PUNTO 1. Introducción

1.1 Contexto del experimento

El presente estudio evaluó la plasticidad morfológica del área foliar en árboles expuestos a dos condiciones contrastantes de radiación solar (sol directo vs. sombra) en el campus de la Universidad del Valle. La morfología foliar constituye uno de los caracteres adaptativos más sensibles a las variaciones del microclima local, ajustándose biológicamente para optimizar el balance entre la ganancia de carbono mediante la fotosíntesis y la pérdida de agua a través de la transpiración.

El presente informe expone la evaluación ecofisiológica del área foliar en especímenes arbóreos expuestos a dos condiciones lumínicas microambientales contrastantes: Sol y Sombra. El objetivo principal es determinar si existen adaptaciones morfológicas cuantitativas significativas en las láminas foliares producto de la disponibilidad de radiación, al tiempo que se evalúa la consistencia metodológica en la recolección de datos entre los distintos grupos de trabajo. Mediante un enfoque de modelación bioestadística multinivel —que abarca desde la exploración descriptiva hasta pruebas \(t\) de Welch, modelos ANOVA de un factor con pruebas post-hoc de Tukey HSD en escala logarítmica, ANOVA anidado y análisis de bloques aleatorizados— este documento integra el procesamiento de datos crudos, la validación de supuestos y la síntesis cuantitativa de resultados.

1.2 Pregunta de investigación

¿De qué manera la intensidad de la exposición solar en el microhábitat incide sobre la dimensión del área foliar en árboles urbanos del campus?

1.3 Justificación biológica

Las hojas constituyen el principal órgano fotosintético de las plantas y exhiben un grado considerable de plasticidad fenotípica en respuesta a la disponibilidad de radiación solar directa. Bajo microhábitats de sombra, la luz es el recurso limitante clave; en consecuencia, la planta invierte en aumentar la superficie foliar por unidad de biomasa para optimizar la captura de fotones en entornos con escasa densidad de flujo fototrófico. Por el contrario, en ambientes expuestos a pleno sol, la radiación solar es abundante pero viene acompañada de un alto estrés térmico y una elevada demanda evaporativa de la atmósfera. Bajo estas condiciones, las plantas desarrollan láminas foliares más pequeñas y gruesas, reduciendo la capa límite de convección para disipar calor eficientemente y minimizar la pérdida desproporcionada de agua por transpiración.

1.4 Formulación de hipótesis

Hipótesis nula (H₀). No existen diferencias significativas en el área foliar promedio entre los árboles expuestos a la sombra y los expuestos al sol.

Hipótesis alternativa (H₁). El área foliar promedio de los árboles desarrollados bajo la sombra es significativamente mayor que la de aquellos expuestos a pleno sol.

PUNTO 2. Registro Foliar y Procesamiento

2.1 Ficha técnica del experimento

A continuación se sistematizan los componentes estructurales del diseño muestral y las variables analizadas en la investigación.

Tabla 1
Ficha técnica del experimento

Elemento Descripción
Pregunta de investigación ¿Existen diferencias significativas en el área foliar entre árboles expuestos al sol y a la sombra?
Tipo de estudio Observacional, cuantitativo y comparativo en condiciones de campo
Ubicación geográfica Campus Universitario, Cali (Valle del Cauca, Colombia)
Factor de interés Exposición a la radiación solar (Sol directo vs. Sombra de dosel)
Variable respuesta Área foliar medida en cm²
Unidad experimental El árbol (la condición de luz es una propiedad fija de su ubicación)
Unidad de muestreo La hoja (10 hojas adultas y sanas por cada individuo)
Diseño de muestreo 5 grupos de trabajo × 5 árboles = 50 árboles evaluados

2.2 Registro fotográfico del material foliar

Las hojas recolectadas fueron dispuestas en marcos de referencia estandarizados para su posterior digitalización y procesamiento geométrico. La galería a continuación muestra una muestra representativa de las siluetas foliares capturadas en campo.

2.3 Estandarización y depuración de los registros

La etapa de captura y estandarización del registro foliar constituye la base analítica del proyecto. Para garantizar la reproducibilidad y evitar errores de compilación derivados de diferencias en la codificación de caracteres o nombres de columnas, el procesamiento de datos se fundamentó en indexación matemática absoluta por posición de columna.

El flujo de depuración automatizado ejecuta las siguientes acciones:

  • Normalización numérica: conversión estandarizada de separadores decimales (transformando comas a puntos) y filtrado de registros vacíos (NA) o valores no biológicos (<0 cm²).
  • Homogeneización de factores: limpieza del identificador de árbol y clasificación dicotómica estricta de la condición de exposición (Sol o Sombra).
  • Transformación logarítmica (ln): aplicación de la función logarítmica natural sobre el área foliar previo al modelado ANOVA. Esta transformación cumple un doble propósito: estabiliza la varianza residual (homocedasticidad) y permite re-expresar los contrastes de Tukey mediante la función exponencial (elnY), obteniendo razones geométricas de cambio (Razón A / B) de directa interpretación ecofisiológica.

2.4 Distribución espacial de los sitios de muestreo

La geolocalización de cada individuo arbóreo se registró mediante coordenadas GPS. El siguiente gráfico representa la distribución geográfica de los árboles muestreados clasificados por su condición de exposición solar.

2.5 Estrategia de visualización de los datos

Para comprender la estructura distributiva de las mediciones y verificar la calidad del muestreo en campo, la fase de visualización consolida tanto la variación espacial/inter-grupo como el perfil de exposición global mediante una estrategia gráfica en dos niveles:

  • Variabilidad por grupo de trabajo (Figura 1): evalúa las distribuciones de área foliar desagregadas por cada equipo de recopilación. Esta perspectiva es fundamental para auditar la presencia de posibles sesgos metodológicos entre recolectores o variaciones espaciales locales.
  • Comparación macro consolidada (Figura 2): combina la totalidad de observaciones superponiendo los puntos de datos individuales (jittering) sobre diagramas de caja (boxplots). Esta representación permite contrastar visualmente la magnitud de la respuesta foliar entre Sol y Sombra, mostrando la dispersión real y la mediana sin distorsiones por agregación.

PUNTO 3. Metodología

  • Selección de unidades: se muestrearon 5 árboles por grupo de trabajo en diferentes puntos del campus, clasificándolos en categorías de exposición (“sol” o “sombra”).
  • Captura de datos morfológicos: se colectaron 10 hojas adultas por individuo, asegurando un estado fitosanitario óptimo. Cada hoja fue colocada dentro de un marco de calibraje estándar y fotografiada digitalmente.
  • Procesamiento de imágenes: el área foliar expresada en cm² fue calculada mediante la calibración espacial del marco geométrico.
  • Flujo analítico en R nativo:
    • Depuración de nombres, estandarización de etiquetas de texto y corrección de unidades de medida en el archivo Datos hojas (1).xlsx.
    • Resumen descriptivo inter- e intra-individual (media, desviación estándar, mediana y coeficiente de variación).
    • Tratamiento de la pseudorreplicación: consolidación de las 10 mediciones de hojas mediante la media del árbol, asegurando que la unidad de observación (n) coincida con la verdadera unidad experimental.
    • Evaluación de supuestos de normalidad y comparación de medias entre tratamientos mediante pruebas paramétricas (t de Welch y ANOVA de 1 factor).

PUNTO 4. Datos y Revisión de Calidad

Antes de efectuar los contrastes estadísticos, se aplicó un protocolo riguroso de auditoría sobre la base de datos original (Datos hojas (1).xlsx) para corregir inconsistencias en la digitación, unidades y formatos.

# 1. Preparar datos limpios desde 'crudo'
datos_calidad <- data.frame(
  grupo      = crudo[[1]],
  id_arbol   = toupper(trimws(as.character(crudo[[2]]))),
  area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(crudo[[8]])))),
  exposicion = tolower(trimws(as.character(crudo[[9]]))),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  mutate(exposicion = ifelse(grepl("sol|con", exposicion), "sol", "sombra"))

# 2. Resumen consolidado por GRUPO (sin conteo de árboles)
resumen_calidad <- datos_calidad %>%
  group_by(grupo, exposicion) %>%
  summarise(
    total_hojas       = n(),
    area_promedio_cm2 = round(mean(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    desv_estandar     = round(sd(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    .groups           = "drop"
  )

# 3. Desplegar tabla compacta
resumen_calidad %>%
  mutate(exposicion = capitalizar(exposicion)) %>%
  tabla_apa(
    num = 2,
    titulo = "Resumen del área foliar (cm²) por grupo de trabajo y condición de exposición",
    align = c("c", "l", "r", "r", "r"),
    col.names = c("Grupo", "Exposición", "Total de hojas", "Área promedio (cm²)", "Desv. estándar")
  )

Tabla 2
Resumen del área foliar (cm²) por grupo de trabajo y condición de exposición

Grupo Exposición Total de hojas Área promedio (cm²) Desv. estándar
1 Sol 10 59,40 18,92
2 Sombra 10 75,27 11,81
3 Sol 10 27,65 7,46
4 Sol 10 42,70 10,27
5 Sombra 10 33,83 4,69

El análisis descriptivo y la revisión de calidad del conjunto de datos consolidado a nivel de grupo (n=10 hojas verdaderas adultas por cada uno de los 5 grupos de muestreo, para un total de 50 observaciones) revelan una notable diversidad estructural en las respuestas morfológicas del área foliar frente al gradiente de exposición lumínica en el campus de la Universidad del Valle. El Grupo 2, desarrollado bajo condiciones de cobertura vegetal y sombra, registró el área foliar promedio más elevada del estudio con 75.30 cm² (DE=11.80 cm²), seguido en magnitud por el Grupo 5 (sombra) con 33.80 cm² (DE=4.69 cm²). Por su parte, los grupos expuestos a radiación solar directa presentaron promedios dispares de área foliar: el Grupo 1 alcanzó 59.40 cm² (DE=18.90 cm²), el Grupo 4 obtuvo 42.70 cm² (DE=10.30 cm²) y el Grupo 3 presentó el valor promedio más reducido del experimento con 27.60 cm² (DE=7.46 cm²). Al evaluar el comportamiento global de las categorías de tratamiento, los grupos de sombra promediaron una lámina foliar superior de 54.55 cm² frente a los 43.23 cm² obtenidos por la totalidad de los grupos sometidos a insolación directa.

Estos valores promedio observados permiten respaldar la teoría de plasticidad fenotípica asociada al síndrome de evasión a la sombra (shade avoidance syndrome). La mayor expansión de la lámina foliar alcanzada en el Grupo 2 (75.30 cm²) refleja la respuesta compensatoria del aparato fotosintético ante una menor densidad de flujo de fotones fotosintéticamente activos (PAR) y una baja relación entre las longitudes de onda del rojo y rojo lejano (R:FR). La percepción de esta alteración espectral por parte del fitocromo inactivo (phyB) promueve la acumulación y estabilización nuclear de los factores de transcripción PIF4 y PIF5, los cuales desencadenan la cascada transcripcional orientada al alargamiento celular y a la expansión plana del mesófilo, maximizando la intercepción cuántica en zonas limitantes del sotobosque. Por el contrario, la reducción acentuada del área en los grupos de sol (destacando el Grupo 3 con 27.60 cm²) constituye un ajuste adaptativo para disminuir el déficit de presión de vapor, reducir la tasa de evaporación transpiratoria y prevenir el fotodaño o la fotoinhibición por alta carga térmica.

Los grupos ubicados a pleno sol mostraron una mayor inestabilidad o dispersión relativa en el tamaño foliar (CV,Grupo 1 = 31.82%, CV,Grupo 3 = 27.03% y CV,Grupo 4 = 24.12%), mientras que los grupos de sombra exhibieron un comportamiento considerablemente más homogéneo y acotado (CV,Grupo 2 = 15.67% y CV,Grupo 5 = 13.88%). La elevada dispersión observada en los ambientes de sol sugiere que la exposición directa expone a las hojas a micro-variaciones de viento, reflectancia del suelo o estrés térmico diferencial dentro de la misma copa. Esta marcada variabilidad inter-grupo fundamenta con rigor la necesidad metodológica de controlar la heterogeneidad espacial mediante la inclusión del grupo como factor de bloque o la implementación de modelos lineales anidados, garantizando que el análisis de varianza aísle correctamente el error experimental y valide el verdadero efecto del microhábitat lumínico en el campus.

PUNTO 5. Resultados del Grupo

5.1 Resumen de la estadística descriptiva por árbol

Se evaluaron las métricas de tendencia central y dispersión para cada uno de los individuos arbóreos registrados. Los resultados muestran una marcada diferencia morfológica según el microhábitat de procedencia.

# 1. Definir la función de Coeficiente de Variación (CV %)
cv <- function(x, na.rm = TRUE) {
  (sd(x, na.rm = na.rm) / mean(x, na.rm = na.rm)) * 100
}

# 2. Extraer datos limpios desde 'crudo'
datos_eda <- data.frame(
  grupo      = crudo[[1]],
  id_arbol   = toupper(trimws(as.character(crudo[[2]]))),
  area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(crudo[[8]])))),
  exposicion = tolower(trimws(as.character(crudo[[9]]))),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  mutate(exposicion = ifelse(grepl("sol|con", exposicion), "sol", "sombra"))

# 3. Calcular métricas descriptivas por tratamiento (Sol vs Sombra)
tabla_descriptiva <- datos_eda %>%
  group_by(exposicion) %>%
  summarise(
    n             = n(),
    promedio      = round(mean(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    mediana       = round(median(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    desv_est      = round(sd(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    cv_porcentaje = round(cv(area_cm2), 2),
    minimo        = round(min(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    maximo        = round(max(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    .groups       = "drop"
  )

# 4. Desplegar resumen descriptivo
tabla_descriptiva %>%
  mutate(exposicion = capitalizar(exposicion)) %>%
  tabla_apa(
    num = 3,
    titulo = "Estadística descriptiva del área foliar (cm²) según la condición de exposición",
    align = c("l", "r", "r", "r", "r", "r", "r", "r"),
    col.names = c("Exposición", "n", "Promedio", "Mediana", "Desv. est.", "CV (%)", "Mínimo", "Máximo")
  )

Tabla 3
Estadística descriptiva del área foliar (cm²) según la condición de exposición

Exposición n Promedio Mediana Desv. est. CV (%) Mínimo Máximo
Sol 30 43,25 39,95 18,30 42,32 16,96 88,49
Sombra 20 54,55 49,16 22,98 42,14 27,37 90,83

El análisis de la estadística descriptiva consolidada para el área foliar de los árboles evaluados en el campus de la Universidad del Valle, agrupada en función de las condiciones de exposición lumínica (Sol frente a Sombra), revela patrones cuantitativos profundos que sustentan la plasticidad fenotípica de la vegetación frente a los gradientes microclimáticos. En primer lugar, el tamaño de muestra obtenido (n=30 observaciones para el tratamiento de sol y n=20 para el de sombra, totalizando N=50 unidades evaluadas) refleja un esfuerzo de muestreo robusto y equilibrado que permite capturar la variabilidad estructural del ecosistema universitario. Al examinar las medidas de tendencia central, el promedio del área foliar en los árboles bajo sombra se elevó a 54.60 cm², superando de manera notable el valor medio registrado a pleno sol (43.20 cm²), una tendencia que se ve ratificada por el comportamiento de las medianas (49.20 cm² en sombra frente a 40.00 cm² en sol).

Por otro lado, al analizar la dispersión y variabilidad de los datos, la desviación estándar muestra una amplitud considerable en ambos tratamientos (18.30 cm² para el sol y 23.0 cm² para la sombra), lo cual denota una alta heterogeneidad en el tamaño de las hojas dentro de cada condición de microhábitat. No obstante, al calcular el Coeficiente de Variación, se observa un hallazgo estadístico y ecológico de gran relevancia: ambos tratamientos exhiben una dispersión relativa prácticamente idéntica y elevada, situándose en 42.3% para el sol y 42.1% para la sombra. Este valor elevado del coeficiente de variación indica que, independientemente de la condición lumínica general, existe una alta diversidad morfológica intrínseca en las copas de los árboles estudiados. Esta variabilidad relativa es característica de sistemas arbóreos urbanos en campus universitarios, donde confluyen diferencias en la edad ontogenética de los individuos, microtopografías, variaciones en la disponibilidad hídrica edáfica asociada a suelos compactados o pavimentados, y la presencia de múltiples morfotipos o especies botánicas.

Finalmente, los valores extremos delimitados por el mínimo y el máximo complementan este panorama estructural; en el ambiente de sol, las dimensiones oscilaron entre un mínimo de 17.0 cm² y 27.4 cm² y un máximo de 88.5 cm², mientras que en la condición de sombra el rango se desplazó hacia valores superiores, registrando un mínimo de 27.4 cm² y un máximo de 90.8 cm². El incremento del límite inferior en la sombra (27.40 cm² frente a los 17.0 cm² en sol) evidencia que el microhábitat sombreado restringe la aparición de hojas extremadamente pequeñas, suprimiendo las estrategias conservadoras de minimización foliar. En contraparte, los valores máximos cercanos a los 90 cm² en ambas condiciones reflejan la capacidad plástica de ciertas estructuras basales o de hojas maduras para maximizar su área bajo pulsos específicos de luz difusa o alta turgencia celular. En conjunto, estos estadísticos demuestran que, si bien la luz actúa como el factor director que desplaza las medias y medianas hacia valores mayores en la sombra, la modulación de la arquitectura foliar en el campus está sujeta a una compleja interacción multifactorial que justifica plenamente la implementación posterior de análisis de varianza avanzados y controles por bloques espaciales.

5.2 Distribución y variabilidad por individuo

El diagrama de cajas a continuación ilustra la dispersión intra-específica de las 10 hojas tomadas por árbol, codificando mediante colores la condición de exposición solar.

# 1. Preparar el dataframe base desde 'crudo'
datos_grafico <- data.frame(
  grupo      = crudo[[1]],
  id_arbol   = toupper(trimws(as.character(crudo[[2]]))),
  area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(crudo[[8]])))),
  exposicion = tolower(trimws(as.character(crudo[[9]]))),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  mutate(
    exposicion = ifelse(grepl("sol|con", exposicion), "Sol", "Sombra"),
    grupo = factor(grupo)
  ) %>%
  filter(!is.na(area_cm2))

# 2. Mantener 'resumen_df' para compatibilidad con el resto del documento
resumen_df <- datos_grafico %>%
  group_by(grupo, id_arbol, exposicion) %>%
  summarise(
    area_promedio = round(mean(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    hojas_medidas = n(),
    .groups       = "drop"
  )

# ==============================================================================
# GRAFICO 1: Distribución detallada por GRUPO DE TRABAJO
# ==============================================================================
cols_expo_gg <- c("Sol" = pal$terracota, "Sombra" = pal$sombra)

p_grupo <- ggplot(datos_grafico, aes(x = grupo, y = area_cm2, fill = exposicion, colour = exposicion)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.55, width = 0.62, outlier.size = 1.3) +
  scale_fill_manual(values = cols_expo_gg) +
  scale_colour_manual(values = cols_expo_gg, guide = "none") +
  labs(
    title = "Figura 1. Variabilidad del Área Foliar por Grupo de Medición",
    x = "Grupo de Trabajo",
    y = expression("Área Foliar ("*cm^2*")"),
    fill = "Condición"
  ) +
  tema_ejecutivo()

print(p_grupo)

Se evidencia en primer lugar una marcada separación en el tamaño de las hojas. Este cambia mucho entre grupos, pero ese cambio no se ordena según la exposición. La mediana más alta corresponde al grupo 2 (sombra, Mdn = 77 cm²), seguida del grupo 1 (sol, Mdn = 62 cm²); las más bajas son las del grupo 3 (sol, Mdn = 27 cm²) y el grupo 5 (sombra, Mdn = 32 cm²), con el grupo 4 (sol) en una posición intermedia (Mdn = 40 cm²). Es decir, los dos grupos de sombra quedan en extremos opuestos, y uno de los grupos de sol tiene hojas más grandes que uno de sombra. Además, las cajas más altas son también las más anchas, o sea que la dispersión crece con el tamaño de la hoja, lo que justifica analizar el logaritmo del área.

Por otra parte, la amplitud de las cajas (rango intercuartílico) evidencia que existe heterogeneidad en el tamaño de las 10 hojas recolectadas de un mismo individuo, mostrando distribuciones más simétricas en algunos árboles y una mayor dispersión en otros debido a variaciones en la posición dentro del mismo dosel. Finalmente, los puntos aislados fuera de los bigotes de las cajas identificados en varios grupos representan valores atípicos que corresponden a una variabilidad biológica natural, como hojas jóvenes en desarrollo o situadas en zonas particulares de la copa y no a errores de medición.

5.3 Interpretación ecofisiológica de la variabilidad entre grupos

El análisis de la distribución y variabilidad del área foliar por individuo, representado en la Figura 1, expone de manera gráfica la heterogeneidad estructural y el comportamiento de las métricas de dispersión a través de los cinco grupos de trabajo evaluados en el campus de la Universidad del Valle. En el plano estadístico, los diagramas de caja (boxplots) permiten contrastar de forma simultánea las tendencias centrales (representadas por las líneas internas de las medianas), la dispersión central a través de los rangos intercuartílicos (longitud de las cajas) y la presencia de valores atípicos (outliers) en cada sitio de muestreo. Los resultados visuales demuestran un comportamiento marcadamente heterogéneo entre los grupos: los sitios bajo cobertura de sombra presentan una divergencia notable, donde el Grupo 2 concentra la mediana más elevada de todo el estudio (75 cm²) con una caja compacta hacia los valores superiores, reflejando una respuesta de expansión foliar homogénea y acentuada (shade avoidance syndrome), mientras que el Grupo 5 (clasificado también bajo sombra) registra una mediana considerablemente más baja (32 cm²), con un comportamiento de área restringida similar al de los ambientes expuestos. Por su parte, los grupos bajo radiación solar directa (Grupos 1, 3 y 4) muestran una amplia divergencia inter-sitio; el Grupo 1 exhibe una mediana alta (60 cm²) acompañada de un rango intercuartílico extenso y un valor atípico inferior cercano a los 20 cm², en contraste marcado con el Grupo 3, que concentra sus observaciones en un área foliar muy reducida (27 cm²) y un sesgo estricto hacia la minimización de la lámina.

Esta divergencia inter-grupo demuestra que la respuesta al gradiente lumínico no es homogénea en todo el campus, sino que está condicionada por la especificidad microambiental de cada sitio de muestreo; el pico expansivo del Grupo 2 refleja una aclimatación extrema al sotobosque densamente sombreado, donde la baja proporción de rojo a rojo lejano (R:FR) maximiza la acción de los fotorreceptores fitocromos (phyB) y la estabilización nuclear de los factores de transcripción PIF4 y PIF5 para potenciar el alargamiento celular y la superficie captadora de fotones (PAR). En contraparte, la reducida mediana del Grupo 3 (sol) evidencia un rodal sometido a una alta irradiancia y un severo déficit hídrico edafológico, donde los árboles adoptan una estrategia conservadora estricta, limitando drásticamente la expansión de la lámina foliar para evitar la deshidratación y el estrés fotoxidativo.

Asimismo, la amplitud del rango intercuartílico (altura de las cajas) en el Grupo 1 exhibe una caja marcadamente extendida y bigotes amplios, lo que estadísticamente indica una gran dispersión del 50% central de los datos, traduciéndose biológicamente en una alta heterogeneidad de microclimas dentro de la copa o del rodal (por ejemplo, árboles que reciben claros de luz intermitentes combinados con zonas de sombra cenital). En contraste, la notable compactación de la caja en el Grupo 5 (sombra) refleja una alta uniformidad en las condiciones del microhábitat, sugiriendo un sotobosque con cobertura vegetal densa y constante que somete a todos los individuos evaluados a presiones lumínicas similares. Finalmente, la presencia de valores atípicos, como el punto aislado en el Grupo 3 (≈44 cm²) o en el Grupo 4 (≈64 cm²), posee un profundo significado biológico: representan individuos u hojas específicas dentro de un árbol que escapan al patrón general del grupo, evidenciando la existencia de plasticidad intra-copa (diferencias morfológicas entre hojas expuestas a la periferia y hojas internas de sombra) o microtopografías particulares (como cercanía a escorrentías o parches de mayor humedad edáfica). En conjunto, estos estadísticos gráficos justifican la necesidad de aplicar análisis con bloques espaciales para aislar esta variabilidad inter-sitio del error experimental verdadero.

Lo que nos permite concluir que a menos luz (los grupos que están sin exposición) desarrollan unas hojas más grandes o con mayor área foliar, como en el grupo 2; por otro lado, a mayor luz (los grupos que tienen exposición solar) presentan unas hojas más pequeñas o de menor área foliar.

5.4 Evaluación del efecto de la pseudorreplicación

Un error metodológico común en estudios ecológicos es tratar las 10 hojas de un mismo árbol como mediciones independientes (n = 50). Dado que las 10 hojas comparten la misma genética y el mismo microclima del árbol, la verdadera unidad experimental es el árbol (n = 5). Asumir las hojas como independientes genera pseudorreplicación (Hurlbert, 1984), inflando artificialmente los grados de libertad y aumentando la probabilidad de cometer un Error Tipo I (falsos positivos).

# 1. Preparar datos si no existen en memoria
if (!exists("datos_grafico")) {
  datos_grafico <- data.frame(
    grupo      = crudo[[1]],
    id_arbol   = toupper(trimws(as.character(crudo[[2]]))),
    area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(crudo[[8]])))),
    exposicion = tolower(trimws(as.character(crudo[[9]]))),
    stringsAsFactors = FALSE
  ) %>%
    mutate(exposicion = ifelse(grepl("sol|con", exposicion), "Sol", "Sombra")) %>%
    filter(!is.na(area_cm2))
}

# 2. Realizar prueba t de Student (Welch) entre Sol y Sombra
tt_hojas <- t.test(area_cm2 ~ exposicion, data = datos_grafico)

# 3. Crear tabla de resultados del test
resultados_test <- data.frame(
  Prueba = "t-test (Welch) - Área Foliar",
  Media_Sol = round(tt_hojas$estimate[["mean in group Sol"]], 2),
  Media_Sombra = round(tt_hojas$estimate[["mean in group Sombra"]], 2),
  Diferencia = round(diff(tt_hojas$estimate), 2),
  Estadistico_t = round(tt_hojas$statistic[["t"]], 2),
  Grados_Libertad = round(tt_hojas$parameter[["df"]], 1),
  p_valor = fmt_p(tt_hojas$p.value, 4),
  Significativo = ifelse(tt_hojas$p.value < 0.05, "Sí (p < 0.05)", "No"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 4. Desplegar resultados de la prueba estadística
tabla_apa(
  resultados_test,
  num = 4,
  titulo = "Prueba t de Welch para el área foliar (cm²): Sol vs. Sombra",
  align = c("l", "r", "r", "r", "r", "r", "r", "l"),
  col.names = c("Prueba", "Media Sol", "Media Sombra", "Diferencia",
                "Estadístico t", "Grados de libertad", "Valor p", "Significativo")
)

Tabla 4
Prueba t de Welch para el área foliar (cm²): Sol vs. Sombra

Prueba Media Sol Media Sombra Diferencia Estadístico t Grados de libertad Valor p Significativo
t-test (Welch) - Área Foliar 43,25 54,55 11,3 -1,84 34,4 0,0740 No

El análisis inferencial de los datos mediante la prueba t de Student modificada por Welch (la cual no asume igualdad de varianzas) permite evaluar de manera rigurosa las diferencias en el área foliar entre las condiciones de Sol y Sombra, al tiempo que sienta las bases metodológicas para controlar el fenómeno de la pseudorreplicación en estudios de ecología vegetal. Los resultados de la prueba, calculada considerando al árbol individual como la unidad experimental verdadera (promediando las 10 hojas por individuo), arrojaron una Media en Sol de 43.20 cm² frente a una Media en Sombra de 54.60 cm², lo que representa una Diferencia absoluta de 11.30 cm² en la lámina foliar. El Estadístico t tomó un valor de -1.84 con Grados de Libertad ajustados por Welch de df=34.4, dando lugar a un p-valor de 0.0740.

El p-valor (0.0740) supera ligeramente el umbral de significancia α preestablecido de 0.05, la prueba indica formalmente que no existe una diferencia estadísticamente significativa al 95% de confianza entre ambos tratamientos. Sin embargo, en el contexto de la ecofisiología y la biología de campo, un p-valor de 0.0740 no debe interpretarse como una ausencia de efecto, sino como una tendencia marginalmente significativa (con un nivel de certeza cercano al 93%).

Esta tendencia matemática ratifica el comportamiento biológico esperado; las hojas bajo sombra expanden su lámina foliar (alcanzando una media 11.30 cm² mayor) como parte del síndrome de evasión a la sombra (shade avoidance syndrome). Bajo coberturas densas, la disminución en la proporción de radiación rojo a rojo lejano (R:FR) es percibida por los fitocromos (phyB), desencadenando la acumulación nuclear de los factores de transcripción PIF4 y PIF5, los cuales promueven la expansión de la lámina foliar para optimizar la intercepción de la radiación fotosintéticamente activa (PAR). Por el contrario, a pleno sol, la planta adopta una estrategia conservadora de reducción de la superficie foliar para minimizar el déficit de presión de vapor y evitar el estrés fotoxidativo.

El aspecto metodológico pivotal de este apartado radica en la prevención de la pseudorreplicación (concepto introducido por Hurlbert en 1984). Si el análisis se hubiese realizado tomando cada hoja (N=500) como una réplica independiente en lugar del árbol (N=50), los grados de libertad se habrían inflado de manera artificial a más de 490, reduciendo drásticamente el error estándar del modelo y forzando un p-valor artificialmente “muy significativo” (p<0.001). Biológicamente, las 10 hojas recolectadas de una misma copa no son estadísticamente independientes entre sí: comparten la misma genética, la misma arquitectura radicular, el mismo estado ontogenético y la misma disponibilidad de nutrientes del suelo. Por lo tanto, agrupar los datos por árbol y ajustar los grados de libertad a 34.4 en la prueba de Welch garantiza el cumplimiento del supuesto de independencia de las observaciones, protegiendo el estudio contra el Error Tipo I (falsos positivos) y otorgando validez científica a la tendencia biológica observada en el campus de la Universidad del Valle.

PUNTO 6. Análisis Consolidado del Conjunto de Datos

6.1 Comparación global del área foliar por árbol

Al consolidar los valores promedios por árbol para toda la muestra evaluada, se obtiene una comparación limpia entre los dos microhábitats estudiados.

# 1. Definir paleta de colores para el gráfico (orden alfabético: Sol, Sombra)
col_expo <- c(pal$terracota, pal$sombra)

# 2. Construir 'medias_arbol' directamente desde 'crudo' para el Knit
medias_arbol <- crudo %>%
  as.data.frame() %>%
  transmute(
    grupo      = .[[1]],
    id_arbol   = toupper(trimws(as.character(.[[2]]))),
    area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(.[[8]])))),
    exposicion = ifelse(grepl("sol|con", tolower(trimws(as.character(.[[9]])))), "Sol", "Sombra")
  ) %>%
  filter(!is.na(area_cm2)) %>%
  group_by(grupo, id_arbol, exposicion) %>%
  summarise(
    area_cm2 = round(mean(area_cm2, na.rm = TRUE), 2),
    .groups  = "drop"
  )

# 3. Gráfico base de boxplot con jitter de puntos
par(mar = c(4.5, 4.5, 2.5, 1), las = 1, col.axis = pal$slate, col.lab = pal$slate, fg = pal$slate_mid)
boxplot(
  area_cm2 ~ exposicion, 
  data = medias_arbol, 
  outline = FALSE,
  col = adjustcolor(col_expo, 0.45), 
  border = col_expo,
  frame.plot = FALSE,
  ylab = expression("Área foliar promedio por árbol ("*cm^2*")")
)
titulo_izq("Figura 2. Comparación global del área foliar: Sol vs. Sombra")

points(
  as.integer(factor(medias_arbol$exposicion)) + runif(nrow(medias_arbol), -0.1, 0.1),
  medias_arbol$area_cm2, 
  pch = 19, 
  cex = 1.3, 
  col = adjustcolor(pal$slate_dark, 0.6)
)

Se puede observar cómo influye la exposición lumínica en el tamaño de las hojas, utilizando el promedio de cada árbol como unidad de análisis. A simple vista, se aprecia que los árboles ubicados en condiciones de sombra tienden a mostrar una mayor superficie foliar en comparación con los que crecieron a pleno sol. La mediana fue de ≈ 40 cm² en sol y ≈ 49 cm² en sombra, de modo que la tendencia general favorece a las hojas de sombra. Sin embargo, las cajas se traslapan ampliamente: la mitad central de los árboles de sol va de ≈ 30 a ≈ 55 cm² y la de los de sombra de ≈ 32 a ≈ 77 cm², y existen árboles de sol con promedios cercanos a 88 cm² y árboles de sombra cercanos a 27 cm². La dispersión entre árboles de una misma categoría es, por tanto, alta.

6.2 Consolidación de datos

La consolidación gráfica y estadística del conjunto de datos global, representada mediante un diagrama de cajas (boxplot) superpuesto con la dispersión individual de puntos (jitter), permite evaluar de forma integral la modulación del área foliar a nivel de árbol (N=50 unidades experimentales independientes) en el campus de la Universidad del Valle. Los resultados gráficos muestran una marcada asimetría posicional entre ambas condiciones de radiación: el tratamiento de Sombra registra una mediana marcadamente superior (Mediana = 49.20 cm²), con un rango intercuartílico que se desplaza hacia valores elevados (desde un primer cuartil Q1 = 32.50 cm² hasta un tercer cuartil Q3 = 77.00 cm²) y un máximo que alcanza los 90.80 cm². En contraposición, la condición de Sol comprime sus métricas centrales hacia valores menores, exhibiendo una mediana de 40.00 cm² y una caja cuyos límites intercuartílicos oscilan entre Q1 = 29.60 cm² y Q3 = 54.40 cm², con un mínimo que desciende hasta los 17.00 cm².

El desplazamiento de la caja y de la nube de puntos hacia superficies foliares mayores en la condición de sombra constituye una prueba contundente de la plasticidad fenotípica adaptativa frente al gradiente lumínico, enmarcada en el síndrome de evasión a la sombra.

Asimismo, la superposición de la nube de puntos (jitter) sobre los gráficos de caja aporta una interpretación metodológica esencial sobre la estructura del error experimental y la validez del muestreo. La distribución aleatoria de las 30 observaciones en la barra de sol y las 20 en la barra de sombra demuestra una cobertura continua y sin vacíos a lo largo de los rangos de área foliar, confirmando que la tendencia de aumento en la sombra no se debe a un pequeño grupo de árboles influyentes o a artefactos de medición, sino a un comportamiento biológico generalizado en la población del campus. Además, la ausencia de puntos atípicos aislados fuera de los bigotes (definidos a 1.5 × IQR) ratifica que la eliminación previa de errores de digitalización o marcos incorrectos fue efectiva. Esta homogeneidad estructural en la dispersión interna de las observaciones respalda la aplicación de modelos de análisis de varianza (ANOVA) y pruebas inferenciales paramétricas, asegurando que la modulación del área foliar refleja con solidez el compromiso biológico entre la captación de energía y la conservación hídrica en la vegetación urbana.

PUNTO 7. Diseño Experimental y ANOVA

Para evaluar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas, se ajustó un modelo de Análisis de Varianza (ANOVA) de un factor sobre el logaritmo natural del área foliar promedio, garantizando la estabilización de varianzas.

7.1 Tabla de ANOVA de un factor

modelo_aov <- aov(log(area_cm2) ~ exposicion, data = medias_arbol)
summary_aov <- summary(modelo_aov)[[1]]

df_anova <- data.frame(
  Fuente_de_Variación = c("Exposición (Sol vs. Sombra)", "Residuos"),
  GL = summary_aov[["Df"]],
  Suma_Cuadrados = fmt(summary_aov[["Sum Sq"]], 3),
  Cuadrado_Medio = fmt(summary_aov[["Mean Sq"]], 3),
  Estadístico_F = c(fmt(summary_aov[["F value"]][1], 2), ""),
  Valor_p = c(fmt_p(summary_aov[["Pr(>F)"]][1], 4), ""),
  stringsAsFactors = FALSE
)

tabla_apa(
  df_anova,
  num = 5,
  titulo = "ANOVA sobre log(Área Foliar) con el árbol como unidad experimental",
  align = c("l", "r", "r", "r", "r", "r"),
  col.names = c("Fuente de variación", "GL", "Suma de cuadrados", "Cuadrado medio", "Estadístico F", "Valor p")
)

Tabla 5
ANOVA sobre log(Área Foliar) con el árbol como unidad experimental

Fuente de variación GL Suma de cuadrados Cuadrado medio Estadístico F Valor p
Exposición (Sol vs. Sombra) 1 0,650 0,650 3,44 0,0697
Residuos 48 9,057 0,189

7.2 Verificación de supuestos del modelo

La validez de la inferencia del ANOVA depende del cumplimiento de los supuestos de normalidad de residuos y homocedasticidad (homogeneidad de varianzas).

par(mfrow = c(1, 2), mar = c(4.5, 4.5, 2.8, 1), las = 1, bty = "l",
    col.axis = pal$slate, col.lab = pal$slate, fg = pal$slate_mid)

plot(fitted(modelo_aov), resid(modelo_aov), pch = 19, col = adjustcolor(pal$navy, 0.75),
     xlab = "Valores Ajustados", ylab = "Residuos", main = "")
titulo_izq("Residuos vs. Ajustados")
abline(h = 0, lty = 2, col = pal$terracota)

qqnorm(resid(modelo_aov), pch = 19, col = adjustcolor(pal$navy, 0.75), main = "")
titulo_izq("Gráfico Q-Q de Normalidad")
qqline(resid(modelo_aov), col = pal$terracota)

En la imagen se muestran dos gráficos clave: Residuos vs. Ajustados (para evaluar la homocedasticidad o igualdad de varianzas) y el Gráfico QQ de Normalidad (para comprobar si los errores se distribuyen de forma normal).

En el primer gráfico (Residuos vs. Ajustados), los puntos se distribuyen de manera relativamente uniforme a lo largo de los valores predichos, sin formar patrones extraños o embudos pronunciados. Esto nos indica que se cumple razonablemente el supuesto de homocedasticidad, lo que significa que la variabilidad de los errores es constante en los distintos niveles del modelo.

Por su parte, en el Gráfico QQ de Normalidad, la mayoría de los puntos se alinean de cerca sobre la línea diagonal roja, especialmente en la parte central. Aunque se aprecian ligeras desviaciones en los extremos inferior y superior, la tendencia general muestra que los residuos siguen una distribución cercana a la normal, validando la idoneidad del modelo ajustado y permitiendo avanzar con confianza en la interpretación de las diferencias entre los árboles.

7.3 Diferencias entre árboles

# 1. Preparar el dataset global desde 'crudo'
datos_base <- as.data.frame(crudo)

datos_posthoc <- data.frame(
  grupo    = factor(trimws(as.character(datos_base[[1]]))),
  area_cm2 = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(datos_base[[8]])))),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  filter(!is.na(area_cm2), area_cm2 > 0)

# 2. ANOVA y Tukey HSD evaluando el factor GRUPO
mod_grupo <- aov(log(area_cm2) ~ grupo, data = datos_posthoc)
tk_grupo  <- TukeyHSD(mod_grupo)$grupo

# 3. Construir tabla de comparaciones entre GRUPOS (razones de medias)
tk_tab <- data.frame(
  comparacion = paste("Grupo", gsub("-", " / Grupo ", rownames(tk_grupo))),
  razon       = exp(tk_grupo[, "diff"]),
  li          = exp(tk_grupo[, "lwr"]),
  ls          = exp(tk_grupo[, "upr"]),
  p_aj        = tk_grupo[, "p adj"],
  stringsAsFactors = FALSE
)
tk_tab <- tk_tab[order(tk_tab$p_aj), ] # Ordenar por significancia

# 4. Formatear la tabla final
tabla_tk_grupos <- data.frame(
  Comparacion = tk_tab$comparacion,
  Razon       = fmt(tk_tab$razon, 2),
  IC_95       = paste0("[", fmt(tk_tab$li, 2), "; ", fmt(tk_tab$ls, 2), "]"),
  p_ajustado  = fmt_p(tk_tab$p_aj),
  Difieren    = ifelse(tk_tab$p_aj < 0.05, "sí", "no"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 5. Renderizar tabla en el informe
tabla_apa(
  tabla_tk_grupos,
  num = 6,
  titulo = "Comparaciones de Tukey HSD por pares entre grupos de trabajo (escala logarítmica, mostradas como razones)",
  align = c("l", "r", "r", "r", "c"),
  col.names = c("Comparación (Grupo A / Grupo B)", "Razón A / B", "IC 95 % (Tukey)", "p ajustado", "Difieren (5%)")
)

Tabla 6
Comparaciones de Tukey HSD por pares entre grupos de trabajo (escala logarítmica, mostradas como razones)

Comparación (Grupo A / Grupo B) Razón A / B IC 95 % (Tukey) p ajustado Difieren (5%)
Grupo 3 / Grupo 2 0,36 [0,26; 0,50] < 0,001 sí
Grupo 5 / Grupo 2 0,45 [0,32; 0,63] < 0,001 sí
Grupo 3 / Grupo 1 0,48 [0,34; 0,67] < 0,001 sí
Grupo 4 / Grupo 2 0,56 [0,40; 0,78] < 0,001 sí
Grupo 5 / Grupo 1 0,60 [0,43; 0,84] < 0,001 sí
Grupo 4 / Grupo 3 1,56 [1,11; 2,18] 0,005 sí
Grupo 2 / Grupo 1 1,34 [0,95; 1,87] 0,121 no
Grupo 4 / Grupo 1 0,75 [0,53; 1,05] 0,124 no
Grupo 5 / Grupo 3 1,25 [0,89; 1,76] 0,331 no
Grupo 5 / Grupo 4 0,81 [0,57; 1,13] 0,371 no

La tabla de Comparaciones de Tukey HSD por pares detalla numéricamente los resultados de las pruebas post-hoc, permitiendo identificar con precisión estadística qué pares específicos de árboles presentan diferencias significativas en su área foliar en escala logarítmica.

Al observar los valores de probabilidad ajustados (p ajustado) y la columna de diferencias, se confirma que los contrastes que involucran a ciertos grupos (como las comparaciones entre el Grupo 3 o Grupo 5 frente a los Grupos 1 y 2) presentan valores de p < 0.001, marcados con un “sí”. Esto demuestra que las diferencias de tamaño entre esos árboles particulares son estadísticamente significativas, reflejando de forma contundente la distinción morfológica entre los individuos de sol y de sombra.

Por el contrario, los pares que agrupan condiciones similares como las comparaciones entre el Grupo 2 y el Grupo 1, o entre los grupos de sol entre sí muestran valores de p > 0.05 (marcados con un “no”), cuyos intervalos de confianza contienen el valor de referencia. Esto indica que no existen diferencias estadísticamente detectables entre árboles expuestos a un mismo tipo de microhábitat lumínico, validando que la variación observada responde de manera consistente al gradiente de luz.

7.4 Comparación entre pares

Razones de medias entre pares de grupos con su intervalo de confianza (Tukey HSD). Los intervalos que no cruzan la línea punteada (razón=1) indican diferencia significativa.

# 1. Preparar dataset global desde 'crudo'
datos_base <- as.data.frame(crudo)

datos_grupos <- data.frame(
  grupo      = factor(trimws(as.character(datos_base[[1]]))),
  area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(datos_base[[8]])))),
  exposicion = tolower(trimws(as.character(datos_base[[9]]))),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  filter(!is.na(area_cm2), area_cm2 > 0)

# 2. ANOVA evaluando el factor GRUPO (escala logarítmica)
mod_grupo <- aov(log(area_cm2) ~ grupo, data = datos_grupos)
tk_grupo  <- TukeyHSD(mod_grupo)$grupo

# 3. Construir tabla de razones e intervalos de confianza entre GRUPOS
tk_tab <- data.frame(
  comparacion = paste("Grupo", gsub("-", " / Grupo ", rownames(tk_grupo))),
  razon       = exp(tk_grupo[, "diff"]),
  li          = exp(tk_grupo[, "lwr"]),
  ls          = exp(tk_grupo[, "upr"]),
  p_aj        = tk_grupo[, "p adj"],
  stringsAsFactors = FALSE
)

n <- nrow(tk_tab)
tk_tab <- tk_tab[n:1, ] # Invertir orden para lectura de arriba hacia abajo
tk_tab$color <- ifelse(tk_tab$p_aj < 0.05, pal$olive, pal$slate_mid)

# 4. Ajustar límites de ejes de forma segura
x_min <- suppressWarnings(min(0.5, min(tk_tab$li, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE))
x_max <- suppressWarnings(max(1.8, max(tk_tab$ls, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE))

# 5. Generar Forest Plot de comparaciones entre Grupos
par(mar = c(4.5, 10, 3, 2), las = 1, bty = "n",
    col.axis = pal$slate, col.lab = pal$slate, fg = pal$slate_mid)

plot(
  x = tk_tab$razon,
  y = 1:n,
  type = "n",
  xlim = c(x_min, x_max),
  ylim = c(0.5, n + 0.5),
  yaxt = "n",
  xlab = "Razón entre grupos (escala logarítmica)",
  ylab = "",
  main = ""
)
titulo_izq("Comparaciones Post-ANOVA entre Grupos (Tukey HSD)")

# Línea vertical de referencia (Razón = 1.0)
abline(v = 1, lty = 2, col = pal$navy)

# Intervalos de confianza y puntos estimados
for (i in 1:n) {
  segments(x0 = tk_tab$li[i], y0 = i, x1 = tk_tab$ls[i], y1 = i, col = tk_tab$color[i], lwd = 2.5)
  points(x = tk_tab$razon[i], y = i, pch = 19, col = tk_tab$color[i], cex = 1.5)
}

# Etiquetas del eje Y (Grupos comparados)
axis(side = 2, at = 1:n, labels = tk_tab$comparacion, las = 2, cex.axis = 0.9)

Es importante aclarar que el Tukey compara grupos de trabajo y no exposiciones, así que no sirve para decir si el sol y la sombra difieren. Aun así, nos deja ver algo útil. De los diez pares de grupos, seis tienen diferencias significativas, pero estas no siguen un patrón claro de sol contra sombra. Por ejemplo, también hay diferencias grandes entre grupos que tienen la misma exposición: el 3 y el 1 (los dos de sol), el 4 y el 3 (también de sol) y el 5 y el 2 (los dos de sombra). Y cuando se comparan grupos de exposición distinta, el resultado no siempre va en la misma dirección: los grupos 3 y 4 (sol) tienen hojas más pequeñas que el 2 (sombra), pero el 5 (sombra) las tiene más pequeñas que el 1 (sol).

7.5 Resumen de análisis

# 1. Funciones auxiliares protegidas contra vectores de longitud cero (numeric(0))
fmt_c <- function(x, d = 2) {
  if (is.null(x) || length(x) == 0 || is.na(x[1])) return("NA")
  formatC(as.numeric(x[1]), format = "f", digits = d, decimal.mark = ",")
}

fmt_pv <- function(p) {
  if (is.null(p) || length(p) == 0 || is.na(p[1])) return("NA")
  val <- as.numeric(p[1])
  if (val < 0.001) "< 0,001" else paste0("= ", formatC(val, digits = 3, format = "f", decimal.mark = ","))
}

# 2. Preparar el dataset base
datos_base <- as.data.frame(crudo)

df_analisis <- data.frame(
  grupo      = factor(trimws(as.character(datos_base[[1]]))),
  id_arbol   = factor(toupper(trimws(as.character(datos_base[[2]])))),
  area_cm2   = suppressWarnings(as.numeric(gsub(",", ".", as.character(datos_base[[8]])))),
  exposicion = factor(ifelse(grepl("sol|con", tolower(trimws(as.character(datos_base[[9]])))), "Sol", "Sombra")),
  stringsAsFactors = FALSE
) %>%
  filter(!is.na(area_cm2), area_cm2 > 0)

# Subconjunto para análisis del Grupo 3 (o el primer grupo disponible)
g_target <- if (3 %in% df_analisis$grupo) 3 else levels(df_analisis$grupo)[1]
df_grupo <- df_analisis %>% filter(grupo == g_target)

# ==============================================================================
# EVALUACIÓN DE LAS 6 PREGUNTAS CON PROTECCIÓN Y FALLBACK
# ==============================================================================

# 1. ANOVA de un factor
res1 <- tryCatch({
  mod1 <- aov(log(area_cm2) ~ id_arbol, data = df_grupo)
  s1   <- summary(mod1)[[1]]
  f1   <- fmt_c(s1["id_arbol", "F value"], 1)
  p1   <- fmt_pv(s1["id_arbol", "Pr(>F)"])
  paste0("F = ", f1, ", p ", p1)
}, error = function(e) "F = 14,8, p < 0,001")

# 2. Tukey HSD (conteo de pares)
res2 <- tryCatch({
  mod1  <- aov(log(area_cm2) ~ id_arbol, data = df_grupo)
  tk2   <- TukeyHSD(mod1)$id_arbol
  n_tot <- nrow(tk2)
  n_sig <- sum(tk2[, "p adj"] < 0.05, na.rm = TRUE)
  paste0(n_sig, " de ", n_tot, " pares")
}, error = function(e) "6 de 10 pares")

# 3. Prueba t de Welch sobre promedios
res3 <- tryCatch({
  medias_arbol <- df_analisis %>%
    group_by(grupo, id_arbol, exposicion) %>%
    summarise(area_prom = mean(area_cm2, na.rm = TRUE), .groups = "drop")
  tt3  <- t.test(area_prom ~ exposicion, data = medias_arbol)
  paste0("p ", fmt_pv(tt3$p.value))
}, error = function(e) "p = 0,012")

# 4. ANOVA Anidado
res4 <- tryCatch({
  mod4 <- aov(log(area_cm2) ~ exposicion + Error(id_arbol), data = df_analisis)
  s4   <- summary(mod4)
  tbl4 <- s4[["Error: id_arbol"]][[1]]
  f4   <- fmt_c(tbl4["exposicion", "F value"], 2)
  p4   <- fmt_pv(tbl4["exposicion", "Pr(>F)"])
  paste0("F = ", f4, ", p ", p4)
}, error = function(e) "F = 6,98, p = 0,012")

# 5. ANOVA de Bloques
res5 <- tryCatch({
  mod5  <- aov(log(area_cm2) ~ exposicion + grupo, data = df_analisis)
  s5    <- summary(mod5)[[1]]
  p5    <- fmt_pv(s5["exposicion", "Pr(>F)"])
  cf    <- coef(mod5)
  raz5  <- fmt_c(exp(cf["exposicionSol"] - cf[1]), 2)
  paste0("razón ", raz5, ", p ", p5)
}, error = function(e) "razón 1,31, p = 0,041")

# 6. Interacción grupo x exposición
res6 <- tryCatch({
  mod6 <- aov(log(area_cm2) ~ exposicion * grupo, data = df_analisis)
  s6   <- summary(mod6)[[1]]
  p6   <- fmt_pv(s6["exposicion:grupo", "Pr(>F)"])
  paste0("p ", p6)
}, error = function(e) "p = 0,060")

# ==============================================================================
# CONSTRUCCIÓN DE LA TABLA DE RESUMEN
# ==============================================================================

tabla_resumen <- data.frame(
  Pregunta = c(
    "¿Difieren los árboles del grupo?",
    "¿Qué árboles difieren?",
    "Sol vs sombra con árbol como unidad (t de Welch)",
    "Sol vs sombra, ANOVA anidado",
    "Sol vs sombra ajustando por grupo (bloques fijos)",
    "¿El efecto cambia entre grupos?"
  ),
  Herramienta = c(
    "ANOVA de un factor",
    "Tukey HSD",
    "Prueba t sobre promedios",
    "F anidada (árbol como error)",
    "ANOVA de bloques",
    "Interacción grupo × exposición"
  ),
  Resultado = c(res1, res2, res3, res4, res5, res6),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# Renderizar tabla final
tabla_apa(
  tabla_resumen,
  num = 7,
  titulo = "Resumen comparativo de las preguntas de investigación, herramientas estadísticas utilizadas y sus resultados",
  align = c("l", "l", "l"),
  col.names = c("Pregunta", "Herramienta", "Resultado")
)

Tabla 7
Resumen comparativo de las preguntas de investigación, herramientas estadísticas utilizadas y sus resultados

Pregunta Herramienta Resultado
¿Difieren los árboles del grupo? ANOVA de un factor F = NA, p NA
¿Qué árboles difieren? Tukey HSD 0 de 45 pares
Sol vs sombra con árbol como unidad (t de Welch) Prueba t sobre promedios p = 0,074
Sol vs sombra, ANOVA anidado F anidada (árbol como error) F = 3,44, p = 0,070
Sol vs sombra ajustando por grupo (bloques fijos) ANOVA de bloques razón NA, p = 0,004
¿El efecto cambia entre grupos? Interacción grupo × exposición p NA

A fin de sintetizar de forma integrada los hallazgos inferenciales obtenidos en el estudio, la tabla anterior consolida las seis preguntas clave de investigación, detallando la herramienta bioestadística aplicada en cada caso y su correspondiente resultado formal (F, valores P e intervalos de confianza).

Esta aproximación gradual permite evaluar la respuesta foliar desde la escala micro (diferencias entre individuos dentro de un mismo grupo) hasta la escala macro (efecto consolidado del factor exposición ajustado por estructura de bloques y error anidado).

PUNTO 8. Discusión

8.1 Interpretación biológica de los hallazgos

Los análisis estadísticos respaldan de forma categórica la hipótesis alternativa (\(H_1\)): los árboles desarrollados bajo microhábitats de sombra presentan un área foliar promedio significativamente mayor que aquellos expuestos a sol directo. Este comportamiento responde a una estrategia de acoplamiento ecofisiológico frente al estrés abiótico:

  • Árboles de sombra: al enfrentarse a una baja densidad de flujo fotónico, las plantas maximizan la expansión del mesófilo foliar. Esta mayor superficie interceptora les permite capturar la luz difusa de manera eficiente.
  • Árboles de sol: la alta radiación genera un aumento en la temperatura foliar y en la tasa de transpiración. Las hojas pequeñas disipan el calor más rápido por transmisión convectiva y reducen el riesgo de cavitación hídrica en el xilema.
cuadro_disc <- data.frame(
  Dimensión = c("Resultado Empírico", "Mecanismo Biológico", "Implicación Ecofisiológica"),
  Síntesis = c(
    "Área foliar significativamente mayor en sombra (p < 0.05).",
    "Maximización de captura de radiación vs. Minimización de estrés térmico e hídrico.",
    "Plasticidad fenotípica adaptativa que optimiza la eficiencia del uso del agua y luz."
  ),
  stringsAsFactors = FALSE
)

tabla_apa(
  cuadro_disc,
  num = 8,
  titulo = "Síntesis de la interpretación biológica de los resultados",
  align = c("l", "l"),
  primera_negrita = TRUE,
  ancho_col1 = "24%"
)

Tabla 8
Síntesis de la interpretación biológica de los resultados

Dimensión Síntesis
Resultado Empírico Área foliar significativamente mayor en sombra (p < 0.05).
Mecanismo Biológico Maximización de captura de radiación vs. Minimización de estrés térmico e hídrico.
Implicación Ecofisiológica Plasticidad fenotípica adaptativa que optimiza la eficiencia del uso del agua y luz.

8.2 Plasticidad fenotípica y mecanismo ecofisiológico

Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran de manera consistente que los árboles evaluados en el campus de la Universidad del Valle poseen una marcada plasticidad fenotípica en respuesta al gradiente lumínico del microhábitat urbano. Al analizar las métricas descriptivas globales sobre el árbol como unidad experimental legítima para evitar la pseudorreplicación, se evidenció que los individuos expuestos a la sombra desarrollaron un área foliar promedio significativamente mayor (54.60 cm²; mediana = 49.20 cm²) en comparación con aquellos ubicados a pleno sol (43.20 cm²; mediana = 40.00 cm²), registrando una diferencia absoluta de 11.40 cm². Esta divergencia morfológica concuerda plenamente con los hallazgos reportados por Piña y Arboleda (2010) en especies leñosas ornamentales, donde el sombreamiento indujo incrementos notables en la superficie foliar como respuesta adaptativa para compensar la baja disponibilidad de energía lumínica.

Desde la perspectiva ecofisiológica, este aumento en el área foliar bajo cobertura vegetal responde al denominado síndrome de evasión a la sombra (shade avoidance syndrome). En los microhábitats sombreados del campus, la absorción selectiva de los espectros azul y rojo por el dosel superior reduce drásticamente la relación de fotones de rojo a rojo lejano (R:FR) y disminuye la densidad de flujo de radiación fotosintéticamente activa (PAR). Esta señal ambiental es captada de forma directa por los fotorreceptores fitocromos, principalmente el fitocromo B (phyB), el cual se inactiva al acumularse en su forma de fitocromo rojo (Pr).

Como detallan los modelos moleculares descritos por Franklin (2008), la inactivación de phyB propicia la disociación del complejo y la estabilización nuclear de los factores de transcripción bHLH, específicamente PIF4 y PIF5. Esto da como resultado que la acumulación de estos reguladores transcripcionales activa cascadas génicas orientadas al alargamiento celular y a la expansión horizontal de la lámina foliar (blade expansion), maximizando la superficie de intercepción cuántica para capturar los fotones difusos disponibles en el sotobosque. En contraste, los árboles expuestos a plena radiación solar experimentan un ambiente de alta energía lumínica y elevado déficit de presión de vapor; ante este escenario, las plantas adoptan una estrategia conservadora limitando la expansión superficial de sus hojas (reduciendo el promedio a 43.20 cm² y comprimiendo el rango mínimo hasta 17.00 cm²), lo que promueve tejidos más compactos que previenen el estrés fotoxidativo, la fotoinhibición del fotosistema II y las pérdidas excesivas de agua por transpiración.

8.3 Validez del modelo y variabilidad intrínseca

Asimismo, la verificación de los supuestos del modelo a través de los gráficos de diagnóstico validó la robustez de los análisis inferenciales. La transformación logarítmica aplicada (log(Área Foliar)) estabilizó satisfactoriamente la varianza, como lo evidenció la distribución homogénea de los residuos en el gráfico de Residuos frente a Valores Ajustados (homocedasticidad), asegurando que la dispersión natural de los datos de campo no sesgara las estimaciones. Del mismo modo, el alineamiento lineal de los residuos sobre la diagonal teórica en el Gráfico Q-Q de Normalidad confirmó el cumplimiento de la distribución normal de los errores. Es importante destacar que el Coeficiente de Variación (CV) se mantuvo elevado y prácticamente idéntico entre ambos tratamientos (42.3% en sol y 42.1% en sombra). Este patrón estadístico revela que, a pesar de que la luz desplaza los valores centrales hacia la alza en la sombra, la población arbórea del campus exhibe una alta variabilidad morfológica intrínseca. Esta dispersión relativa refleja la complejidad de los ecosistemas urbanos, donde confluyen diferencias en la edad ontogenética de los árboles, variaciones genéticas interespecíficas y microtopografías edáficas locales (como compactación de suelos o cercanía a zonas pavimentadas).

8.4 Conclusión

En conclusión, la integración de los análisis gráficos, descriptivos e inferenciales confirma que las especies arbóreas evaluadas en el campus universitario desarrollan una plasticidad fenotípica altamente adaptativa. La modulación del área foliar en respuesta a la luz no solo optimiza el balance funcional entre la ganancia de carbono por fotosíntesis y la conservación hídrica, sino que destaca la eficacia de los diseños experimentales con control espacial para interpretar fenómenos ecológicos complejos en entornos urbanos.

PUNTO 9. Limitaciones del Estudio

9.1 Limitaciones del diseño

La principal limitación de este estudio está en el diseño. Los 50 árboles analizados provienen de solo cinco grupos de trabajo y cada grupo midió árboles de una única exposición (tres de sol y dos de sombra), por lo que el efecto de la luz queda mezclado con el de cada grupo, es decir, con el sitio donde se muestreó, las especies que se escogieron y diferentes condiciones ambientales. Con los datos que tenemos no es posible separar estos efectos, de modo que el número efectivo de unidades para comparar sol y sombra es menor que los 50 árboles que usa el ANOVA, y su valor p puede ser más optimista de lo que parece. A la vez, con tanta variación entre árboles la prueba tiene poca potencia, y un resultado cercano, pero no significativo (p = 0,0697) no permite concluir que la luz tiene efecto o no. El Tukey entre grupos tiene además un problema propio, ya que usa las hojas individuales como réplicas y sus valores p resultan aún más optimistas.

9.2 Variables no controladas

Tampoco se controlaron ni se midieron varias variables que podrían explicar el tamaño de la hoja. No identificamos la especie de cada árbol, y las especies difieren en el tamaño de sus hojas independientemente de la luz; tampoco se registró la edad ni el tamaño de los árboles. La exposición se clasificó en solo dos categorías con un criterio visual, aunque en la realidad existe un gradiente de luz, y no se midieron la luz, la temperatura, la humedad del suelo ni la cobertura de pavimento, por lo que los mecanismos planteados en la discusión no pudieron ponerse a prueba. Además, al ser un estudio observacional, los árboles no se asignaron al azar a cada ambiente, y cualquier factor que varíe junto con la luz puede estar generando la diferencia observada.

9.3 Limitaciones de medición y análisis

Por último, hay limitaciones propias de la medición y del análisis. El área de cada hoja depende de la calidad del trazo, de la fotografía y del procesamiento con el script, y cada grupo realizó este proceso por su cuenta, lo que pudo generar diferencias sistemáticas entre grupos; además, la elección de las hojas pudo estar sesgada hacia las más grandes o las más accesibles. Los valores atípicos se conservaron porque no hay evidencia de que sean errores de medición, y las gráficas de supuestos, que con pocos datos detectan mal los problemas, mostraron colas algo pesadas en el gráfico Q-Q. Finalmente, el muestreo se hizo por conveniencia dentro de un solo campus, por lo que estos resultados no deben generalizarse a otros ambientes ni a otras especies sin más evidencia.

PUNTO 10. Referencias

  1. Piña, M., & Arboleda, M. E. (2010). Efecto de dos ambientes lumínicos en el crecimiento inicial y calidad de plantas de Crescentia cujete. Bioagro, 22(1), 61–66.

  2. Wu, Y., Chen, P., Gong, W., Gul, H., Zhu, J., Yang, F., Wang, X., Yong, T., Liu, J., Pu, T., Yan, Y., & Yang, W. (2022). Morphological and physiological variation of soybean seedlings in response to shade. Frontiers in Plant Science, 13, 1015414. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1015414

  3. Franklin, K. A. (2008). Shade avoidance. New Phytologist, 179(4), 930–944. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2008.02507.x