Parcial I
Catalina Cabrera, Laura chica y Gabriel Rivera
2026-09-08
Contexto de la pregunta 3
Con el fin de evaluar el efecto del uso del suelo sobre la biodiversidad de anfibios en una reserva forestal, se establecieron parcelas de muestreo en cuatro tipos de hábitat que representan un gradiente de intervención antrópica (escala espacial o continua que mide cómo cambia la intensidad de la actividad humana sobre un ecosistema a medida que nos alejamos o nos acercamos a un punto de referencia, como una ciudad): bosque primario, bosque secundario, sistema silvopastoril y potrero.
Variables registradas
Variable explicativa (x):Habitat:
•Bosque Primario : sin intervención / estado de referencia
•Bosque Secundario : intervención media / regeneración
•Sistema silvopastoril : intervención alta / mezcla de árboles y ganadería
•Potrero : intervención muy alta / pastizal abierto
En cada una de las 52 parcelas (13 por hábitat) se registró (Variables independientes):
•La riqueza de especies (número de especies observadas)
•El índice de diversidad de Shannon–Wiener
•La altitud (m.s.n.m.) del sitio de muestreo.
a) Análisis Univariado
| Overall (N=52) |
|
|---|---|
| Riqueza | |
| Mean (SD) | 9.73 (4.37) |
| Median [Min, Max] | 9.50 [2.00, 21.0] |
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Riqueza)) +
geom_histogram(bins = 10, fill = "forestgreen", color = "black") +
theme_minimal() +
labs(title = "Distribución de la Riqueza", x = "Número de especies", y = "Frecuencia") # Color pinta el borde, fill pinta por dentro.
La riqueza varía ampliamente entre 2 y 21 especies por parcela, con un promedio de 9.7 (4.4). Esta alta variabilidad refleja diferencias marcadas entre los hábitats muestreados, ya que la distribución de la gráfica es asimétrica y concentrada en valores bajos e intermedios; las parcelas con alta diversidad son poco frecuentes, sugiriendo que solo ciertos sitios (como el bosque conservado) albergan una gran cantidad de especies.
| Overall (N=52) |
|
|---|---|
| Shannon | |
| Mean (SD) | 1.76 (0.607) |
| Median [Min, Max] | 1.85 [0.670, 2.98] |
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Shannon)) +
geom_histogram(bins = 10, fill = "seagreen", color = "black") +
theme_minimal() +
labs(title = "Distribución del índice de Shannon", x = "Índice de Shannon (H')", y = "Frecuencia")
El índice de Shannon osciló entre 0.67 y 2.98, con un promedio general de 1.76 (0.61), como este indice integra tanto la riqueza como la equidad de las especies, la amplia dispersión de los datos en el histograma anticipa diferencias estructurales marcadas entre las comunidades de anfibios.Esta variabilidad sugiere un fuerte efecto del tipo de hábitat sobre la diversidad y por ende el índice de Shannon.
| Overall (N=52) |
|
|---|---|
| Altitud | |
| Mean (SD) | 1240 (173) |
| Median [Min, Max] | 1250 [951, 1600] |
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Altitud)) +
geom_histogram(bins = 10, fill = "skyblue", color = "black") +
theme_minimal() +
labs(title = "Distribución de la Altitud", x = "Altitud (m.s.n.m.)", y = "Frecuencia")
La altitud de las parcelas varió entre 950.9 y 1600.8 m s. n. m., con una media de 1244 m s. n. m. A diferencia de las otras variables la altitud se ve más repartido a lo largo de todo el rango, sin una concentración marcada en un solo extremo, esto es importante porque nos dice que el diseño de muestreo cubrió bien el gradiente altitudinal de la reserva, y que si más adelante encontramos diferencias en diversidad, en principio no deberían deberse simplemente a la distribución altitudinal de las parcelas hay que revisarlo, pero el histograma no muestra un desbalance evidente.
b) Análisis bivariado
#b)
#Tabla con todas las variables
table1(~ Riqueza + Shannon + Altitud | Habitat, data = BD_biodiversidad)| Bosque primario (N=13) |
Bosque secundario (N=13) |
Potrero (N=13) |
Sistema silvopastoril (N=13) |
Overall (N=52) |
|
|---|---|---|---|---|---|
| Riqueza | |||||
| Mean (SD) | 14.8 (2.74) | 11.1 (3.01) | 5.00 (1.29) | 8.08 (2.50) | 9.73 (4.37) |
| Median [Min, Max] | 14.0 [10.0, 21.0] | 12.0 [3.00, 15.0] | 5.00 [2.00, 7.00] | 7.00 [5.00, 13.0] | 9.50 [2.00, 21.0] |
| Shannon | |||||
| Mean (SD) | 2.47 (0.377) | 1.97 (0.220) | 1.00 (0.240) | 1.60 (0.281) | 1.76 (0.607) |
| Median [Min, Max] | 2.53 [1.73, 2.98] | 2.03 [1.44, 2.27] | 0.980 [0.670, 1.34] | 1.62 [1.14, 2.06] | 1.85 [0.670, 2.98] |
| Altitud | |||||
| Mean (SD) | 1450 (77.5) | 1330 (40.6) | 1040 (50.3) | 1150 (97.9) | 1240 (173) |
| Median [Min, Max] | 1480 [1320, 1600] | 1320 [1250, 1380] | 1040 [951, 1120] | 1140 [1030, 1390] | 1250 [951, 1600] |
# boxplot de habitat y riqueza
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Habitat, y = Riqueza, fill = Habitat)) + geom_boxplot() + theme_minimal()+ labs (title = "Riqueza por hábitat",
x = "", y = "Riqueza")
# boxplot de habitat y shannon
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Habitat, y = Shannon, fill = Habitat)) +
geom_boxplot() +
theme_minimal() +
labs(title = "Diversidad de Shannon por tipo de hábitat",
x = "", y = "Índice de Shannon (H')") 
En los gráficos de boxplots podemos destacar que a mayor grado de intervención antrópica en el suelo (desde bosque primario hasta potrero), se reduce de forma drástica el número de especies de anfibios encontradas por parcela.
Al observar por separado la riqueza y el Shannon por cada tipo de hábitat, ya se puede ver algo que en el análisis univariado solo se podía intuir, los boxplots si siguen el orden esperado (bosque primario > bosque secundario > sistema silvopastoril > potrero), esto respalda la idea de que a medida que aumenta la intervención humana sobre el suelo, disminuye tanto el número de especies de anfibios como el equilibrio de la comunidad. Estos datos hacen sentido porque los anfibios tienen piel permeable y dependen mucho de la humedad y de microhábitats como la hojarasca, los troncos caídos o los cuerpos de agua sombreados por árboles, por esto cuando se tala el bosque para convertirlo en sistema silvopastoril o potrero, esos microhábitats desaparecen y el ambiente se vuelve más seco y más caliente, lo cual es hostil para muchas especies de anfibios, aunque, unas pocas especies generalistas sí logran tolerarlo, por eso la riqueza no llega a cero en potrero, solo baja.
# Altitud vs Diversidad
ggplot(data = BD_biodiversidad, aes(x = Altitud, y = Shannon)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm") +
theme_minimal() +
labs(title = "Shannon vs Altitud", x = "Altitud (m.s.n.m.)", y = "Índice de Shannon (H')")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## [1] 0.7522111Aunque la altitud y la diversidad tienen una correlación fuerte (r = 0.75), al ver la tabla descriptiva notamos que los habitats más conservados están en la parte alta y los más intervenidos están en la parte baja. Al observar la distribución por hábitats, los datos muestran que el Bosque primario (el hábitat de mayor diversidad, H’ = 2.47) se encuentra en el rango altitudinal más elevado (promedio de 1450 m.s.n.m), mientras que los Potreros (el hábitat menos diverso, H’ = 1.00) están en la zona más baja (promedio de 1040 m.s.n.m).
Por lo tanto, la altitud y el tipo de hábitat van de la mano en este estudio. No podemos decir que la altura sea la causa directa de que haya más diversidad, sino que las zonas altas coinciden con los bosques que no han sido intervenidos por el ser humano.
c) ANOVA de una vía + supuestos + post-hoc (LSD)
Hipótesis Nula (\(H_0\)):No existen diferencias significativas en el índice de diversidad de Shannon entre los diferentes tipos de hábitat (las medias de diversidad de todos los hábitats son iguales).\[H_0: \mu_1 = \mu_2 = \mu_3 = \mu_4 \]Hipótesis Alternativa (\(H_1\)):El tipo de hábitat afecta significativamente la diversidad de Shannon; es decir, al menos uno de los hábitats presenta un promedio de diversidad diferente a los demás.\[H_1: \text{Al menos una media } \mu_i \text{ es diferente de las demás}\]
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Habitat 3 14.862 4.954 60.61 2.38e-16 ***
## Residuals 48 3.923 0.082
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1El valor p obtenido es menor a 0.05, es decir, que si hay evidencia estadística de que al menos un hábitat tiene una diversidad de Shannon distinta a los demás, por ende, se rechaza la hipótesis nula.
Verificación de supuestos
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anova)
## W = 0.97846, p-value = 0.4625En ambas pruebas, el valor p mayor a 0.05 indica que el supuesto se cumple. Las pruebas de Shapiro-Wilk y Levene dan p > 0.05, los residuales del modelo son normales y las varianzas son homogéneas entre hábitats, por lo que el ANOVA y la prueba LSD que se presentan a continuación son confiables.
Post-anova (LSD)
## $statistics
## MSerror Df Mean CV t.value LSD
## 0.08173622 48 1.762308 16.22279 2.010635 0.2254674
##
## $parameters
## test p.ajusted name.t ntr alpha
## Fisher-LSD none Habitat 4 0.05
##
## $means
## Shannon std r se LCL UCL Min
## Bosque primario 2.467692 0.3765668 13 0.07929314 2.3082628 2.627122 1.73
## Bosque secundario 1.974615 0.2204395 13 0.07929314 1.8151858 2.134045 1.44
## Potrero 1.003846 0.2396712 13 0.07929314 0.8444166 1.163276 0.67
## Sistema silvopastoril 1.603077 0.2812586 13 0.07929314 1.4436474 1.762506 1.14
## Max Q25 Q50 Q75
## Bosque primario 2.98 2.13 2.53 2.75
## Bosque secundario 2.27 1.86 2.03 2.10
## Potrero 1.34 0.80 0.98 1.20
## Sistema silvopastoril 2.06 1.41 1.62 1.86
##
## $comparison
## NULL
##
## $groups
## Shannon groups
## Bosque primario 2.467692 a
## Bosque secundario 1.974615 b
## Sistema silvopastoril 1.603077 c
## Potrero 1.003846 d
##
## attr(,"class")
## [1] "group"El hábitat con mayor Shannon promedio fue Bosque primario (2.47) y el de menor Shannon promedio fue Potrero (1), lo cual hace sentido porque representan los dos extremos del gradiente de intervención, así que es esperable que sean los que más se diferencien.
Sin embargo,cada uno de los cuatro hábitats recibió una letra distinta (a, b, c, d), lo que significa que no hay empates entre grupos, cada nivel del gradiente de intervención tiene una diversidad de Shannon estadísticamente diferente a la de los demás. El orden que se observa es exactamente el que se ha podido observar desde el análisis bivariado. Bosque primario (2.47, a) > Bosque secundario (1.97, b) > Sistema silvopastoril (1.60, c) > Potrero (1.00, d).
Conclusión
Al realizar los análisis descriptivos y el ANOVA los datos nos indican que el tipo de uso del suelo es el factor que más explica la diversidad de anfibios en esta reserva, ya que, la riqueza y el índice de Shannon son altamente variables entre parcelas (H’ entre 0.67 y 2.98), siguen fielmente el gradiente de intervención antrópica, con el bosque primario a la cabeza (H’ = 2.47) y el potrero en el extremo opuesto (H’ = 1.00). El ANOVA confirmó que esta diferencia no se debe al azar (p < 0.05), y el post-hoc de LSD mostró que son justamente estos dos extremos el hábitat menos y el más intervenido los que más se diferencian entre sí, lo cual es coherente con lo que se esperaría biológicamente,porque a mayor pérdida de cobertura boscosa, mayor pérdida de humedad y de microhábitats de refugio y reproducción, condiciones de las que los anfibios dependen de forma especialmente estrecha por su piel permeable.
Aunque la altitud también se correlacionó con la diversidad (r = 0.75), el análisis bivariado permitió identificar que esta relación es indirecta, los hábitats mejor conservados simplemente coinciden con las zonas más altas de la reserva, por lo que no es la altitud en sí la que determina la diversidad, sino el grado de intervención humana sobre el suelo.
Desde una perspectiva de conservación, estos resultados refuerzan la importancia de proteger los remanentes de bosque primario y de promover procesos de regeneración natural (bosque secundario) como estrategia para mantener comunidades de anfibios diversas dentro de la reserva.