Análisis factorial múltiple mixto para la identificación de clones de banana (MUSA SPP.) - (:unkn) unknown (Universidad Nacional de Rosario, 2021)
El Análisis Factorial Múltiple (AFM) es una técnica estadística apropiada para el tratamiento de datos donde un mismo conjunto de individuos se describe a través de varios grupos de variables. Cuando uno de ellos está conformado por variables cuantitativas y el otro por cualitativas, surge el Análisis Factorial Múltiple Mixto (AFMmix). Con el objetivo de caracterizar un conjunto de clones de banana (Musa spp.) se aplicó la técnica de AFMmix. Se evaluaron 2 grupos de variables concernientes con la aptitud agronómica de los clones, uno conformado por 9 variables fenotípicas cuantitativas y el otro por 3 variables fenotípicas cualitativas. Los dos primeros ejes del AFMmix explicaron un 49,47% de la variabilidad total de los datos. Los atributos cuantitativos que más contribuyeron a la formación del primer eje fueron altura y diámetro de la planta, peso del raquis y peso de manos. Los caracteres cualitativos que más aportaron a dicho eje fueron tamaño de racimo y prolificidad de la mano. En el segundo eje no se observaron contribuciones considerables de las variables cuantitativas, sin embargo, sí lo hizo el carácter cualitativo foliosidad. En síntesis, mediante la técnica de AFMmix se logró caracterizar al conjunto de clones de banana por los caracteres cuantitativos y cualitativos. Esto posibilitó identificar los clones de manera tal que permitió determinar un subconjunto que presente la mayor diversidad teniendo en cuenta ambos tipos de caracteres

The statistical technique of Multiple Factor Analysis (MFA) is a method that allows the analysis of data tables in which the same group of individuals are described through several group of variables. When one of them is made by quantitative variables and the other one by qualitative variables, the Mixed Multiple Factor Analysis (AFMmix) arises. Two groups of variables related to the agronomic aptitude of the clones were evaluated. One of them is composed of 9 quantitative phenotypic traits, while the other one of 3 ordinal qualitative traits. The first two axis of AFMmix explained a 49.47% of the total data variability. The quantitative attributes which contributed the most on the formation of the first axis were hand weight, rachis bunch weight, and diameter and width of the plant. The ordinal qualitative traits which contributed the most to said axis were quantities of hands and fingers. To the contrary, on the second axis, the quantitative variables showed no considerable contributions, whereas the qualitative trait of leave quantity did. Effectively, the set of banana clones was successfully characterized based on quantitative and qualitative traits. This enabled the selection of the subset of clones to preserve that presented the largest diversity considering both traits
Keywords: Análisis factorial múltiple mixto; Datos de tres modos; Three-way data analysis; Mixed multiple factor analysis; Musa spp