Examinando por Autor "Meza Becerra, Cristian"

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    Evaluación de modelos mixtos para datos longitudinales biológicos:
    (Universidad de Valparaíso, 2025-08-14) Gutiérrez Bernal, Gabriela Margarita; Meza Becerra, Cristian
    Este estudio aborda la modelación de dos conjuntos de datos longitudinales biológicos con desafíos estadísticos complementarios. El primer estudio, que llamaremos Estudio I analiza la dinámica temporal de la microbiota vaginal en mujeres gestantes y no gestantes mediante modelos mixtos binomiales negativos (NBMM) y su extensión inflada en ceros (ZINBMM), estructuras que permiten manejar simultáneamente sobredispersión, inflación de ceros y correlación intra-sujeto. El segundo estudio, que llamaremos Estudio II evalúa el crecimiento de Quillaja saponaria en vivero a partir de siete mediciones sucesivas del diámetro del cuello (DAC), utilizando datos reales obtenidos en colaboración con el equipo académico de la Escuela de Ingeniería Ambiental de la Universidad de Valparaíso. Estos datos fueron recolectados en el marco de un proyecto de investigación aplicado en el Jardín Botánico Nacional de Viña del Mar. Se comparan diversos modelos mixtos lineales (LMM) jerárquicos con efectos aleatorios y covariables ambientales acumuladas, con el objetivo de describir con precisión la variabilidad interindividual en el crecimiento de los plantines. En ambos casos se sigue un flujo reproducible de limpieza de datos, exploración gráfica, ajuste realizado en R y selección mediante AIC, BIC y pruebas de razón de verosimilitud. Los resultados confirman que los NBMM/ZINBMM capturan adecuadamente los patrones de abundancia bacteriana asociados al estado gestacional, mientras que los LMM con pendientes aleatorias y temperatura acumulada describen con mayor precisión la variación inter-planta. El trabajo aporta (i) una guía metodológica unificada para elegir modelos mixtos según la naturaleza de la respuesta, (ii) códigos reproducibles en R que integran paquetes especializados, y (iii) recomendaciones sobre diseño temporal y tratamiento de ceros para futuros estudios de microbiota y crecimiento vegetal.