Introducción

El estudio de las relaciones entre morfología y comportamiento reproductivo en cangrejos ha sido una herramienta esencial para comprender los mecanismos de selección sexual y adaptación ecológica en crustáceos. En este caso, se analiza una población de Leptograpsus variegatus, especie costera comúnmente utilizada como modelo biológico por su marcada variación en coloración, tamaño y estructura corporal. La variable respuesta del estudio corresponde a la presencia o ausencia de satélites (otros cangrejos que acompañan a un individuo), lo cual se interpreta como un indicador del éxito reproductivo o atractivo social del cangrejo. Las variables explicativas incluidas en el modelo son el ancho del caparazón (width), el peso (weight), el color (color) y el estado de las espinas (spine), todas ellas con posibles implicaciones en la competencia entre individuos o en la preferencia sexual de las hembras.

La aplicación de un modelo de regresión logística múltiple permite estimar la influencia de estas variables sobre la probabilidad de tener satélites. A diferencia de un modelo lineal tradicional, la regresión logística se adapta a variables binarias, expresando los resultados en términos de razón de momios (odds ratio), lo que facilita la interpretación biológica del efecto de cada predictor. En los resultados obtenidos, la variable color mostró la mayor significancia estadística, indicando que la tonalidad del caparazón podría desempeñar un papel importante en la interacción social y la selección sexual dentro de la población. Este hallazgo sugiere que los cangrejos con tonalidades más oscuras podrían tener una ventaja competitiva, ya sea por mecanismos de reconocimiento entre individuos, señalización visual o adaptación a su entorno, reflejando la complejidad de los procesos evolutivos que regulan el comportamiento reproductivo en especies marinas.

##  (Intercept)        width       weight        color        spine 
## 0.0005007658 1.3142320426 2.2143187226 0.5534806048 1.3121719135
### Resultados y discusión 

library(broom)
library(knitr)

resumen <- tidy(modelo)   # convierte el modelo a tabla ordenada
kable(resumen, digits = 3, caption = "Modelo de regresión logística múltiple")
Modelo de regresión logística múltiple
term estimate std.error statistic p.value
(Intercept) -7.599 3.754 -2.024 0.043
width 0.273 0.189 1.443 0.149
weight 0.795 0.692 1.149 0.250
color -0.592 0.242 -2.447 0.014
spine 0.272 0.241 1.127 0.260
Tabla 1. Razones de momios (Odds Ratios) del modelo logístico múltiple
term estimate std.error statistic p.value conf.low conf.high
(Intercept) 0.001 3.754 -2.024 0.043 0.000 0.743
width 1.314 0.189 1.443 0.149 0.903 1.913
weight 2.214 0.692 1.149 0.250 0.582 9.197
color 0.553 0.242 -2.447 0.014 0.341 0.883
spine 1.312 0.241 1.127 0.260 0.815 2.111 
# Asegurar que color sea numérica (ordinal)
crab$color <- as.numeric(crab$color)

# Modelo logístico con la variable significativa
modelo_color <- glm(y ~ color, data = crab, family = binomial)

# Crear datos para predicción
newdata <- data.frame(color = seq(min(crab$color), max(crab$color), length.out = 100))
pred <- predict(modelo_color, newdata = newdata, type = "link", se.fit = TRUE)

newdata$fit <- pred$fit
newdata$se.fit <- pred$se.fit
newdata$prob <- plogis(newdata$fit)
newdata$lower <- plogis(newdata$fit - 1.96 * newdata$se.fit)
newdata$upper <- plogis(newdata$fit + 1.96 * newdata$se.fit)

# --- Cálculo de puntos medios (predicciones en valores originales de color) ---
# Esto crea un punto por cada categoría 1,2,3,4
puntos_pred <- data.frame(color = 1:4)
puntos_pred$prob <- predict(modelo_color, newdata = puntos_pred, type = "response")

# Gráfica con curva + puntos predichos + banda de confianza
library(ggplot2)

ggplot() +
  # puntos reales
  geom_jitter(data = crab, aes(x = color, y = y), width = 0.05, height = 0.02, alpha = 0.4, color = "gray40") +
  # curva logística ajustada
  geom_line(data = newdata, aes(x = color, y = prob), color = "steelblue", size = 1.2) +
  # banda de confianza
  geom_ribbon(data = newdata, aes(x = color, ymin = lower, ymax = upper), alpha = 0.2, fill = "steelblue") +
  # puntos sobre la curva (predicciones del modelo)
  geom_point(data = puntos_pred, aes(x = color, y = prob), color = "orange", size = 3) +
  labs(
    x = "Color del caparazón (1=claro, 4=oscuro)",
    y = "Probabilidad predicha de tener satélites (Y=1)",
    title = "Modelo logístico: efecto del color sobre la probabilidad de tener satélites"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 13)

Discusión

Los resultados obtenidos a partir del modelo logístico nos muestra una tendencia clara entre el color del caparazón y la probabilidad de que una hembra presente satélites. En la gráfica ajustada, se observa que las hembras con tonalidades claras (valores bajos de color) poseen una probabilidad más alta de estar acompañadas por machos, mientras que esta probabilidad disminuye progresivamente en hembras con colores más oscuros. Este patrón sugiere que el color podría ser una señal visual importante en la dinámica reproductiva del cangrejo, posiblemente relacionada con la atracción sexual o el reconocimiento entre individuos durante el apareamiento.

Desde el punto de vista de la biológia, este resultado puede interpretarse como resultado de la selección sexual que está asociada al color, donde los machos preferirían hembras con coloraciones más claras, quizá por asociarlas con una mejor condición fisiológica o menor exposición a estrés ambiental. La disminución de la probabilidad de satélites en hembras más oscuras podría deberse a factores como la edad, la muda o el tipo de hábitat, ya que la pigmentación en crustáceos puede variar con la exposición al sol, el contenido de carotenoides o el ciclo reproductivo. Aunque las demás variables morfológicas (ancho, peso y espinas) no resultaron tan significativas, su relación positiva con la presencia de satélites sugiere que podrían influir de manera complementaria, pero sin un efecto estadísticamente fuerte en esta muestra.

Conclusión

En conclusión, el análisis logístico revela que el color del caparazón es el principal factor asociado con la probabilidad de que una hembra tenga satélites, con una tendencia negativa a medida que aumenta la oscuridad de la coloración. Indicando que el color es relevante en las interacciones reproductivas del cangrejo, ya sea como señal de condición o como componente de la selección sexual. Las variables morfológicas restantes no mostraron efectos significativos, por lo que se podria decir que la coloración es el rasgo más determinante dentro del conjunto analizado.

Futuros estudios podrían incluir una muestra mayor y considerar factores ambientales (como tipo de sustrato o época reproductiva) para comprender mejor cómo la coloración influye en el comportamiento social y reproductivo de esta especie. En conjunto, los resultados apoyan la idea de que los rasgos visuales, más que las dimensiones físicas, pueden tener un papel ecológico y evolutivo relevante en la atracción de parejas dentro de las poblaciones de cangrejos.