https://www.socictopen.socict.org/files/original/2a3fb7039387f39cd67f57b95cae4c18.pdf 411070e012e479b83538a7891168f884 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Agricultura sostenible Description An account of the resource Dominio científico: Agricultura sostenible Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Variables explicativas que no pueden controlarse ni fijarse: ¿Funciona la regresión? Creator An entity primarily responsible for making the resource Teresa Boca, Adriana Pérez, Susana Perelman Description An account of the resource El análisis de regresión lineal es una de las técnicas estadísticas que más se usan en los experimentos planificados para estudiar el funcionamiento de los sistemas naturales, en especial en estudios mensurativos. Muchas veces, el investigador no tiene capacidad de controlar la porción explicativa del modelo de regresión, por lo que las variables explicativas pueden resultar tan aleatorias o más que la variable respuesta. Esto podría generar sesgos en las estimaciones de las pendientes asociadas y conducir a conclusiones equivocadas. Una alternativa al método de regresión clásico es la regresión tipo II, diseñada para cuando no se pueden fijar los valores de la variable explicativa. En este trabajo se presentan distintas situaciones basadas en investigaciones publicadas en ecología y agronomía con diferentes objetivos: predicción, estimación de la pendiente y comparación de pendientes entre dos grupos, en las que el problema de variación aleatoria en las variables explicativas está presente con distinto grado de relevancia. En cada caso se identifica cuál es el camino más adecuado para el análisis. También se realizó una simulación que consideró distintas combinaciones para los errores aleatorios en las variables regresora y respuesta con el objetivo de visualizar el sesgo de los estimadores en cada situación para los diferentes métodos de regresión. De lo presentado se desprende que se debe poner énfasis en dos cuestiones muy importantes para poder decidir el método de regresión tipo II más adecuado: tener en claro cuál es el objetivo del trabajo y si se cumplen las condiciones de aplicación requeridos por cada método. Esta revisión pretende ser una sencilla guía de cuándo y qué método aplicar en cada situación. Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2020 Subject The topic of the resource Simulations, bias, explanations with error, independent variables, sesgo, simulaciones, variables independientes con error Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context 10.25260/EA.20.30.3.0.1066 Source A related resource from which the described resource is derived Ecología Austral Publisher An entity responsible for making the resource available Asociación Argentina de Ecología Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Environmental sciences, Ecology Relation A related resource <a href="http://ojs.ecologiaaustral.com.ar/index.php/Ecologia_Austral/article/view/1066" target="_blank" rel="noreferrer noopener">http://ojs.ecologiaaustral.com.ar/index.php/Ecologia_Austral/article/view/1066</a>