La demografía es la ciencia que estudia las poblaciones, sus características y su evolución. En este documento se presentan algunos conceptos básicos de demografía de especies de plantas y animales.
Tablas de vida
Las tablas de vida son una herramienta utilizada en demografía para estudiar la evolución de una población a lo largo del tiempo. Estas tablas muestran la distribución de edades de los individuos de una población, así como la tasa de mortalidad y la tasa de natalidad.
Las tables de vida pueden ser estáticas o dinámicas. Las tablas de vida estáticas muestran la distribución de edades de una población en un momento dado, mientras que las tablas de vida dinámicas muestran la evolución de una población a lo largo del tiempo.
Ejemplo de tabla de vida
A continuación se muestra un ejemplo de una tabla de vida hipotética, para ilustrar los componentes y parámetros de una tabla de vida. En primer lugar vamos a leer los datos de la tabla de vida de un archivo de texto.
library(gt)library(magrittr)# Leer datos de la tabla de vidatabla_vida <-read.csv("tabla de vida Monica.csv", header =TRUE)# Create a gt tablegt_table <-gt(data = tabla_vida) %>%tab_header(title ="Life Table" ) %>%fmt_number(columns =c(`MortalityRate_qx`, `SurvivalRate_px`, `Fecundity_mx`),decimals =2 ) %>%cols_label(Age ="Age",`NumberAlive_nx`="Number Alive (nx)",`NumberDying_dx`="Number Dying (dx)",`MortalityRate_qx`="Mortality Rate (qx)",`SurvivalRate_px`="Survival Rate (px)",`Fecundity_mx`="Fecundity (mx)" ) %>%tab_style(style =cell_borders(sides ="all", color ="gray", weight =px(1)),locations =cells_body() )# Print the gt tablegt_table
Life Table
Age
Number Alive (nx)
Number Dying (dx)
Mortality Rate (qx)
Survival Rate (px)
Fecundity (mx)
0
1000
400
0.40
0.60
0.00
1
600
100
0.17
0.83
1.00
2
500
128
0.26
0.74
2.00
3
372
102
0.27
0.73
1.50
4
270
150
0.56
0.44
0.00
5
120
120
1.00
0.00
0.00
Las columnas de la tabla de vida representan los siguientes parámetros:
Age: Edad de los individuos.
Number Alive (nx): Número de individuos vivos a una edad dada.
Number Dying (dx): Número de individuos que mueren entre una edad y la siguiente.
Mortality Rate (qx): Tasa de mortalidad entre una edad y la siguiente.
Survival Rate (px): Tasa de supervivencia entre una edad y la siguiente.
Fecundity (mx): Tasa de fecundidad de los individuos a una edad dada.
Interpretación de la tabla de vida
La tabla de vida proporciona información detallada sobre la evolución de una población a lo largo del tiempo. Algunos de los parámetros más importantes que se pueden extraer de una tabla de vida son:
A partir de la tabla de vida se pueden calcular otros parámetros demográficos, como:
Tasa reproductiva neta (\(R_0\)): Número promedio de descendientes que se espera que un individuo produzca a lo largo de su vida.
Tiempo de generación (\(T\)): Edad promedio de los padres de una cohorte de recién nacidos.
Tasa intrínseca de aumento (\(r\)): Tasa a la que la población aumenta de tamaño si no hay fuerzas dependientes de la densidad que regulen la población.
Curva de supervivencia
# Cálculo de proporción viva a una edad x (lx)lx <- tabla_vida$NumberAlive_nx / tabla_vida$NumberAlive_nx[1]# Plot survival curveplot(tabla_vida$Age, lx, type ="o", col ="blue", xlab ="Age", ylab ="Proportion Alive (lx)")
Figura 1. Curva de supervivencia de una población hipotética.
La curva de supervivencia muestra la proporción de individuos vivos a cada edad. En la figura 1 se observa que la mortalidad es alta al principio de la vida de los individuos, disminuye en edades intermedias y vuelve a aumentar en edades avanzadas.
Cálculo de parámetros demográficos
# Calculate net reproductive rate (R0)attach(tabla_vida)R0 <-sum(lx * Fecundity_mx)# Calculate generation time (T)T <-sum(Age * lx * Fecundity_mx) / R0# Calculate intrinsic rate of increase (r) using approximationr <-log(R0) / T# Print the life table and calculated valuescat("Net Reproductive Rate (R0):", R0, "\n")
