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)?
• 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, X3a - 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”