La estimación de parámetros genéticos en plantas y animales es de gran relevancia en las ciencias agropecuarias y biológicas. En este contexto, los efectos y varianzas de aptitud combinatoria, la heredabilidad, la heterosis, la respuesta a la selección, la identificación de progenitores y cruzas simples sobresalientes, así como la predicción de híbridos de mayor producción y calidad, depende del tipo de diseño de apareamiento y experimental elegido. En este estudio se analizan las cuatro metodologías de Griffing con relación a las de Hayman y Jinks y Gardner y Eberhart; se subrayan las suposiciones consideradas en éstas y se comentan las similitudes que existen entre ellas. Se incluyen los ocho modelos matemáticos que Griffing discutió y que frecuentemente se utilizan para aplicar algún paquete estadístico, se citan algunas investigaciones realizadas en la última década, y se sugieren algunos softwares para su análisis genético-estadístico.

La elaboración de programas para sistema para análisis estadístico (SAS) y su validación con softwares disponibles gratuitamente es indispensable cuando no existen recursos económicos para adquirir la licencia de un paquete estadístico apropiado. En este estudio se presenta un código para SAS y se realiza su validación con el programa propuesto por Zhang y Kang (1997), modificado por Saavedra (2019). El código genera un análisis de varianza con partición de los efectos de tratamientos en progenitores (P), cruzas directas (CD), cruzas recíprocas (CR), P vs cruzas, y CD vs CR. Además de generar la comparación de medias de tratamientos con la prueba de Tukey, se estiman los efectos genéticos para progenitores o para sus cruzas (Gi, Sij, Rij, Mi); así como, los de heterosis con la media de ambos padres o con el mejor de ellos. Debido a que ambos códigos sólo coinciden en el cálculo de los efectos genéticos previamente indicados, se sugiere su aplicación simultánea para realizar un análisis completo del método 1 de Griffing (1956a, b). El código que ha sido propuesto será de gran utilidad para fitomejoradores y genetistas y especialmente, para estudiantes en ciencias biológicas y agropecuarias de nivel licenciatura y de postgrado con poco entrenamiento en el lenguaje de programación en SAS.