Para comparar cómo diferentes métodos analíticos explican los rendimientos de cultivos de un experimento de campo a largo plazo (LTFE), analizamos el rendimiento de grano de trigo de invierno (WW) bajo diferentes aplicaciones de fertilizantes en Müncheberg, Alemania. Un análisis de varianza (ANOVA), un modelo lineal de efectos mixtos (LMM) y un modelo de árbol de regresión M5P se utilizaron para evaluar la respuesta del rendimiento de grano. Todos los métodos identificaron la aplicación de fertilizantes y factores ambientales como las principales variables que explicaban el 80% de la varianza en los rendimientos de grano. La aplicación de fertilizante de nitrógeno mineral (NF) fue el factor principal que influyó en el rendimiento de grano en todos los métodos. El estiércol de granja influyó ligeramente en el rendimiento de grano sin aplicación de NF en el ANOVA y en el árbol de regresión M5P. Mientras que las fuentes de factores ambientales no se midieron en la prueba de ANOVA, se cuantificaron en detalle en el LMM y en el modelo M5P. El LMM y el modelo M5P identificaron el número acumulativo de días de congelación en diciembre como el principal determinante climático de la variación del rendimiento de grano. Además, la temperatura en octubre, el número acumulativo de días de congelación en febrero, el rendimiento del cultivo anterior y el nitrógeno total en el suelo fueron determinantes del rendimiento de grano en ambos modelos. Además de los determinantes comunes que aparecieron en ambos modelos, el LMM mostró adicionalmente la precipitación en junio y el número acumulativo de días en julio con temperaturas superiores a 30 grados Celsius, mientras que el modelo M5P mostró el carbono orgánico del suelo como un factor influyente en el rendimiento de grano. Los resultados del ANOVA proporcionan solo los principales factores que afectan el rendimiento de WW. El LMM tuvo un mejor rendimiento predictivo en comparación con el M5P, con errores cuadráticos medios y absolutos medios más pequeños. Sin embargo, fueron regresores más ricos que el ANOVA. El modelo M5P presentó una visualización intuitiva de variables importantes y sus umbrales críticos, y reveló otras variables que no fueron capturadas por el modelo LMM. Por lo tanto, el uso de diferentes métodos puede reforzar el análisis, y por lo tanto, el uso conjunto del LMM y el modelo M5P debería considerarse, especialmente en bases de datos grandes que involucren múltiples variables.