Estadísticas en ecología de comunidades

Páginas 45-56 en Ruokolainen et al 2004

Relación entre 2 variables

Correlación

• Examina el grado en que 2 variables varían a la par.

• Por ejemplo, ¿existe una variación a la par entre la abundancia de jasmín (x) y la abundancia de bayahonda (y)?

• La hipótesis nula sería: H0: x no se correlaciona con y

Correlación

Regresión lineal

y = 18.5 + 12.9x

Variable independiente

Variable dependiente

Cuando tratamos con más de 2 variables

Análisis de gradientes

• Pretende detectar los gradientes ambientales más influyentes sobre la distribución y abundancia de las especies.

• También puede ofrecer información sobre otras propiedades de las comunidades.

• Generalmente se combina con análisis de tipos de comunidades (clasificación).

Análisis de gradientes• Indirecto:

– Pretende determinar diferencias en composición.

– Sólo utiliza la información de las especies en muestras.

– La información de los factores ambientales puede integrarse luego.

• Directo:– Pretende determinar relaciones entre composición y

factores ambientales.

– Utiliza información de especies e información de factores ambientales en el mismo proceso.

Más de 2 variables:8 especies x 4 muestras

• Especies        S1 S2 S3 S4• Cardinals          1        0        0      3• roadrunners        1        0        0        0• bluebirds          3        2        0        0• phoebes            1        0        5        2• titmice            0        9        6        0• red-tails          1        0        0        0• chickadees        20        1        1        0• waxwings          66        0        0        0

Muestras en espacio de especies

Análisis de componentes principales

Reducción de 3 a sólo 2 dimensiones

largo

ancho

Primer componente resume ambas variables:

Tamaño: largo + ancho

Otro ejemplo con 3 variables en 28 muestras

X1, X2, X3

a - z

Relación lineal vs. no lineal

Relación lineal

Relación no lineal (binomial o normal)

Diversidad beta:

baja

Diversidad beta:

alta

Efecto de herradura

Torcedura del orden de los objetos en el espacio de ordenación con respecto a su orden real; problema de análisis de componentes principales cuando

diversidad beta es alta.

Otros tipos de técnicas de ordenación

• Análisis de correspondencia sin tendencias (Detrended Correspondence Analysis: DCA)– Reduce el efecto de herradura.– Pero genera artefactos no-interpretables.

DCA

Otros tipos de ordenación

• Existen otros tipos que presentan ventajas y desventajas según sean las características de los datos a ordenarse:– NMS, CCA, PCoA, y otros.– Ver “The ordination webpage”