estadísticas en ecología páginas 45-56 en ruokolainen et al 2004
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Estadísticas en ecología
Páginas 45-56 en Ruokolainen et al 2004
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Diseño: fuente de los problemas principales
• Justificación clara, razonable, interesante y útil.
• ¿Qué queremos aprender del estudio?– Expresar la pregunta clara y enfocada.
• Aclarar cual es la variable dependiente, cual la independiente y cuales son las medidas que se le harán a esas variables.
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Diferencias entre promedios
• Evaluación de una sola variable (largo del pelo de ratas)
• Si la probabilidad de que ambas distribuciones de valores pertenezcan a una sola distribución es mayor de cierto valor (e.g., 5%) se considera que no se puede rechazar la hipótesis nula de “no diferencias”.
• Si esa probabilidad es mas baja se considera que hay evidencia de diferencias (significativas).
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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 (x no varía a la par con y)
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Correlación
Y = a + bX
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Causa y efecto
• Una correlación alta sólo implica una alta asociación entre las 2 variables
• Asociación no implica causación– Ej., en la 2da guerra mundial los bombarderos
eran mas precisos cuando recibían mas oposición del enemigo.
• En muchas disciplinas se requiere conocer el mecanismo para adjudicar causa a una asociación entre variables.
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Regresión lineal
y = 18.5 + 12.9x
Variable independiente
Variable dependiente
+ datos
▀ predicciones
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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 de un análisis posterior.
• 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 3 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 28 muestras y 3 variables
Variables = X1, X2, X3
Muestras = a, b, c, …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 puede generar artefactos no-interpretables
en ejes secundarios.
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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”