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Estadísticas en ecología de comunidades

Estadísticas en ecología de comunidades. 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 el largo de la nariz ( a ) y el largo de la oreja izquierda ( b )?

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Estadísticas en ecología de comunidades

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Presentation Transcript

  1. Estadísticas en ecología de comunidades

  2. Relación entre 2 variables

  3. Correlación • Examina el grado en que 2 variables varían a la par. • Por ejemplo, ¿existe una variación a la par entre el largo de la nariz (a) y el largo de la oreja izquierda (b)? • La hipótesis nula sería: H0: x no se correlaciona con y

  4. Correlación

  5. Regresión lineal y = 18.5 + 12.9x

  6. Cuando tratamos con más de 2 variables

  7. 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).

  8. 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.

  9. Más de 2 variables:8 especies x 4 muestras • EspeciesS1 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

  10. Muestras en espacio de especies

  11. Análisis de componentes principales

  12. Reducción de 3 a solo 2 dimensiones

  13. ancho largo

  14. Primer componente resume ambas variables: Tamaño = largo + ancho

  15. Otro ejemplo con 3 variables en 28 muestras X1, X2, X3 a - z

  16. Relación lineal vs. no lineal

  17. Relación lineal

  18. Relación no lineal (binomial o normal)

  19. 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.

  20. Otros tipos de ordenación • Análisis de correspondencia sin tendencias (Detrended Correspondence Analysis: DCA) • Reduce el efecto de herradura.

  21. DCA

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

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