1 Estadísticas en ecología de comunidades Páginas 45-56 en Ruokolainen et al 2004

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 la abundancia de jasmín (x) y la abundancia de bayahonda (y)? La hipótesis nula sería: H 0 : x no se correlaciona con y

4 Correlación

5 Regresión lineal y = 18.5 + 12.9x Variable independiente Variable dependiente

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).

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9 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.

10 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

11 Muestras en espacio de especies

12 Análisis de componentes principales

13 Reducción de 3 a sólo 2 dimensiones

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16 largo ancho

17 Primer componente resume ambas variables: Tamaño: largo + ancho

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

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23 Relación lineal vs. no lineal

24 Relación lineal

25 Relación no lineal (binomial o normal)

26 Diversidad beta: baja Diversidad beta: alta

27 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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29 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.

30 DCA

31 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”