ACTIVIDAD

El presente estudio tuvo como objetivo evaluar si el tipo de humedal influye en las tasas de producción de metano. Para ello, se consideraron dos tipos de humedales: aquellos alimentados por agua de precipitación y aquellos alimentados por agua subterránea. Se seleccionaron tres humedales de cada tipo y, en cada uno de ellos, se tomaron tres muestras de suelo en lugares elegidos aleatoriamente. Posteriormente, las muestras fueron transportadas al laboratorio e incubadas a temperatura constante, con el fin de cuantificar y comparar las tasas de producción de metano bajo condiciones controladas.

library(readxl)
Humedal <- read_excel("Humedal.xlsx")
View(Humedal)


library(ggplot2)

boxplot(Metano ~ Tipo, data=Humedal,
        main="Producción de Metano según Tipo de Humedal",
        xlab="Tipo de Humedal", ylab="Producción de Metano (m mol/l/hr)",
        col=c("skyblue","lightgreen"))

El diagrama de cajas y bigotes evidencia una diferencia marcada entre los dos tipos de humedales. Los humedales alimentados por precipitación (P) presentan una producción de metano baja, con una mediana cercana a 2 mmol/l/hr y poca variabilidad en sus valores. En contraste, los humedales alimentados por agua subterránea (ST) muestran una producción de metano considerablemente más alta, con una mediana aproximada de 7 mmol/l/hr, además de una mayor dispersión de los datos, lo que refleja una mayor heterogeneidad entre estos humedales.

library(lme4)
## Cargando paquete requerido: Matrix
library(lmerTest)
## 
## Adjuntando el paquete: 'lmerTest'
## The following object is masked from 'package:lme4':
## 
##     lmer
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     step
modelo <- lmer(Metano ~ Tipo + (1|Tipo:Humedal), data=Humedal)


summary(modelo)
## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: Metano ~ Tipo + (1 | Tipo:Humedal)
##    Data: Humedal
## 
## REML criterion at convergence: 58.1
## 
## Scaled residuals: 
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.6370 -0.4298 -0.0357  0.4091  1.4239 
## 
## Random effects:
##  Groups       Name        Variance Std.Dev.
##  Tipo:Humedal (Intercept) 7.2185   2.6867  
##  Residual                 0.7105   0.8429  
## Number of obs: 18, groups:  Tipo:Humedal, 6
## 
## Fixed effects:
##             Estimate Std. Error    df t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)    2.033      1.576 4.000    1.29    0.267  
## TipoST         6.420      2.229 4.000    2.88    0.045 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Correlation of Fixed Effects:
##        (Intr)
## TipoST -0.707
anova(modelo)
## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
##      Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value  Pr(>F)  
## Tipo 5.8915  5.8915     1     4  8.2926 0.04503 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residuos vs ajustados

Se aplicó un modelo lineal mixto mediante la función lmer, para analizar si el tipo de humedal influye en la producción de metano. En este modelo se consideró como efecto principal el tipo de humedal (precipitación o subterráneo) y, además, se tomó en cuenta que las muestras estaban agrupadas dentro de cada humedal. Los resultados mostraron que los humedales alimentados por precipitación producen en promedio alrededor de 2 mmol/l/hr, mientras que los alimentados por agua subterránea producen aproximadamente 8.5 mmol/l/hr. La diferencia entre ambos tipos fue de unas 6.4 unidades y resultó estadísticamente significativa (p ≈ 0.045). Esto indica que el tipo de humedal sí tiene un efecto importante en la producción de metano.

plot(modelo)              

qqnorm(resid(modelo))        
qqline(resid(modelo))

t.test(Metano ~ Tipo, data=Humedal, var.equal=TRUE)
## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  Metano by Tipo
## t = -5.5031, df = 16, p-value = 4.816e-05
## alternative hypothesis: true difference in means between group P and group ST is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -8.893094 -3.946906
## sample estimates:
##  mean in group P mean in group ST 
##         2.033333         8.453333

Primero, se revisó si el modelo cumplía con los supuestos básicos. El gráfico de residuos contra valores ajustados mostró que los puntos se distribuyen de manera pareja alrededor de cero, lo que indica que las varianzas son homogéneas. Luego, en el gráfico Q-Q se vio que los residuos siguen bastante bien la línea de referencia, lo que significa que los datos se ajustan bien a una distribución normal.

Después, se aplicó una prueba t de Student para comparar los dos tipos de humedales. El resultado mostró que los humedales alimentados por precipitación tienen una media cercana a 2 mmol/l/hr, mientras que los alimentados por agua subterránea alcanzan alrededor de 8.5 mmol/l/hr. La diferencia entre ambos fue de unas 6.4 unidades, y el valor p (< 0.001) indicó que esta diferencia es altamente significativa, ya que indica que la diferencia entre las medias es muy grande en relación con la variabilidad que tiene cada grupo.

Conclusión

•El analisis permitió comprobar que el tipo de humedal si influye respecto a la producción de metano.

•El diagrama de cajas y bigotes mostró una clara diferencia entre los ambos grupos: los humedales alimentados por precipitación (P) tuvieron valores bajos y poco variables, mientras que los alimentados por agua subterránea (ST) presentaron valores mucho más altos y con una mayor variabilidad entre humedales.

•El modelo lineal mixto confirmó que los humedales ST producen en promedio unas 6.4 unidades más de metano que los humedales P, y la diferencia entre ambos resultó estadisticamente significativa, lo que demuestra que el tipo de humedal si influye en la cantidad de metano que se produce.

•La prueba de t de student ayudó a soportar estos hallazgos, mostrando una diferecia altamente significatica de p < 0.001 entre los dos tipos de humedales, con una media de 2.03 mmol/l/hr en P y 8.45 mmol/l/hr en ST.