E 5.5667 3 5 F 5.1433 3 7 Procedimiento GLM MG t Tests (LSD) para NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.000982 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.0538 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 3.05600 3 1 B 2.69000 3 3 C 2.48233 3 4 D 1.86867 3 8 D D 1.86100 3 2 E 1.75000 3 9 F 1.39000 3 5 G 1.10667 3 7 G G 1.06733 3 6 Procedimiento GLM
97
t Tests (LSD) para CU NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.000785 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.0481 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 5.33000 3 2 B 3.17667 3 4 C 2.58667 3 1 D 1.53167 3 9 E 1.38667 3 3 E F E 1.35000 3 6 F F 1.31000 3 7 G 1.18167 3 5 G G 1.18000 3 8 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para MN NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.049337 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.381 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 16.5667 3 1 B 14.3800 3 3 C 13.6667 3 4 D 11.5433 3 8 D D 11.2667 3 2 E 10.3200 3 9 F 7.8233 3 6 F G F 7.6767 3 7 G G 7.2970 3 5
98
Procedimiento GLM t Tests (LSD) para FE NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 1.469448 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 2.0794 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 153.3333 3 6 B 117.6667 3 5 C 115.0000 3 8 D 110.3333 3 7 E 99.3333 3 9 F 97.2500 3 3 F G F 96.7533 3 4 G G 95.0367 3 1 H 88.2933 3 2 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para zn NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.030804 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.3011 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 11.9000 3 1 B 10.6000 3 4 C 9.2700 3 3 D 8.4433 3 2 E 7.8433 3 9 F 7.4800 3 8 G 5.1500 3 5 H 4.1667 3 6
99
I 3.6433 3 7 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para PH NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.002526 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.0862 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 7.39000 3 6 B 7.16000 3 7 C 6.89667 3 5 D 6.66667 3 3 D D 6.65000 3 1 E 6.55000 3 4 F 6.40667 3 8 G 6.30000 3 9 G G 6.29333 3 2 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para CE NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.106856 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.5607 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 33.6333 3 6 B 28.8100 3 5 B B 28.2833 3 8 C 26.8533 3 7 D 25.7333 3 9 E 24.6000 3 2 F 22.0333 3 1 G 21.3000 3 3
100
H 19.5333 3 4 Procedimiento GLM t Tests (LSD) para CO NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I, no el índice de error experimentwise. Alfa 0.05 Error de grados de libertad 18 Error de cuadrado medio 0.006474 Valor crítico de t 2.10092 Diferencia menos significativa 0.138 Medias con la misma letra no son significativamente diferentes. t Agrupamiento Media N TRAT A 24.17000 3 9 B 21.90667 3 8 C 15.39000 3 6 D 13.67667 3 5 E 11.44000 3 7 F 10.45333 3 2 G 10.27667 3 3 H 9.17667 3 1 I 8.48000 3 4