9 Recibido: 14/01/2019 - Aprobado: 07/05/2019 Trabajo Especial Pertinencia de uso del análisis estadístico de medidas repetidas en la investigación agrícola Renny Barrios Maestre 1 *, Ramón Silva-Acuña 1,2 1 Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas (INIA). Maturín, Monagas, Venezuela. 2 Universidad de Oriente (UDO), Postgrado Agricultura Tropical, Campus Juanico, Núcleo Monagas. Monagas, Venezuela. *Correo electrónico: rennybarrios@ gmail.com RESUMEN Cuando el muestreo es destructivo, y cada unidad experimental proporciona una sola medida por variable, no se comprometen los supuestos del ANOVA; mientras que, cuando esa respuesta cambia en el tiempo se convierte en una fuente de variación que debería incorporarse al diseño. Las medidas repetidas surgen cuando una respuesta se cuantifca repetidamente sobre la misma unidad experimental o sujeto, por tal razón, efectuarla implica la imposibilidad de aleatorizar el factor tiempo. Al realizar repetidamente evaluaciones sobre las mismas unidades, los datos resultantes guardan estrecha relación y al estar autocorrelacionados, se viola el supuesto de indepen- dencia de errores; además, las varianzas de las medidas repetidas cambiarían en el tiempo, comprometiendo el supuesto de igualdad de varianzas. El análisis de medidas repetidas en el tiempo es la opción correcta de análisis e interpretación de datos estadísticos tomados en la misma unidad experimental de manera sucesiva. Su aplica- ción requiere independencia de las respuestas entre las distintas unidades experimentales, normalidad conjunta multivariada, homogeneidad y esfericidad de la matriz de covariancia. Los paquetes estadísticos SAS ® , SPSS, InfoStat y Stata ® , entre otros, contienen módulos para realizar dicho análisis. Palabras Clave: correlación, esfericidad, evaluaciones en el tiempo. Relevance of the use of statistical analysis of repeated measures in agricultural research ABSTRACT When the sampling is destructive, and each experimental unit provides only one measure per variable, the assumptions of the ANOVA are not compromised; whereas, when that response changes over time, it becomes a source of variation that should be incorporated into the design. Repeated measures arise when a response is repeatedly quantifed on the same experimental unit or subject, for this reason, to perform it implies the impos- sibility of randomizing the time factor. By repeatedly performing evaluations on the same units, the resulting data are closely related and, being autocorrelated, the assumption of error independence is violated; In addition, the variances of the repeated measures would change over time, compromising the assumption of equality of vari- ances. The analysis of measures repeated over time is the correct option for analysis and interpretation of statis- tical data taken in the same experimental unit in a successive manner. Such analysis requires independence of the responses between the experimental units, multivariate joint normality and homogeneity and sphericity of the covariance matrix. The statistical packages SAS ® , SPSS, InfoStat and Stata ® , among others, contain modules to perform this analysis. Key words: correlation, sphericity, evaluations in time. '2, =HQRGR Agronomía Tropical, 69 : 9-17. 2019