En el artículo “Sin ensayos no hay certezas: Validación en condiciones reales de producción” se abordó la importancia del diseño y la correcta ejecución de ensayos en condiciones reales de producción. Sin embargo, aun cuando un ensayo esté bien planteado desde el punto de vista experimental, existe un factor que muchas veces determina el éxito o el fracaso de la evaluación: la variabilidad.

Los ensayos en granjas comerciales, especialmente en producción animal, se desarrollan en sistemas biológicos complejos, dinámicos y poco controlables. A diferencia de los ensayos de laboratorio o de granjas experimentales, en el campo los animales están expuestos a múltiples fuentes de variación que pueden enmascarar, amplificar o incluso distorsionar los efectos reales de un tratamiento nutricional o de manejo.

Comprender qué es la variabilidad, de dónde proviene y cómo impacta sobre la interpretación de los resultados es clave para asesores, técnicos y encargados de granja que toman decisiones basadas en datos productivos.

¿Qué entendemos por variabilidad en un ensayo a campo?:

La variabilidad puede definirse como la dispersión natural de los datos alrededor de un valor promedio. En términos simples, es la razón por la cual no todos los animales crecen igual, convierten igual o responden de la misma manera a una dieta, aun cuando estén bajo condiciones aparentemente similares.

En producción animal, la variabilidad no es un error: es una característica inherente a los sistemas biológicos. El problema aparece cuando no se la reconoce, no se la mide o no se la tiene en cuenta al analizar los resultados.

Desde el punto de vista práctico, dos ensayos pueden mostrar el mismo promedio productivo, pero tener comportamientos completamente diferentes si la dispersión de los datos es distinta. Por eso, analizar solo promedios sin considerar la variabilidad puede llevar a conclusiones erróneas.

Fuentes de variabilidad en ensayos comerciales:

En un sistema productivo real, las fuentes de variación son múltiples y, en muchos casos, interactúan entre sí.

La fuente de variabilidad más evidente y, al mismo tiempo, la más difícil de controlar es la inherente al animal. Incluye diferencias individuales entre animales debidas a genética, sexo, peso inicial, estado sanitario, jerarquía social y capacidad de consumo. Incluso dentro de un mismo corral, animales con condiciones iniciales similares pueden mostrar respuestas productivas diferentes.

Asimismo, factores como temperatura, humedad, ventilación, densidad animal y calidad de las instalaciones influyen directamente sobre el desempeño productivo. En ensayos a campo, pequeños cambios ambientales entre galpones, sectores o momentos del año pueden generar diferencias significativas en los resultados.

Otras fuentes de variabilidad incluyen aspectos relacionados al suministro de alimento, la uniformidad en la distribución, el acceso al agua, la rutina del personal y el cumplimiento de los protocolos establecidos. Cambios en turnos, rotación de personal o diferencias en la capacitación pueden introducir variación en la respuesta a un tratamiento dado. Errores en el pesaje, balanzas mal calibradas, registros incompletos o inconsistentes y diferencias en el momento de la medición son fuentes frecuentes de variación

El coeficiente de variación: una herramienta práctica:

El coeficiente de variación (CV) es un indicador estadístico que permite dimensionar la variabilidad relativa de un conjunto de datos. Se expresa como un porcentaje y relaciona la desviación estándar con el promedio.

En términos prácticos, un CV alto indica que los datos están muy dispersos, mientras que un CV bajo sugiere mayor uniformidad. En ensayos productivos, el CV es una herramienta muy útil para:

• Comparar la calidad de distintos ensayos
• Evaluar la consistencia de los datos obtenidos
• Interpretar resultados aparentemente contradictorios

Por ejemplo, dos ensayos pueden mostrar la misma mejora promedio en ganancia diaria, pero si uno presenta un CV muy elevado, la confiabilidad de esa mejora será menor.

Impacto del tamaño de muestra sobre la variabilidad y la detección de efectos:

Cuando hay alta variabilidad se dificulta la detección de diferencias reales entre tratamientos. Ante esta situación, se requiere un mayor número de repeticiones o unidades experimentales para poder identificar un efecto con un nivel de confianza aceptable. Cuando este aspecto no se considera adecuadamente durante la planificación del ensayo, se incrementa el riesgo de descartar estrategias potencialmente beneficiosas. En otras palabras, contar con un número apropiado de repeticiones permite reducir la influencia de la variabilidad sobre los resultados y disminuye la probabilidad de no detectar diferencias estadísticamente significativas cuando, en realidad, el efecto existe.

Estrategias prácticas para reducir la variabilidad:

Si bien no es posible eliminar completamente la variabilidad en ensayos comerciales, sí es posible gestionarla.

Algunas estrategias clave incluyen:

• Homogeneizar animales al inicio del ensayo (peso, edad, sexo)
• Definir claramente la unidad experimental (animal vs. corral)
• Estandarizar rutinas de manejo y medición
• Capacitar al personal involucrado
• Registrar eventos imprevistos que puedan afectar los resultados

Reducir la variabilidad no solo mejora la calidad estadística del ensayo, sino que también aumenta la probabilidad de obtener conclusiones aplicables a nivel productivo.

Implicancias para la toma de decisiones:

Para asesores y técnicos, entender la variabilidad implica adoptar una mirada más crítica sobre los resultados. No todo resultado no significativo es irrelevante, ni toda diferencia significativa es necesariamente aplicable.

La evaluación conjunta de promedios, variabilidad y contexto productivo permite tomar decisiones más robustas y alineadas con la realidad de la granja.

Conclusión:

La variabilidad es una condición inherente a los ensayos en sistemas productivos reales. Ignorarla puede llevar a conclusiones erróneas, mientras que comprenderla y gestionarla transforma a la estadística en una verdadera aliada.

En un contexto de alta complejidad, entender los datos y mirar los resultados productivos más allá del promedio, es el primer paso para generar evidencia confiable y tomar decisiones más acertadas.