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AGUSTÍN GARCÍA ASUERO AN. R. ACAD. NAC. FARM.

Bondad de ajuste del modelo

Se sabe que si el modelo lineal es correcto, los residuales (dife-
rencias entre los valores experimentales y los calculados), obtenidos
por mínimos cuadrados, pueden usarse para estimar la varianza del
error, y no son necesarias medidas repetidas. Sin embargo, si el
modelo lineal no es aplicable, los residuales estiman la suma de un
error de ajuste y el error experimental. Es obvio que las estimaciones
de la varianza del error independiente de ambos modelos, asumido
y método de ajuste, pueden sólo obtenerse mediante replicaciones en
cada punto (Feinberg). Por tanto, una comparación de la suma de
los cuadrados de los residuales con la suma de los cuadrados de los
errores obtenidos de los replicados, suministra un test de la bondad
de ajuste del modelo.

MÚLTIPLES MEDIDAS A UNO O MÁS PUNTOS

Con frecuencia es útil realizar experiencias en las que se prepa-
ran una o más muestras a los mismos valores de la variable de en-
trada x. El término conjunto se define como referente a un número
de medidas repetidas, independientes, de la misma propiedad. Las
medidas repetidas de tal manera que estén sujetas a todas las fuen-
tes de errores aleatorios del experimento se llaman replicados. En
aquellos casos en los que estas muestras repetidas se preparan de tal
manera que están sujetas a todas las fuentes plausibles de error, se
denominan replicados genuinos. La replicación se define así como la
realización independiente de dos o más experimentos al mismo ni-
vel, encontrándose todos los factores bajo control.

Para evitar ambigüedad la IUPAC (1994), sin embargo, indica
que el término «replicado» o «replicación» debe utilizarse sólo en el
contexto de la medida (análisis) y no en el sentido de «separación de
múltiples unidades» o recolecta de replicados, a menos que su uso
sea explícito. Cuando no todos los factores están presentes, tenemos
pseudoreplicados, no válidos para estimar la varianza de la distribu-
ción a partir de las observaciones realizadas.

Supongamos que existen k especímenes (muestras) de una varia-
ble simple (población normal) a ser analizados. Para cada espécimen

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