Es un curso ocasional de la Maestría.
Los modelos lineales mixtos son uno de los grupos de modelos estadísticos más frecuentemente aplicados en ciencias agrícolas y naturales. La principal ventaja de estos modelos radica en su capacidad para analizar datos donde las observaciones no son estrictamente independientes, sino que presentan estructuras jerárquicas. Por este motivo, los modelos mixtos son sumamente útiles para el análisis de datos generados por experimentos diseñados, incluyendo ensayos distribuidos en múltiples sitios y años. Pese a su incuestionable utilidad en este tipo de problemas, existe cierta escasez de recursos que presenten la teoría y fundamentación de los supuestos de los modelos mixtos de manera accesible para una audiencia académica general.
El objetivo general de este curso es brindar conocimiento teórico-práctico sobre la aplicación de modelos mixtos para el análisis de datos en ciencias agrícolas y naturales. Primero, el contenido del curso busca brindar el entendimiento de los fundamentos de los modelos mixtos, y discutir y comprender sus supuestos más comunes. Luego, se demostrarán aplicaciones en idioma R, aunque el curso se presenta con una filosofía agnóstica en cuanto a la herramienta informática para implementar los modelos mixtos. El foco principal recaerá en el desarrollo de criterios para ajustar modelos estadísticos que respondan adecuadamente a los objetivos de investigación y a la estructura de los datos, y no en el dominio de una herramienta informática. En resumen, el objetivo central es facilitar la comprensión de los supuestos más comunes en modelos mixtos y guiar en la selección de los supuestos más adecuados, manteniendo siempre un enfoque accesible para una audiencia académica general.
