estadísticas en ecología de comunidades
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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 )? - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Estadísticas en ecología de comunidades
Páginas 45-56 en Ruokolainen et al 2004
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Relación entre 2 variables
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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
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Correlación
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Regresión lineal
y = 18.5 + 12.9x
Variable independiente
Variable dependiente
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Cuando tratamos con más de 2 variables
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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).
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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.
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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
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Muestras en espacio de especies
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Análisis de componentes principales
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Reducción de 3 a sólo 2 dimensiones
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largo
ancho
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Primer componente resume ambas variables:
Tamaño: largo + ancho
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Otro ejemplo con 3 variables en 28 muestras
X1, X2, X3a - z
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Relación lineal vs. no lineal
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Relación lineal
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Relación no lineal (binomial o normal)
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Diversidad beta:
baja
Diversidad beta:
alta
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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.
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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.
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DCA
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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”