Las pruebas de Shapiro-Wilk indicaron que las distribuciones de todas las variables medidas no se desviaron significativamente de la normalidad en ninguna de las dos temporadas (p > 0,05). El análisis de varianza reveló que la interacción entre el nivel de té de compost (Ct) y el tratamiento con bioestimulante foliar (F) afectó significativamente las características del crecimiento vegetativo, el número de umbelas y las características relacionadas con el aceite (porcentaje de aceite, rendimiento de aceite por planta y rendimiento de aceite por hectárea) en ambas temporadas de cultivo.
Respuesta del rendimiento en relación con el tratamiento control
En la primera temporada (Figura 2), el rendimiento de aceite por hectárea (Oy ha⁻1) aumentó progresivamente con el incremento del nivel de té de compost. Todos los tratamientos Ct3 (600 L ha⁻1) produjeron mayores rendimientos de aceite que el tratamiento control (T1: Ct1 × F1, 360 L ha⁻1 sin aplicación foliar). El mayor rendimiento de aceite (55,58 kg ha⁻1) se obtuvo con Ct3 combinado con Spirulina al 2 cm3 L⁻1 (T13), que superó significativamente al control y a todos los tratamientos Ct1, excediendo el valor de LSD (2,93 kg ha⁻1). En comparación con el control, este tratamiento mostró un aumento notable en el rendimiento de aceite por hectárea (Figura 3).

Figura 3: Análisis de biplot de componentes principales para los quince tratamientos interactivos, basado en las cuatro características vegetativas, número de umbelas por planta y las tres características relacionadas con el aceite, utilizando los dos primeros componentes; cada punto representa un tratamiento. La ubicación dentro del gráfico muestra el grado de similitud o diferencia entre los tratamientos según los factores de entrada (8 características de crecimiento y del aceite); cuanto más cercanos estén, más similares serán, y cuanto más separados, más distintos. PH: altura de la planta (cm), NB: número de ramas/planta, HFW: peso fresco total de la hierba (g), HDW: peso seco total de la hierba (g), O%: contenido de aceite esencial, Oy/p: rendimiento de aceite por planta (cm3), Oy/ha: rendimiento de aceite por hectárea (L) y NU: número de umbelas/planta T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T11 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) y T15 (Ct3 × F5). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Se observaron tendencias similares para el rendimiento de aceite por planta y el número de umbelas, lo que indica que los tratamientos que produjeron un mayor rendimiento de aceite por hectárea también estuvieron asociados con una mayor producción reproductiva y acumulación de biomasa. Estas relaciones se presentan como asociaciones estadísticas entre rasgos medidos sin inferir mecanismos causales.
En la segunda temporada, Ct3 × F3 (T13) produjo nuevamente el mayor rendimiento de aceite por hectárea (58,85 kg ha⁻1), superando significativamente al testigo y a la mayoría de los tratamientos Ct2 (LSD = 3,17 kg ha⁻1). La clasificación de los tratamientos en relación con el testigo fue en gran parte consistente entre temporadas, lo que indica efectos reproducibles de los tratamientos bajo las condiciones ambientales evaluadas.
Análisis de componentes principales (PCA)
Se aplicó el análisis de componentes principales como una herramienta exploratoria para resumir las relaciones multivariantes entre los ocho caracteres medidos en los 15 tratamientos. Los dos primeros componentes principales explicaron el 98,4 % de la varianza total, siendo el PC₁ responsable del 96,5 % y el PC₂ del 1,9 % (Tabla 2; Figura 4). La dominancia del PC₁ refleja una fuerte covarianza entre los caracteres relacionados con el crecimiento y el rendimiento en el conjunto de datos, más que procesos biológicos subyacentes distintos.
| Parámetro | PC1 | PC2 | PC3 | PC4 |
| NU | 0.3516 | 0.3064 | -0.3732 | 0.772 |
| O% | 0.349 | -0.6068 | -0.1873 | -0.0634 |
| Oy/p | 0.3591 | -0.11 | -0.0028 | -0.0974 |
| Oy/ha | 0.3583 | -0.1579 | -0.1046 | -0.2021 |
| PH | 0.3476 | 0.5757 | 0.3834 | -0.3296 |
| NB | 0.3495 | -0.26 | 0.7504 | 0.3693 |
| HFW | 0.3551 | 0.3138 | -0.1821 | -0.1535 |
| HDW | 0.358 | -0.0575 | -0.2675 | -0.2847 |
| Valor propio | 7.7201 | 0.1518 | 0.0721 | 0.0346 |
| % de Varianza | 96.5 | 1.9 | 0.9 | 0.43 |
| Acumulado (%) | 96.5 | 98.4 | 99.3 | 99.73 |
| PH: altura de la planta (cm), NB: número de ramas/planta, HFW: peso fresco total de la hierba (g), HDW: peso seco total de la hierba (g), O%: contenido de aceite esencial, Oy/p: rendimiento de aceite por planta (cm³), Oy/ha: rendimiento de aceite por hectárea (L) y NU: número de umbelas/planta |
Tabla 2: Valores propios, vectores propios, varianza porcentual y varianza acumulada de los cuatro primeros componentes principales basados en ocho características de crecimiento y relacionadas con el aceite en 15 combinaciones de tratamientos. Las abreviaturas de las características son las siguientes: PH (altura de la planta, cm), NB (número de ramas por planta), HFW (peso fresco de la hierba, g), HDW (peso seco de la hierba, g), O% (contenido de aceite esencial), Oy/p (rendimiento de aceite por planta, cm3), Oy/ha (rendimiento de aceite por hectárea, L) y NU (número de umbelas por planta).

Figura 4: Gráfico de cargas del vector propio para 8 caracteres estudiados tratados con 15 tratamientos interaccionados: Las barras de CP₁ utilizan el eje izquierdo; CP₂, CP₃, CP₄ utilizan formas y colores de puntos distintos en el eje derecho. PH: altura de la planta (cm), NB: número de ramas/planta, HFW: peso fresco total de la hierba (g), HDW: peso seco total de la hierba (g), O%: contenido de aceite esencial, Oy/p: rendimiento de aceite por planta (cm3), Oy/ha: rendimiento de aceite por hectárea (L) y NU: número de umbelas/planta. Las barras de error representan los errores estándar de la media (SEM). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Todos los caracteres mostraron cargas fuertes y similares positivas en PC₁, incluyendo el número de umbelas, el porcentaje de aceite, el rendimiento de aceite por planta, el rendimiento de aceite por hectárea, la altura de la planta, el número de ramas, el peso fresco de la hierba y el peso seco de la hierba (Tabla 2; Figura 5). Por lo tanto, PC₁ puede interpretarse como un gradiente general de productividad que resume la variación en los caracteres de biomasa y rendimiento de aceite entre los tratamientos. PC₂ explicó solo una pequeña proporción de la varianza y contribuyó con una discriminación adicional limitada entre los tratamientos.

Figura 5: Gráfico de puntuaciones de ACP que ilustra la distribución de 15 combinaciones de tratamientos basadas en las características medidas. Los tratamientos se definen de la siguiente manera: T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T11 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) y T15 (Ct3 × F5). Las barras de error representan los errores estándar de la media (SEM). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Puntuaciones de ACP y comparación con el control
Los tratamientos con altas puntuaciones positivas en PC₁ (notablemente T13, T12, T15 y T14) también mostraron los mayores aumentos porcentuales en relación con el control (T1) en la mayoría de los caracteres (Figura 5 y Figura 6). Por ejemplo, T13 mostró aumentos del 94,44 % en el número de umbelas y del 98,18 % en el rendimiento de aceite por hectárea en comparación con el control.

Figura 6: Aumentos porcentuales relativos de los caracteres medidos en comparación con el tratamiento control (T1: Ct1 × F1). Los tratamientos se definen de la siguiente manera: T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T11 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) y T15 (Ct3 × F5). Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Los tratamientos con puntuaciones intermedias de PC₁ (por ejemplo, T8 y T10) mostraron mejoras moderadas respecto al control, mientras que los tratamientos con puntuaciones negativas de PC₁, incluyendo el control y otras combinaciones Ct1, presentaron cambios relativos mínimos. Estos patrones indican que las puntuaciones de PC₁ estuvieron estrechamente relacionadas con las respuestas al tratamiento ajustadas respecto a la línea base, reforzando los resultados del ANOVA univariado. Sin embargo, el ACP se utilizó estrictamente para la reducción de datos y la visualización de patrones multivariados, y no sustituye las pruebas estadísticas inferenciales.
Asociaciones de rasgos en el biplot de ACP
El biplot de la ACP (Figura 4) muestra asociaciones cercanas entre el rendimiento de aceite por planta, el rendimiento de aceite por hectárea y el peso seco de la hierba, lo que refleja fuertes correlaciones entre estas variables. La altura de la planta, el peso fresco de la hierba y el número de umbelas también presentaron orientaciones vectoriales similares, indicando una variación coordinada entre estos caracteres dentro del conjunto de datos. El número de ramas mostró una separación parcial respecto a otros componentes del rendimiento, lo que sugiere asociaciones más débiles bajo las condiciones experimentales actuales. Estas relaciones describen únicamente correlaciones observadas y no implican conexiones mecanicistas.
Los tratamientos (T12–T15) que recibieron té de compost a 600 L ha⁻1 combinado con bioestimulantes foliares mostraron un desempeño multivariado superior en las características de crecimiento y aceite. En contraste, los tratamientos (T7–T11) presentaron valores comparativamente más bajos en la mayoría de los parámetros evaluados. Los tratamientos ubicados en dirección opuesta a la mayoría de los vectores, como Ct1 (360 L ha⁻1) sin aspersión foliar o combinado con Nostoc, se asociaron con valores más bajos en la mayoría de las características medidas.
En general, el ACP proporcionó un resumen multivariado conciso que complementa la ANOVA al ilustrar cómo los tratamientos diferían del control en múltiples rasgos simultáneamente. La coherencia entre los patrones del ACP y los resultados univariados ajustados al valor basal respalda la solidez de los efectos del tratamiento sin extender la interpretación más allá de las variables medidas.
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