El Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) fortalece la formación especializada en estadística aplicada a la investigación agroambiental. El pasado 18 de marzo de 2026, el Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales (CENID COMEF) del INIFAP fue sede del curso “ANÁLISIS UNIVARIADO DE DATOS EXPERIMENTALES: PROPORCIONES Y CONTEOS”. El evento, que congregó a 23 asistentes en la sala de usos múltiples del centro, tuvo como objetivo principal proporcionar los elementos estadísticos teórico-aplicados para el análisis de datos experimentales cuando no se cumplen los supuestos clásicos del modelo estadístico convencional.

La capacitación abordó una necesidad específica en el campo de la investigación agronómica y ambiental. Este tipo de análisis es crucial cuando los datos provienen de variables que registran conteos, como el número de ejemplares de una planta por unidad de superficie, o proporciones, como la tasa de supervivencia de árboles en un lote experimental tras un período determinado. Para el manejo correcto de esta información, el curso se centró en la aplicación de los Modelos Lineales Generalizados (GLM), metodología recomendada para estas circunstancias particulares donde los modelos lineales tradicionales no son apropiados.

La instrucción del curso estuvo a cargo del Dr. Efraín Velasco Bautista. El evento destacó por su relevante vinculación académica, al contar con la participación como asistentes de estudiantes tanto de Licenciatura como de Posgrado provenientes de prestigiosas instituciones educativas del país. Entre estas se encontraron representantes de la Universidad Autónoma Chapingo, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) y el Instituto Politécnico Nacional (IPN).

Con la realización exitosa de este curso especializado, el INIFAP refrenda su compromiso institucional con dos pilares fundamentales: la contribución a la formación continua y especializada de recursos humanos altamente capacitados, y el fortalecimiento del vínculo directo con sus usuarios mediante la transferencia de conocimiento en temas novedosos y técnicamente complejos, como lo es el análisis avanzado e interpretación correcta datos experimentales.