El muestreo en ecología

Fases del método científico en ecología

Diseño de estudio para recoger y analizar los datos

Observacional

Escaso/nulo control de factores ambientales

Tipos de estudio

experimental

Control de factores ambiental es

Ecología Estudia

Cambios o dinámica de los sistemas vivientes en el

Espacio: ej. una población de una sps de mariposa en dos hábitats diferentes

Tiempo: ej. Cambios de una población de una sp de mariposa en el mismo lugar pero diferentes temporadas

Individuo u organismo

población Niveles de organización en Ecología

Comunidad

ecosistema

Se refiere a cada ser organizado respecto de la especie a la cual pertenece y las interacciones con condiciones abióticas que lo rodean Grupo de organismos de la misma especie que viven en un área o región en Particular y las interacciones de un ser vivo con los seres vivos de su misma especie. Conjunto de poblaciones de especies que viven en una zona geográfica-ecológica determinada. Interacciones de una población de una sps con las poblaciones de sps que la rodean.

Complejo dinámico de comunidades de plantas, animales y microorganismos y el ambiente abiótico con el que interactúan y forman una unidad funcional. Interacciones propias de la biocenosis junto a flujos de materia y energía.

LOS ESTUDIOS DE VEGETACIÓN o DE FAUNA PERSIGUEN ALGUNO DE ESTOS OBJETIVOS FUNDAMENTALES: 1- DETECTAR PATRONES DE DISTRIBUCION DE LOS INDIVIDUOS O LAS ESPECIES. 2- CONOCER LOS PROCESOS POBLACIONALES y LAS CAUSAS QUE DETERMINAN LOS PATRONES ESPACIALES Y/O TEMPORALES. 3- ESTABLECER RELACIONES DE SIMILITUD ENTRE LAS COMUNIDADES VEGETALES O ASOCIACIONES DE ESPECIES.

4- ESTABLECER ASOCIACIONES ENTRE LOS PATRONES DE DISTRIBUCIÓN Y LAS VARIABLES AMBIENTALES Y FORMULAR HIPÓTESIS ACERCA DE SUS RELACIONES CAUSALES.

Técnicas y métodos para describir, analizar y clasificar las comunidades A tener en cuenta: > Patrón espacial (agregado, aleatorio, regular) > Homogeneidad de los ambientes > Área mínima de muestra Proceso de planificación previa (fundamental) > Muestreo piloto > Determinar y delimitar el caso de estudio > Definir las categorías, variables y métodos a utilizar para la medición Etapas del estudio: > Descripción de las unidades de vegetación > Muestreo y obtención de los datos > Comparación > Interpretación de los datos y testeo de la hipótesis planteada. > Formulación de nuevas hipótesis que puedan explicar lo observado

Para no olvidar:

Los datos deben ser compatibles en tamaño y estructura con el análisis matemático a realizar. > El diseño correcto optimiza los recursos utilizados y la cantidad de datos obtenidos. > El uso de la estadística: *permite verificar hipótesis y ayuda a formular nuevas. *reduce un conjunto complejo de datos muy variados a una forma más sencilla que facilita su interpretación. *hacen más objetivo el estudio, repetible y comparable por otro investigador.

Estudio poblacional de Nematus oligospilus (Hym: Tenthredinidadae) en el Valle de Tafí, plaga de salicaceas en Argentina. Dra Mariela Alderete

Datos recolectados en la temporada de actividad 1998 de la población de N. oligospilus

Estudio de calidad de ecosistemas ribereños en un sector del pedemonte oriental de la Sierra de S. Javier (Tucumán). Dr. Martín Sirombra

Cambios en las abundancias de aves marinas antárticas en cuatro temporadas (1995, 1996, 2010, 2011). Dr José Luis Orgeira

MUESTREO. Acto o proceso de selección de parte de “algo” con el propósito de mostrar la calidad, estilo o naturaleza del conjunto (Definición diccionario). Su función básica es hacer inferencias de una población en base a una parte de una realidad en estudio y esa parte debe ser representativa de dicha población. TEORIA ESTADÍSTICA: “LO QUE OCURRE EN LA MUESTRA, OCURRE EN TODA LA POBLACIÓN”.

Ejemplo: Si se habla de los ríos de las Yungas deben extraerse muestras que representen los pisos altitudinales y a la vez muestras de cada piso altitudinal. Si se extrae muestras de río de yungas.

DISEÑO Y ANÁLISIS DEL MUESTREO

Plantear el problema, con objetivos y con hipótesis para realizar una investigación y la etapa siguiente diseño del muestreo Tres grandes preguntas deben ser contestadas en todo proceso de muestreo, implica diseño de muestreo: ¿cómo debo tomar las muestras? ¿dónde debo muestrear? cuántas muestras debo tomar?

En el muestreo debe tenerse en cuenta: • objetivo del trabajo. • diseño de muestreo y recursos disponibles: económicamente y técnicamente viable (tiempo, dinero y esfuerzo).

Se debe definir cuidadosa y completamente la población antes de recolectar la muestra para distinguir entre la población muestreada y la población objetivo. Por qué tomar muestras? (y no realizar censos) En el muestreo, aunque no se contabiliza toda la población, el costo y esfuerzo es más rápido que un conteo completo las muestras y , a veces, pueden ser más exactas que los censos completos.

Mas detalles: consultar Introduccion al diseño y análisis del muestreo de poblaciones finitas (Pag web)

PLANTEARSE LAS PREGUNTAS: Primero observar la realidad con objetividad Cómo es mi ambiente? Qué veo en el ? Siempre será así? Qué factores actúan sobre el? Los reconozco? Los intuyo? Puedo describirlo ? Sé hacerlo? Habrá diferencias con otros? ?????????

Segundo, se deben plantear una hipótesis ecológica. Esta debe ser clara y concisa. Debo elegir una pregunta que pueda ser testeada empíricamente. Tercero: según la hipótesis ecológica planteada definir las variables a extraer y la unidad de muestra, además del tipo de diseño de muestreo a realizarse. Implica un PROTOCOLO DE MUESTREO, DATO: es información, medida cuali o cuantitativamente de un objeto de estudio. Una unidad de observación (U.O) o unidad muestral y de ella se extrae información . Las UO varían entre sí con respecto a la información extraída.

Atributos y Variables -Diversidad de ambientes, composición de especies (riqueza) por ambiente, distribución de abundancias Cualitativos: Riqueza de especies (presencia o ausencia de una especie) Variable discretas, de conteo. Cuantitativos: Densidad, abundancia, cobertura, frecuencia, biomasa. Variables continuas, de medidas (cm, peso seco). La elección de la variable depende del estudio.

Diversidad: riqueza y descriptor cuantitativo del aporte de cada especie en la comunidad.

Clasificación de variables 1) Según el tipo de medida

2) Según el papel que cumple en la hipótesis propuesta

DEPENDIENTES o RESPUESTA: mide para cuantificar el fenómeno estudiado, y comprobar si los cambios en variables “respuesta” depende de variaciones de variables (o atributos) independientes. INDEPENDIENTES: Son las que considera responsables del fenómeno que se estudia (factores). En diseño experimental una variable (o atributo) independiente se denomina factor. .

Ejemplos: 1) Variable respuesta es la abundancia de estados inmaduros de N. oligospilus (variable cuantitativa). Variables independientes: temperatura media, máxima y mínima por semana (variables cuantitativas). 2) Variable respuesta: presencia de cada una de las especies de leñosas por estación de muestreo, bosque de ribera (variable nominal o dummy o atributo). Diferentes sitios (factor). 3) Variable respuesta: abundancia de cada una de las tres especies de aves marinas antárticas (variables cuantitativas). Variables independientes: temperatura del mar, del aire, velocidad de buque (variables cuantitativas), presencia de hielo escombros (variable dummy), presencia de hielos témpanos y/o tabular (variable dummy).

VARIABLES QUE SE MIDEN EN COMUNIDADES VEGETALES

Biomasa

Cobertura vegetal

DAP, périmetro a la altura del pecho para medir AREA BASAL

Biomasa. Masa correspondiente a toda la materia orgánica de una zona determinada. Peso total de toda la sustancia viviente en un hábitat particular o en un área definida. (Mata & Quevedo 1998). Glosario de Biodiversidad Biomasa El peso seco (eventualmente peso verde o fresco) del material vegetal por unidad de área. A través de los cambios de biomasa registrados en un intervalo de tiempo, se obtiene una estimación de la productividad primaria neta de los ecosistemas.

Biomasa total o parte de la misma, constituye la energía aprovechable directa o indirectamente por el hombre a través de la cosecha o el uso pastoril de la vegetación. Generalmente la determinación de biomasa está restringida a la parte aérea de las plantas, excluyéndose la porción subterránea. La inclusión de la biomasa como variable estándar de abundancia de las especies en los relevamientos de vegetación con objeto de la caracterización de comunidades no es común. La laboriosidad de su determinación (corte, secado y pesado en laboratorio), así como el carácter destructivo del muestreo, son dos de las principales limitantes para su consideración en estudios descriptivos generales.

Cobertura: Definición clásica, la cobertura indica el porcentaje de terreno ocupado por la proyección vertical de la parte aérea de planta. La determinación precisa de la cobertura se realiza por diversos métodos.

Cuando se describen comunidades vegetales que presentan plantas pertenecientes a la misma forma de vida pero con diferentes grados de desarrollo (por ejemplo una pradera con especies herbáceas exclusivamente pero con plantas altas que sombrean a plantas más bajas) no resulta extraño que en una unidad de muestreo, la cobertura absoluta total de las especies presentes exceda el 100 %. Similar situación se constata en comunidades claramente estratificadas en el sentido vertical según los tipos de plantas (ej. herbáceas y arbustivas). En este último caso se sugiere cuantificar la cobertura en forma separada para cada uno de los estratos.

La cobertura absoluta de la especie i (COB i ) se calcula como el largo total interceptado l por dicha especie en relación a la extensión de toda la línea L, expresado en términos porcentuales: COB i = (I i / L) * 100

AREA BASAL Perímetro de los árboles "a la altura del pecho" (DAP), se toma a 1.30 m a partir de la base del árbol. Con este valor se calculará luego el área basal. La medición del diámetro se realiza con cierta facilidad, para ello, basta con tener una cinta métrica. La cinta métrica sirve para medir alrededor del tronco del árbol, Es decir, su perímetro y en base a ese dato se puede calcular el diámetro.

Medición del área basal. El área basal es la superficie de la sección transversal a la altura del pecho (1.30 m) de un árbol o de todos los árboles de una masa. Esta medida se usa especialmente en estudios forestales. Se expresa en m2/ha.

Área basal El área basal (cobertura basal) es la superficie de una sección transversal del tallo o tronco del individuo a determinada altura del suelo. Esta medida se usa especialmente en estudios forestales.

La suma de todas la secciones de tronco de los árboles pertenecientes a la misma especie es área basal correspondiente a dicha especie en una comunidad. Una manera rápida de cálculo del área basal (AB) es a partir del DAP medio de la especie (DAP, en metros) y su correspondiente densidad (DEN, en árboles/ hectárea) según la siguiente fórmula:

AB 

 4

2

DAP * DEN

Altura de los árboles Para conocer la altura de un árbol normalmente se requiere el uso de un aparato para medir ángulos. Existen muchos aparatos diseñados para este fín, en este caso, se recomienda utilizar el clinómetro. Más detalles en bibliografía a consultar.

ABUNDANCIA DE LAS ESPECIES

ABUNDANCIA mide, cuenta o estima un valor que caracteriza cuantitativamente la presencia de cada especie vegetal o animal en la muestra o en el área de observación definida.

un muestreo con un suficiente número de unidades muestrales, se puede calcular otra variable de abundancia denominada frecuencia de la especie. Ésta se define como el porcentaje de muestras en que una especie dada está presente en relación al número total de muestras tomadas. En caso de especies vegetales, la variable cobertura se considera como forma de expresar la abundancia de una especie.

A través del muestreo se obtienen los valores absolutos de las variables de abundancia de cada categoría florística o no florística. Una vez obtenidos estos valores absolutos, estos se pueden convertir en los respectivos valores relativos. Es decir, el valor absoluto determinado para una categoría se expresa en relación a la suma total de los valores absolutos obtenidos para todas las categorías (Tabla 2).

DENSIDAD. Masa por unidad de volumen. Número de organismos de la misma especie en un área o volumen definido. Es una medida poblacional (Osborne 2000). Glosario de Biodiversidad. La densidad relativa se refiere al número de individuos de una especie expresado como una proporción de la densidad total de todas las especies . La BIOMASA es una medida de densidad.

La frecuencia es el número de veces que una especie ocurre en las distintas muestras. La frecuencia relativa se refiere a la aparición de una especie, expresada como una proporción de la frecuencia total de todas las especies.

Physaria mendocina, es una hierba perenne nativa del Monte en Argentina, de la que existen pocas poblaciones conspicuas y que ha sido propuesta como un nuevo cultivo oleaginoso para zonas áridas

Datos (variables) de las UO

ESTADISTICA

Inferir lo que sucede, en base a hipótesis ecológicas con el objeto de estudio

• Tener en cuenta el tipo de escala de medición de la variable para poder ejecutar algún tipo de método estadístico. • Antes de un análisis estadístico que incluya tests de hipótesis se requiere un análisis exploratorio de los conjuntos de datos de variables medidas:

I) Representaciones gráficas. Distribución de frecuencias, diagrama de barras. II) Medidas de tendencia central: media, mediana, moda. III) Medidas de dispersión: rango, varianza, desvío estándar, error estándar.

Distribución de una variable Los datos de los valores observados de una variable pueden representarse mediante un gráfico de distribución de frecuencias. Distribución de frecuencias se obtiene haciendo corresponder a cada valor de la variable el número de unidades observadas. El gráfico es útil ya que permite reducir la cantidad de datos sin perder información. La representación gráfica de la distribución de frecuencias absolutas en una variable discreta se denomina diagrama de barras; mientras que en una variable continua se denomina histograma de frecuencias. En este último caso se debe agrupar los valores de la variable en clases y luego cuantificar la cantidad de unidades que caen dentro de cada clase. Uniendo las marcas de clase (punto medio) y proyectadas en cada barra del histograma se obtiene un polígono de frecuencias.

Frecuencia

Distribución de una variable. Distribución de frecuencias Tabla de frecuencias de la temperatura media semanal en Histograma de temperatura media Tafí del Valle (1998) 8 7 6 5 4 3 2 1 0

120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%

4

8 10 12 14 16 18 20 22 r. .. o ay m y Clase

Distribución de la variable temperatura media semanal en Tafí del Valle (1998)

Frecuencia

% acumulado

4

0

0.00%

8

0

0.00%

10

1

3.13%

12

3

12.50%

14

6

31.25%

16

6

50.00%

18

7

71.88%

20

6

90.63%

22

3

100.00%

0

100.00%

Clase

Frecuencia % acumulado

y mayor...

Distribución de una variable. Distribución de frecuencias surge distribuçión de probabilidad ón Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Ajuste:Estudiantil Normal(15.821,9.002) Versión Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión 0.26 Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Distribución deVersión huevos de Versión N. oligospilus la Versión E Versión Estudiantil Estudiantil Estudiantil Versiónen Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil temporada 1998 en 0.85 Tafí del Valle.Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil0.13 Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

frecuencia relativa

frecuencia relativa

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 0.20 ón Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil0.64 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión E

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E 0.43 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E 0.07 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión 0.21 Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil ón Estudiantil Versión 0.00 Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E 8.07 9.79 11.5013.21 14.93 16.6418.36 20.07 21.79 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

ón Estudiantil

Versión Estudiantil

temp. Med

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Distribución de temperatura media de la Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil temporada 1998 en Tafí del Valle.

Versión Estudiantil

Versión 0.00 Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión E -1.50 1.50 4.50 7.50 10.50 13.5016.50 19.50 22.50 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

20 15 10 5

Frecuencia

2 ay 4 or ...

% acumulado

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Frecuencia

Versión E

Versión Estudiantil

% acumulado

0

22

68.75%

4

4

81.25%

8

0

81.25%

12

3

90.63%

16

2

96.88%

20

0

96.88%

24

1

100.00%

0

100.00%

y

m

20

16

12

8

4

0

0

Frecuencia

120.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00%

Versión Estudiantil

Clase huevos

Histograma de huevos de N. oligospilus 25

HUEVOS

Versión Estudiantil

Clase

y mayor...

La variable temperatura presenta distribución casi simétrica en forma de campana. Se acerca a distribución de probabilidad normal. La variable huevos / rama/semana presenta distribución asimétrica. Debe considerarse la transformación de la variable para obtener simetria.

Distribución de una variable en forma de caja o box plot. La caja contiene el 50% de los datos recogidos y cada bigote contiene e 25 % de los datos. Fuera de los bigotes se presentan los datos extremos o outliers o periféricos lejanos

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 21.53 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 22.05 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 18.23 16.28 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil14.93 Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil -1.05 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil 8.33 Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil 4.73 Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil10.50 Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil11.63 Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

HUEVOS

temp. Med

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

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Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

Versión Estudiantil

donde xi es el valor que toma la 1 n X   x i variable para cada individuo i n i 1

Promedio 1 n X   xifi n i 1

Medidas de posición Mediana

n n  X   X  1 2  2   5.5 Me  ~ x   2

 n  1 Me  ~ x  X 6 2  

Modo (Mo)

Promedio a partir de frecuencias (fi).

Mediana, Serie par ordenada: 3, 4, 4, 5, 6, 8, 8, 9 Mediana: serie impar: 3, 4, 4, 5, 6, 8, 8, 9, 10

Mo:valor que ocurre con mayor frecuencia en una serie de observaciones (pico)

1 n    (x i   ) 2 n i 1 2

Varianza poblacional

Medidas de dispersión 1 n S  (x i  X) 2  n  1 i 1 2

Varianza muestral

Desvío estándar (DE) es la raíz cuadrada de varianza

En las distribuciones de frecuencia que siguen la ley de la curva normal en forma de campana: X = mediana = moda

Medidas resumen para variable temperatura Tafí del Valle (1998) Variable n Media D.E . Var(n-1) E.E. Mín Máx median Q1 Q3 Asimet Kurtosis Temp 32 15.82 3.00 9.00 0.58 8.932 20.93 16.04 13.43 18.29 -0.26 -0.62

Tabla temperatura según excell

Media

15.8214286

Error típico

0.53037857

Mediana

16.0357143

Moda

11.7857143

Desviación estándar

3.00027429

Varianza de la muestra

9.00164582

Curtosis

-0.62355558

Coeficiente de asimetría

-0.25682788

Rango

12

Mínimo

8.92857143

Máximo

20.9285714

Suma

506.285714

Cuenta Nivel de confianza(95.0%)

32 1.08171423

Ojo: verificar si la media es menor que la varianza, si ocurre, distribución asimétrica.

Medidas resumen de la variable abundancia de huevos de N. oligospilus, según infostat Variable n Méd D.E. Var(n-1) E.E. Mín Máx Median Q1 Q3 Asimetr Kurtosis H 32 2.69 5.57 31.06 0.99 0.00 21.00 0.00 0.00 1.00 2.09 3.46 Medidas descruptivas de abundancia de huevos de N. oligospilus

Media Error típico

2.6875 0.9852107

Mediana

0

Moda

0

Desviación estándar

5.57319333

Varianza de la muestra

31.0604839

Curtosis

3.45746834

Coeficiente de asimetría

2.08942362

Rango

21

Mínimo

0

Máximo

21

Suma

86

Cuenta

32

Nivel de confianza(95.0%)

2.00935046

Ojo: verificar si la media es menor que la varianza, si ocurre, distribución asimétrica, valores altos de asimetria y curtosis.

Comparación de valores de una variable en muestras. Inferencia estadística Repasar conceptos de tipos de hipótesis estadísticas y tipos de errores.

A) Comparaçión de dos muestras independientes A partir de dos muestras que contiene n unidades muestrales c/u(la semana 12 cuenta con dos muestras de dos áreas, de cada muestra, se extrajeron 64 ramas con cierta cantidad de hojas n=64, y contabilizó la cantidad de individuos inmaduros de N. oligospilus (variable cuantitativa). Con datos de las dos muestras se calcula el estadístico t. Un Estadístico es la estimación de un parámetro a partir de datos que vienen de una muestra.

Cualquier prueba de hipotesis estadística requiere: 1- Planteo de H0 y H1

2- Elección del nivel de significancia (α) para la prueba 3- Elección del estadístico de prueba (bajo H°) y valor crítico a determinarse según (α) y grados de libertad (gl) . Determinación de su valor crítico (valor en tabla, en softwares tablas incluidas) 4- Cálculo de´estadísticos y se compara con el valor crítico

5- Decisión: se rechaza o no la H0

I) Planteo: comparar los promedios de abundancia de estados inmaduros de N. oligospilus en dos áreas del Valle de Tafí. H0= μ1 = μ4 , o equivalente a Ho=

μ1 - μ4 = 0

H1 = μ1 ≠ μ4 prueba de dos colas II) Nivel de significación: α: 0.05% e intervalo de confianza del 95%.

III) Estadístico t: debe basarse en la distribución de los datos. Y el t crítico o t de tabla ((“t (1-α/2, na+nb-2”) se basa en Ho IV) “t”, si el “tobs” o calculado es mayor que el de tabla (“t (1-α/2, na+nb-2)) se encuentra en la zona de rechazo en la distribución de probabilidad , p> S2 de error experimental.

Tabla de resultados Fuente de variabilidad

Suma de cuadrados

g.l.

varianza

Tratamiento

SC tratamientos

m-1

S2 trat= SCT/g.l. trat

Error experimental

SC error experimenta l

N-m

S2 er= SCer/g.l.err.

total

SC total

N-1

F calculado

F tabla

S2 trat / S2 er

F (α, g.l. trat, g.l. er) F (α, m-1,n-m)

Donde: (SC): suma de las desviaciones cuadradas de la media total. m: n° de tratamientos N: n° total de unidades experimentales. Si el “F” calculado es mayor al “F” de tabla, rechazo H0, algún tratamiento debe ser diferente. El programa de computadora da la probabilidad (P) indicando el área que ocupa el “F” calculado. Si el P es menor al nivel de sig (α) implica zona de rechazo. de Ho.

Cuadro de Análisis de la Varianza F.V.

SC

gl

CM

F

p-valor

Modelo.

7.91

2

3.95

13.8