Análisis de componentes principales, una herramienta eficaz en las Ciencias Técnicas Agropecuarias

Barra lateral del artículo

PDF (English) HTML (English) EPUB (English) XML (English)
Publicado: fev. 1, 2022
Palabras clave:
componentes principales, ingeniería agrícola, métodos multivariados

Contenido principal del artículo

Lucía Fernández-Chuairey
Universidad Agraria de La Habana
Lazara Rangel-Montes de Oca
Universidad Agraria de La Habana
Mario Varela-Nualles
Instituto Nacional de Ciências Agrícola
José Antonio Pino-Roque
Universidad Agraria de La Habana
Jany del Pozo-Fernández
Universidad Agraria de La Habana
Nelson Ulises Lim-Chamg
Universidad Agraria de La Habana

Resumen

En la actualidad existe una amplia gama de técnicas multivariadas, que se utilizan en las diferentes áreas de investigación. El presente trabajo se centra en el Método de Componentes Principales y tiene como objetivo establecer sobre bases matemático–estadísticas un conjunto de criterios metodológicos para el procesamiento e interpretación de resultado con el empleo de dicha técnica. Se desarrolla un ejemplo asociado a estudios pos cosecha de la Piña (variedad Cayena Lisa). Se proponen una secuencia de pasos que incluye: análisis previo de correlación entre variables, determinación de números de componentes a seleccionar (compromiso entre los diferentes criterios), peso de variables en cada componente, interpretación biológica y gráficos que validan los resultados obtenidos en sentido de las componentes e individuos. El estudio contó con las variables: pérdida de peso en g (PP), firmeza, índice de color (IC), contenido de solidos solubles (SSC) y PH. Las variables se agruparon en dos componentes que explican el 88,36 % de la variación de los datos. Se observó una relación positiva entre PP, SSC y PH y la relación negativa de la firmeza con estas variables, se muestra que la mayor PP y PH se alcanza a partir del sexto día, y la mayor firmeza en los dos primeros días, aspectos a tener en cuenta en la toma de decisiones oportunas para el almacenaje, trasporte y comercialización. Se concluye que el empleo de técnicas multivariadas y en particular el análisis de componentes principales constituye una vía eficiente y no destructiva en el monitoreo de la calidad de frutos en almacenamiento.

Detalles del artículo

Cómo citar
Fernández-Chuairey, L., Rangel-Montes de Oca, L., Varela-Nualles, M., Pino-Roque, J. A., del Pozo-Fernández, J., & Lim-Chamg, N. U. (2022). Análisis de componentes principales, una herramienta eficaz en las Ciencias Técnicas Agropecuarias. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 31(1). Recuperado a partir de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/rcta/article/view/1551
Número
Vol. 31 Núm. 1 (2022): January-February-March
Sección
Puntos de Vista

Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:

  1. Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista. Bajo esta licencia el autor será libre de:
  • Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
  • Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material
  • El licenciador no puede revocar estas libertades mientras cumpla con los términos de la licencia

Bajo las siguientes condiciones:

  • Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
  • NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
  • No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
  1. Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
  2. Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).

Citas

ALIAGA, N.R.; DE LA TORRE, S.F.; RODRÍGUEZ, S.A.A.; GUILLÉN, G.J.: “Análisis de componentes principales en los motores de combustión interna Hyundai 1.7 MW”, Revista Ingeniería Energética, 42(1), 2021, ISSN: 1815-5901.

BOUZA, C.N.; SISTACHS, V.: Estadística, teoría básica y ejercicios, Ed. Editorial Félix Varela, La Habana, Cuba, 2006, ISBN: 959-258-373-0.

CORONADOS, Y.; VILTRES, V.; SISTACH, V.: “Aplicación de técnicas estadísticas multivariantes en el análisis de datos”, Revista Cubana de Medicina Física y Rehabilitación, 9(2): 1-12, INFOMED., 2017.

FERNÁNDEZ, C.L.; GUERRA, B.C.W.; DE CALZADILLA, P.J.; CHANG, L.N.U.: “Desarrollo de la modelación estadístico–matemática en las ciencias agrarias. Retos y perspectivas”, Investigación Operacional, 38(5): 462-467, 2018, ISSN: 2224-5405.

FERNÁNDEZ, C.L.; RANGEL, M. de O.L.; GUERRA, B.C.W.; DEL POZO, F.J.: “Modelación Estadístico-Matemática en Procesos Agrarios. Una aplicación en la Ingeniería Agrícola”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 28(2): 72-79, 2019, ISSN: 1010-2760, e-ISSN: 2071-0054.

GONZÁLEZ, Á.L.; SOLANO, H.L.; TILANO, J.: “Análisis multivariado aplicando componentes principales al caso de los desplazados”, Ingeniería y desarrollo, (23): 119-142, 2008, ISSN: 0122-3461.

GOZÁ, L.O.; FERNÁNDEZ, A.M.; RODRÍGUEZ, G.R.H.; OJITO, M.E.: “Aplicación del Análisis de Componentes Principales en el proceso de purificación de un biofármaco”, Vaccimonitor, 29(1): 5-13, 2020, ISSN: 1025-028X.

HAIR, J.F.; ANDERSON, R.E.: Multivariate data analysis, Ed. Pearson Prentice Hall, 5a ed., Madrid, España, 2004, ISBN: 84-8322-035-0.

HERNÁNDEZ, R.G.; ORTEGA, I.E.; ORTEGA, I.I.H.: “Composición nutricional y compuestos fitoquímicos de la piña (Ananas comosus) y su potencial emergente para el desarrollo de alimentos funcionale”, Boletín de Ciencias Agropecuarias del ICAP, 9(14): 24-28, 2021, ISSN: 2448-5357.

LORENTE, G.Y.; RODRÍGUEZ, H.D.; CAMACHO, R.L.; CARVAJAL, O.C.C.; DE ÁVILA, G.R.; GONZÁLEZ, O.J.; RODRÍGUEZ, S.R.: “Efecto de la aplicación de Biobras-16 sobre el crecimiento y calidad de frutos de piña ‘MD-2”, Revista de Cultivos Tropicales, 42(2), 2021, ISSN: 0258-5936.

LOZARES, C.C.; LÓPEZ, R.P.: “El análisis multivariado: definición, criterios y clasificación”, 1991.

LUCHSINGER, L.: Impacto de la postcosecha en la calidad de frutos de exportación, [en línea], Perú, Redagrícola, 2017, Disponible en: https://www.redagricola.com/pe/impacto-de-la-postcosecha-en-la-calidad-de-frutas-de-exportacion, [Consulta: 9 de julio de 2021].

MESA, R.L.; GOZÁ, L.O.; URANGA, M.M.; TOLEDO, R.A.; GÁLVEZ, T.Y.: “Aplicación del Análisis de Componentes Principales en el proceso de fermentación de un anticuerpo monoclonal”, Vaccimonitor, 27(1): 8-15, 2018, ISSN: 1025-028X, e-ISSN: 1025-0298.

MIRANDA, I.: Estadística Aplicada a la Sanidad Vegetal, Inst. Centro Nacional de Sanidad Agropecuaria (CENSA), folleto, San José de las Lajas, mayabeque, Cuba, 173 p., 2011.

QUINDEMIL, T.E.M.; RUMBAUT, L.F.: “Análisis de componentes principales para obtener indicadores reducidos de medición en la búsqueda de información”, Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud, 30(3), 2019, ISSN: 2307-2113.

RANGEL, M. de O.L.; MONZÓN, M.L.L.; GARCIA, C.J.; GARCIA, P.A.: “Técnicas matemáticas para inferir cambios poscosecha en las propiedades de productos agrícolas”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 27(4): 42-54, 2018, ISSN: 1010-2760, e-ISSN: 2071-0054.

ROBAINA, C.G.R.; MEDINA, P.; MANUEL, J.; MORALES, R.J.M.; ROBAINA, C.R.E.: “Análisis multivariado de factores de riesgo de prematuridad en Matanzas”, Revista Cubana de obstetricia y ginecología, 27(1): 62-69, 2001, ISSN: 0138-600X.

SAGARÓ, D.C.N.M.; ZAMORA, M.L.: “Técnicas estadísticas multivariadas para el estudio de la causalidad en Medicina”, Revista Ciencias Médicas, 24(2), 2020, ISSN: 1561-3194.

STATGRAPHICS CENTURION: Statgraphics Centurion, X.: “Version 16.1. 17”, Statpoint Technologies, Inc., 2012.

THOMPSON, K.A.: Tecnología post-cosecha de frutas y hortalizas, Ed. Kinesis Ltda., Colombia, 268 p., 1998.

VARELA, M.: Análisis multivariado, [en línea], Ediciones INCA, 2021, Disponible en: http://ediciones.inca.edu.cu/files/folletos/analisismultivariado .pdf, [Consulta: 30 de abril de 2021].

Artículos más leídos del mismo autor/a