Lo que no sabemos es qué tan grande es la variación.
Trabajamos en la industria de los datos y hablamos con productores, agrónomos y actores del sector todos los días. Sabemos lo valioso que resulta, para la gran mayoría de las personas de la industria, contar con buenos datos de suelo.
Para cualquier persona en la agricultura que aplica principios de agricultura de precisión, las decisiones importantes suelen tomarse con base en apenas una o dos cifras. Quienes deciden dependen de la exactitud de los datos.
Si usted es un productor en el oeste de Canadá o un experto en insumos agrícolas en Iowa, debería poder esperar resultados comparables.
Todos tenemos un nivel de variación aceptable con el que podemos trabajar. Para algunos es del 5%; para otros, más bien del 20%. La mayoría de los actores de la industria con los que hablamos coinciden en torno al 10 a 15%.
¿10 muestras enviadas a 10 laboratorios distintos arrojarán exactamente los mismos resultados? No.
¿Estarán esas mismas 10 muestras dentro de un rango de variabilidad con el que podamos trabajar y tomar buenas decisiones? Deberían.
Quisimos averiguar cuál era la variación entre laboratorios.
Una misma muestra compuesta puede arrojar resultados distintos.
Para saber qué esperar en términos de variación de resultados de un laboratorio a otro, recolectamos 25 muestras compuestas de cuatro núcleos en nuestro campo de investigación.
Dividimos estas 25 muestras compuestas en 4 partes cada una, que luego enviamos a 4 laboratorios distintos de Estados Unidos y Canadá para analizarlas con la misma metodología.
Los resultados finales que se muestran a continuación presentan los análisis de las 25 muestras compuestas; cada punto representa el resultado de un laboratorio para dicha muestra.
Los resultados
Esperábamos variaciones entre laboratorios, pero fue una sorpresa ver la amplitud de la variación.
48%
Considerando todos los nutrientes medidos y todas las muestras compuestas, el porcentaje de variación entre el valor máximo y el valor mínimo entregados por los laboratorios para cada muestra fue en promedio de alrededor del 48%. Eso está lejos del 10-15% esperado que pide la mayoría de nuestros clientes.
El MAPE (Mean Absolute Percentage Error, error porcentual absoluto medio) es una medida de exactitud basada en el porcentaje relativo de errores. Cuanto más cercano a cero es el valor del MAPE, mejores son las predicciones. Representa el error porcentual promedio entre el valor máximo y el valor mínimo entregados por los laboratorios para cada muestra compuesta. En otras palabras, es la variación promedio del rango observado.
Algunas variaciones se mantuvieron sin duda dentro de un rango más que aceptable, como el pH tampón con solo 1%, mientras que otras, como el nitrógeno de nitratos que se muestra abajo, fueron más dramáticas, con una variación del 91%. Cada punto negro representa el resultado de un laboratorio.
El ejemplo a continuación para el fósforo muestra cuánto pueden variar los resultados para un solo nutriente. El MAPE que observamos, que representa la variación promedio de rango más extrema, fue del 73%.
El potasio también presentó variaciones bastante notorias en las 25 muestras compuestas. Algunas se mantuvieron dentro de unas pocas decenas de PPM, mientras que otras muestras más que se duplicaron.
Esperábamos variabilidad, igual que la mayoría de las personas de la industria que trabajan con datos de suelo. Lo problemático es cuando los datos varían demasiado, con demasiada frecuencia.
Los resultados extraídos a continuación para el Cu demuestran cuánto variaron las muestras compuestas durante nuestra prueba, lo que dificulta la toma de decisiones. Sin ser dramático, considerando que hablamos de valores de ppm de un solo dígito, el rango resultó algo sorprendente.
¿Cómo se compara ChrysaLabs?
Manteniendo el enfoque en los nutrientes principales (N, P, K, MO, pH), los resultados de la ChrysaLabs Probe estuvieron en su mayoría dentro del mismo rango que lo que usted recibiría de laboratorios tradicionales.
De las 25 muestras, esta es la cantidad que arrojó resultados dentro del mismo rango que nuestros laboratorios de referencia.
N : 16 en el mismo rango
Observamos 3x menos variación de datos entre la Sonda y los laboratorios que entre laboratorios entre sí
K : 18 en el mismo rango
Variación observada entre nuestros resultados y el rango de los laboratorios: 6.7%
P : 15 en el mismo rango
Variación observada entre nuestros resultados y el rango de los laboratorios: también 6.7%
MO : 16 en el mismo rango
Variación observada entre nuestros resultados y el rango de los laboratorios: 6.6%
PH : 9 en el mismo rango
No son nuestros mejores resultados comparativos, pero se mantuvieron dentro del 0.9% de los resultados de los laboratorios en todas las muestras.
Esos resultados están muy cerca del 10-15% esperado.
En el blanco & repetibilidad
Es imposible que los laboratorios repliquen los resultados de otros laboratorios debido a la variabilidad entre laboratorios.
Aunque las variaciones más extremas fueron a veces altas en nuestro experimento, los resultados estuvieron en su mayoría dentro del mismo rango.
Ese es su porcentaje de variación aceptable.
Lo que mostró nuestro experimento es que es posible caer fuera de ese rango de vez en cuando.
Cuando eso sucede, se pierde otra métrica clave que conviene poner al inicio de su lista analítica: la repetibilidad.
Si bien no puede esperar que los resultados sean exactamente iguales a los de otros laboratorios (exactitud), sí puede esperar que estén en el mismo rango (precisión). Y sin importar el método de medición que elija, este debería generar resultados similares para múltiples preparaciones de la misma muestra.
