En suma decir que la

En suma, decir que la producción con agua para riego es superior a la de temporal no tiene ningún fundamento teórico como ya quedó asentado líneas arriba con tie2 en [V(y)]. Pero sí tiene consecuencias de política económica, porque con ello se justifica la transferencia de recursos federales –como el agua, entre otros– a los estados o regiones cuyos procesos productivos tienen un factor de más respecto de los de temporal en detrimento de estos últimos.
Principios básicos del análisis de varianza Con la finalidad de garantizar lo adecuado del análisis de varianza realizado en el presente trabajo, primero se comprueba si las muestras cumplen con los requisitos teóricos. En este sentido, respecto de la independencia podemos decir que sí lo cumplen, puesto que una muestra es de los distritos de riego y la otra de temporal. En relación con la aleatoriedad también lo cumplen, porque el resultado observado () en el año agrícola z de producción es uno de un conjunto infinito En relación con el principio de normalidad, debemos tener presente que si las distribuciones a partir de las cuales se obtienen las muestras no son altamente asimétricas, no será estrictamente necesario apegarse al principio de normalidad (Stevenson, 2002: 322). A lo cual nos apegamos, toda vez que el análisis de varianza es “bastante robusto con respecto a la suposición de normalidad (incluso desviaciones moderadas de esta suposición no cambia mucho los resultados)” (Kohler, 1999: 484). Los resultados de las pruebas de normalidad se pueden observar en el cuadro 1. Los resultados expuestos en el cuadro 1 permiten decir que estadísticamente las muestras de temporal provienen de poblaciones normalmente distribuidas, excepto la del ciclo 2001-2002. Por su parte, las muestras de los distritos de riego no son altamente asimétricas, como lo exige el análisis de varianza, toda vez que, de acuerdo con la prueba de normalidad, su probabilidad de provenir de una población normal es baja, no está de más recordar que esto depende del tamaño de la muestra considerada. La prueba de igualdad de varianza de las muestras se presenta en el cuadro 2. Para dicha prueba se utilizaron las varianzas de las muestras y se aplicó la prueba F. Se recurrío al convencionalismo de colocar la varianza mayor en el numerador. El requisito de igualdad de varianza, a diferencia del de normalidad, sí debe cumplirse, porque su incumplimiento sí afecta seriamente la validez de la prueba (Kohler, 1999: 484). Con base en los datos del cuadro 2 se puede decir que las varianzas de las muestras del rendimiento (ton/ha) medio de maíz grano de temporal y de los distritos de riego, sí satisfacen el principio teórico de igualdad de las varianzas. Toda vez que dichas varianzas son iguales desde el punto de vista estadístico a 5% de significancia, con excepción de los años agrícolas 2004-2005 y 2007-2008 que no son significativos a dicho nivel, sino a 1 por ciento. La hipótesis nula (H0) es: los rendimientos medios son iguales. La hipótesis alterna (H1) es: el rendimiento medio de los distritos de riego es superior al de temporal. Si H0 se rechaza, se concluye que probablemente las muestras no provengan de poblaciones que tengan medias iguales y, por lo tanto, el rendimiento de maíz grano de los distritos de riego sí sea superior al de temporal. En el caso contrario, se concluye que probablemente las muestras provengan de poblaciones con medias iguales, y que no hay superioridad alguna en el rendimiento de maíz grano producido en los distritos de riego respecto del de temporal.
Análisis de varianza de la producción de maíz grano de los distritos de riego y de temporal El análisis de varianza permite probar la igualdad de los valores medios de las muestras, en este caso, se prueba si la media del rendimiento de maíz grano por hectárea de los distritos de riego es igual a la de temporal (H0), esto es, las dos muestra fueron extraídas de la misma población o sus medias son iguales. El análisis se realiza por año agrícola. Cabe destacar que el tamaño de las muestras de los distritos de riego en todos los años son mayores a las de temporal (véase cuadro 1), y en todos los casos el número de muestras independientes es de dos (una de los distritos de riego y otra de temporal).