Page 166 - 73_02

E. CORNWELL AN. R. ACAD. NAC. FARM.

Las regresiones y evaluaciones estadísticas se llevaron a término
mediante los software Statgraphic y Origin (5, 6).

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

El método propuesto de regresión mediante la reducción de va-
riables Vc3 es más coherente con las funciones de regresión para el
modelo lineal y = m*x de pKa versus el índice de refracción, pKa
versus la tensión superficial y pKa versus variable independiente
auxiliar (I) que las regresiones multivariables. Se tiene que: la deri-
vada d(pKa)/d(IR) para la función pKa vs. (IR) es igual a –40.6151,
de la misma forma d(pKa)/d(ST) para la función pKa vs. (ST) es
igual a –0.1061 y d(pKa)/d(I) para la función pKa vs. (I) es igual a
–0.536. Siendo la derivada d(pKa)/d (Vc3) = –0.1061 se puede deducir
que existe coherencia en los signos con las ecuaciones por separado,
más aún, el modelo propuesto Vc3 indica un mismo valor de derivada
que d(pKa)/d(ST) para la función pKa vs. (ST) señalando que la
variable independiente (ST) sería la variable de mayor peso para un
modelo multivariable. Si se evalúan las derivadas parciales del mo-
delo multivariable se tiene que (d(pKa)/dST))IR, I = –0.1604 y (d(pKa)/
dST)) IR, ST = –0.5955, manteniéndose cierta similitud con los modelos
con una sola variable independiente pero, d(pKa)/d(IR)ST, I = 24.3608
valor que es incoherente en magnitud y signo con d(pKa)/d(IR) =
–40.6151, el segundo término de la regresión multivariable no expli-
ca ni el signo verdadero ni la magnitud de la contribución de la
variable (IR) y en aquella relación, se compensa este factor positivo
(24.3608) por medio de la magnitud y signo del término indepen-
diente (–21.2724) de tal forma que los valores calculados de pKa
mediante un proceso de regresión multivariable y aquellos calcula-
dos por el método propuesto Vc3 son estadísticamente equivalentes,
como se indicó anteriormente. Este hecho particular señala la nece-
sidad de un proceso de ortogonalización, reducción de variables no
significativas por el método PCA o como alternativa la reducción de
variables por el método propuesto. Se entiende en todo el texto como
reducción no una eliminación si no una función de funciones.

Es necesario señalar que este procedimiento estudiado amerita
mayores análisis pero desde ya se puede decir que es un método más
sencillo que los métodos de ortogonalización o PCA.

498