StatrivaEstadística de ecología y biodiversidad que conecta patrones de comunidad a preguntas ecológicas.
Análisis para datasets ecológicos, ambientales, de microbioma y biodiversidad, con énfasis en estructura multivariada, métricas de diversidad, ordenación e interpretación clara de resultados ecológicos.
De tablas de especies a patrones de comunidad interpretables
Los datasets ecológicos suelen combinar muchos taxones, variables ambientales, grupos y factores de muestreo. El análisis necesita respetar esa estructura.
Riqueza observada, Chao1, Shannon, Simpson e índices relacionados cuando corresponda.
Enfoques basados en distancia para comparar estructura multivariada de comunidades.
NMDS, PCA, RDA y enfoques relacionados para visualizar y explicar patrones multivariados.
Relacionar patrones de comunidad con suelo, clima, hábitat, manejo u otras variables medidas.
Caja de herramientas de ecología y biodiversidad
Un p-valor significativo no cuenta toda la historia ecológica
Un análisis útil conecta la evidencia estadística con el tamaño de efecto, la variación explicada, la estructura de comunidad, el diseño del estudio y el significado ecológico.
La pregunta primero
Definir qué difiere, qué predice qué, y qué componente de la estructura de comunidad se está probando realmente.
Distancia y diseño
Elegir una disimilitud apropiada y considerar el diseño de muestreo en vez de tratar cada observación como independiente por defecto.
Interpretación
Reportar el resultado estadístico junto con la información necesaria para entender la magnitud y estructura del patrón.
Flujo típico de análisis ecológico
Auditar la tabla de comunidad y metadatos
Revisar identificadores de muestra, estructura taxonómica o de features, variables ambientales, datos faltantes y factores de agrupación.
Definir preguntas de diversidad y multivariadas
Elegir métricas y enfoques de ordenación o prueba de hipótesis que correspondan a la pregunta biológica.
Correr, diagnosticar, visualizar, explicar
Producir figuras listas para publicación y explicar qué respalda el análisis, y qué no.
¿Trabajando con un dataset de ecología?
Envía la pregunta de investigación, una muestra de los datos o metadatos, y cualquier análisis ya intentado. El primer paso es determinar el alcance analítico correcto.
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