El uso de la instrumentación no sólo implica usar buenas herramientas sino también estar familiarizado con ciertos conceptos estadísticos.
Para la correcta gestión de las superficies deportivas y su mejora continua es necesario conocer los distintos valores y parámetros estadísticos que las caracterizan.
Desde Tiloom nos aseguramos que nuestras mediciones y ó instrumentación presente las mejores valoraciones en los atributos de calidad, tales como :
Una vez que se elige la herramienta adecuada y comenzamos a realizar las mediciones pertinentes, obtendremos un conjunto de datos que hemos de ordenar y visualizar claramente a través de nuestro análisis agronómico. Por lo general nuestra variable estadística objeto de estudio será de tipo cuantitativa (numérica), por ejemplo un resultado de 43 Nm en un ensayo de resistencia a la tracción (a través del equipo ligero Deltec de resistencia a la tracción) de un campo de fútbol o en algunos casos también usaremos variables cualitativas por ejemplo en casos donde se evalúe la estabilidad del campo.
Es muy importante caracterizar nuestros campos y greens, y para ello haremos uso de los estadísticos más importantes, como son:
Una desviación típica baja es sinónimo de mayor calidad del campo, existe una mayor uniformidad en toda la superficie deportiva, con nuestra aplicación Pogo turf pro & Field Tester obtendrás todo el análisis mas interesante que puedas llevar a cabo de forma sencilla y rápida
La toma y registro de datos permite realizar estudiar los datos para obtener información, es decir realizar un análisis predictivo, conocer el futuro a través de lo observado en el pasado.
Análisis predictivo. La regresión lineal también nos permite obtener relaciones entre medidas comparándolo en una gráfica X-Y. Permite predecir el comportamiento de una variable a partir de otra. No siempre es posible predecir las variables, al realizar una regresión lineal se obtiene el valor R2. Ese valor va de 0 a 1, siendo 0 cuando no haya relación y 1 cuando la relación de predicción es máxima. Se considera una relación aceptable a partir de 0,8.
A continuación os podemos enseñar un ejemplo interesante del análisis predictivo. En la gráfica siguiente se representa la cantidad de potasio en 5 análisis de suelo de pasta saturada y se compara con la salinidad. La regresión lineal obtenida da un r2 de 0,77. Ese resultado llejos de ser perfecto si nos aproxima la relación entre lecturas de salinidad y el potasio en suelo.
Ejemplos como este se pueden encontrar estudiando otras variables. Con esta potente información conocer nuestro campo es más fácil que nunca. Contacta con nosotros a través de info@tiloom.com para estudiar tu caso y aprender del campo para exprimirlo al máximo.