Presencia de cuatro especies de aves rapaces (Accipitridae, Falconidae y Pandionidae) en diferentes zonas de Costa Rica
Fiorella Gazo Bryan1, Pablo Gudiel Quesada1 y Jennifer Hernández Chavarría1
1 Escuela de Ciencias Biológicas, Universidad Nacional, Heredia, Costa Rica; fiorella.gazo.bryan@est.una.ac.cr, pablo.gudiel.quesada@est.una.ac.cr, jennifer.hernandez.chavarria@est.una.ac.cr
Resumen: Los rapaces suelen encontrarse en sitios variados desde los bosques hasta las zonas urbanas, siendo estos últimos espacios altamente modificados y alterados por la actividad del ser humano. La humedad y la temperatura ambientales presentaron una relación directamente proporcional, mientras que la talla y la abundancia de las especies de rapaces evidencian una relación inversamente proporcional. Por ende, se pretende analizar las variables que determinan la presencia de aves rapaces en distintos sitios en Costa Rica, determinar si existen diferencias entre la abundancia de las especies según el sitio estudiado y, de forma adicional, comparar la tasa de crecimiento de polluelos de Falco peregrinus con dos tipos de alimentación. Sin embargo, la reinserción de rapaces al medio natural es lo suficientemente complicada como para tomar en cuenta solo la temperatura y la alimentación de los polluelos. La fragmentación y destrucción de los ambientes naturales ha provocado que las aves generalistas busquen adaptarse a las zonas urbanas; mientras que las especialistas luchan por sobrevivir a los cambios generados por el ser humano.
Palabras clave: Aves migratorias; Falco peregrinus; Rapaces diurnos; Repoblación de fauna silvestre; Zonas urbanas
INTRODUCCIÓN
Los rapaces son aves que generalmente presentan adaptaciones a su hábito alimenticio carnívoro y a diversos ambientes. Suelen categorizarse en generalistas y especialistas, donde las primeras tienen una dieta constituida por más de un tipo de alimento y las especialistas se restringen a uno solo (Vides-Hernández et al., 2017, p. 276). En el caso de Costa Rica, suelen encontrarse en sitios variados desde los bosques hasta las zonas urbanas. Mientras que en los bosques la vegetación es densa y con gran cantidad de árboles con alturas mínimas entre 2 y 5 metros en su madurez (Rojas & Iza, 2009, p. 264), los pastizales se caracterizan por un bajo número de estos y muchos arbustos. Por otra parte, los humedales son áreas en las que el agua es el factor principal que determina la vida vegetal y animal dentro del mismo. Las zonas urbanas son espacios modificados y alterados por la actividad del ser humano. En los sitios mencionados anteriormente se puede encontrar una variedad considerable de rapaces.
Buteo jamaicensis (Gavilán colirrojo). Rapaz generalista y solitario con tamaños entre los 48 y 60 centímetros (Facultad de Ciencias de la UNAM & Dirección General de Vida Silvestre, 2014). Normalmente, vuela entre los 1000 y 1500 metros, sobre parches de vegetación extensos y áreas abiertas. En el caso de las zonas extensamente cubiertas por bosque, es raro encontrarlo a menores alturas. En Costa Rica la población está constituida por individuos residentes y migratorios neárticos (provienen de Norteamérica).
Falco peregrinus (Halcón peregrino). Rapaz fuerte y de tamaño considerable (40-47 cm) que habita en ciudades, marismas y playas entre los 0 y 1200 msnm. Sigue una dieta intermedia que consiste en aves más pequeñas que captura en pleno vuelo a grandes velocidades. Presenta una distribución cosmopolita y cada vez es más frecuente avistarlos en edificios altos donde pueden anidar y capturar palomas (Santillán, Travaini & Fernández, 2010).
Falco sparverius (Cernícalo americano). Halcón pequeño (aproximadamente 30 cm) en comparación con las especies mencionadas anteriormente, con alas angostas y largas y una cola con forma cuadrada. Es un ave generalista, solitaria y sedentaria que sobrevuela áreas abiertas con vegetación corta y poca cantidad de árboles (Simonetti et al., 1982, p. 122). Es común observarlo a lo largo de carreteras en los cables telefónicos donde acostumbra perchar para después lanzarse sobre la presa.
Pandion haliaetus (Gavilán pescador). Rapaz especialista de gran tamaño que va desde 56 a 63 cm y que puede alcanzar una envergadura alar de hasta 180 cm (Muñoz et al., 2019). Sobrevuela cuerpos de agua en busca de peces. Suele anidar en superficies a gran altura ubicadas cerca del agua. En Costa Rica esta especie se puede encontrar en canales, estuarios y playas del Caribe (Garrigues & Dean, 2014, p. 92).
Figura 1. Ejemplares de las especies. a) Buteo jamaicensis; b) Falco peregrinus; c) Falco sparverius; d) Pandion haliaetus
Fotografías: a) y c) tomadas por Rio Dante Barrantes; b) y d) obtenidas de https://www.flickr.com/photos/archer10/2587959890/ y https://www.audubon.org/es/guia-de-aves/ave/aguila-pescadora, respectivamente.
Es importante mencionar que Falco peregrinus experimentó una seria afectación en su distribución y abundancia mundial entre los años 1960 y mediados de 1970, debido al uso de plaguicidas organoclorados que ocasionaban muerte embrionaria al reblandecer la cáscara de los huevos (McNutt et al., 1988, p. 247). Sumado a esto, el halcón peregrino es muy cotizado para cetrería, volviéndole altamente vulnerable a la captura de sus juveniles para tráfico ilegal (Ramos, 1986, p. 34). En la actualidad, gracias a los esfuerzos de conservación de los rapaces, se considera que la tendencia poblacional es estable (The IUCN Red List of Threatened Species, 2019). La reintroducción al medio natural de polluelos fue una de las medidas tomadas para frenar el descenso poblacional de Falco peregrinus, entre los múltiples y complejos procesos que conlleva, la alimentación es de suma importancia. Se requiere una dieta variada alta en proteínas, compuesta de animales recién sacrificados o vivos y de la que puedan obtener grasas para evitar enfermedades como la pododermatitis (Contreras & Ubilla, 2013, p. 7).
OBJETIVO GENERAL
Analizar las variables que determinan la presencia de aves rapaces en distintos sitios en Costa Rica.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Determinar si existen diferencias entre la abundancia de las especies según el sitio estudiado.
Comparar la tasa de crecimiento de polluelos de Falco peregrinus con dos tipos de alimentación.
METODOLOGÍA
Se seleccionó como sitios de interés cuatro diferentes ambientes en territorio costarricense: bosque (BOS), humedal (HUM), pastizal (PAS) y zona urbana (ZU); en ellos se realizó la división en 10 transectos (A-J) de 1 km2 cada uno y se procedió con el muestreo de individuos de Buteo jamaicensis (BUT_JAM), Falco peregrinus (FAL_PER), Falco sparverius (FAL_SPA) y Pandion haliaetus (PAN_HAL) por un periodo de dos años. Para analizar la relación entre variables se corroboró la asimetría de los datos mediante la prueba de Shapiro-Wilk, por lo que la correlaciones entre la temperatura (°C) y la humedad (%) del ambiente, y la talla (cm) y la abundancia de las especies fueron obtenidas mediante el coeficiente de correlación de Spearman. Además, se planteó un modelo de regresión para la predicción del valor de la humedad a 30 °C y otro para la abundancia de individuos con una talla de 70 cm usando el método de Spearman.
De forma adicional, se obtuvo polluelos de Falco peregrinus en cautiverio, se registró su talla inicial (cm) y se dividieron en dos grupos. Uno de los grupos fue alimentado con granos, mientras que el otro fue alimentado con una dieta alta en proteínas. Cada grupo de alimentación se incubó a cuatro diferentes temperaturas de 10, 15, 25 y 35 °C. Finalmente, se registró la talla final de los polluelos para la comparación de la tasa de crecimiento (cm) con ambos tratamientos (tipo de alimentación y temperatura) mediante análisis de varianza (ANDEVA) de dos vías. También se realizó el análisis de varianza (dos vías) para la abundancia de las especies en cada sitio muestreado. Para ambos ANDEVA se aplicó interacción entre los factores y se comprobaron todos los supuestos estadísticos asociados (independencia, aleatoriedad, normalidad de residuos por pruebas de Shapiro-Wilk y homocedasticidad de varianza por pruebas de Fligner). No obstante, al realizar la prueba de homocedasticidad para ambos análisis de varianza se obtuvo que los datos presentan heterocedasticidad, razón por la que se transformó las variables numéricas (tasa de crecimiento y abundancia) con la aplicación de la raíz cuadrada y de la escala logarítmica, en diferentes intentos. Al persistir la heterocedasticidad, se optó por asumir la homocedasticidad de los datos. Finalmente, se realizaron pruebas de Kruskall-Wallis en la búsqueda de diferencias significativas entre tratamientos y posteriormente se demostró las diferencias existentes por grupo mediante pruebas a posteriori de Bonferroni. Todos los análisis de datos fueron hechos en el lenguaje de programación R, versión 1.3.1056 (Development Core Team, 2020).
RESULTADOS
La humedad y la temperatura presentaron una correlación estadísticamente significativa (rho<0.4; p<0.05), a pesar de ser una correlación débil y positiva. Por el contrario, la correlación realizada para la talla y la abundancia de las especies fue moderada negativa; aunque también, estadísticamente significativa (rho<0.4; p<0.05).
En el caso de la predicción del valor de humedad a 30 °C se obtuvo un 84 % (F106.91; p<0.05) por medio del modelo de regresión lineal dado por la ecuación y = 55.85 + 0.94x (ecuación 1). Además, el modelo de predicción (y = 21.089334 + -0.257080x) para la correlación entre la talla y la abundancia arrojó que se puede encontrar, aproximadamente 3 individuos (F1118; p<0.05) con tallas de 70 cm. Tanto las correlaciones de Spearman como los modelos de regresión lineal fueron obtenidos y estimados con nivel de significancia del 99.9%.
El ANDEVA realizado para la interacción de la tasa de crecimiento de los polluelos con el tipo de alimentación y la temperatura de incubación arrojó que existen diferencias significativas entre los tratamientos (KW=58.11; df=7;p<0.05), por lo que se procedió a corroborarlas por medio de un test de Bonferroni (datos balanceados y muestras mayores a 6 por tratamiento).
En el caso del ANDEVA para la abundancia de las especies por sitio se obtuvo diferencia significativa (KW=567.22, df= 15; p<0.05) que se confirmó por medio de la prueba de Bonferroni, comprobando que la abundancia de cada especie no presenta diferencias entre sitios, pero sí entre especies.
De forma adicional, se formularon dos pruebas de hipótesis para la abundancia de Buteo jamaicensis. Una en busca de diferencias significativas entre los años 2018 y 2019, para la que se encontró que la abundancia no presentó mayores diferencias entre ambos años (p>0.05); y otra en la que se comparó la abundancia de la especie en las estaciones seca y lluviosa durante los dos años de muestreo, que tampoco presentó diferencia significativa (p>0.05). Ambas hipótesis de igualdad fueron aceptadas por medio de la prueba de Wilcoxon al 95% de confianza.
Además, se realizaron pruebas de hipótesis para una población (muestra de 30) para dos de las especies muestreadas, asumiendo normalidad de los datos y utilizando la prueba t-Student. En la primera la pregunta a responder fue si era posible que la abundancia de Falco peregrinus en el bosque, en estación seca del año 2018 fuera igual a 11, para la que se demostró que sí es posible con un nivel de confianza de 95% (p>0.05). La segunda pregunta consistió en demostrar que la abundancia de Falco sparverius en pastizales, en la estación lluviosa del año 2018 fue igual a 17 con un nivel de confianza de 95% (p>0.05). También, como ejercicio y con el objetivo de evaluar las posibilidades de éxito de las capturas, se obtuvo las probabilidades de encontrar un número específico de especies en diez muestreos; esto asumiendo la distribución normal de los datos y utilizando probabilidad binomial. Para dos de las cuatro especies requeridas la probabilidad fue de 28%; para al menos dos fue de 76%; y por último, para más de dos de las cuatro especies fue de un 47%. Se plantearon preguntas de carácter teórico asumiendo distribución normal de los datos. Primero, se encontró que la probabilidad de obtener una talla menor a 6 cm fue de 99%; mientras que la probabilidad de obtener una abundancia de especies menor a 5 fue de 73%. Tanto las probabilidades binomiales como las de distribución normal fueron obtenidas con un nivel de confianza de 95%.
DISCUSIÓN
En el caso de la correlación entre temperatura y humedad, las variables muestran una relación directamente proporcional que tiene sentido porque entre mayor sea la temperatura del ambiente mayor será el porcentaje de humedad, la explicación para esto radica en que entre mayor sea la temperatura ambiental, más fácil será que el agua empiece a evaporarse porque está más cerca de su punto de ebullición y cuanta más agua se evapore mayor será el porcentaje de humedad (Rodríguez, 2009, p. 190). También es importante tomar en cuenta que el aire caliente tiene una mayor capacidad de contener humedad que el aire frío, lo cual ayuda a explicar también esta relación (Rojas & Castillo, 2006, p. 68).
En la correlación entre talla y abundancia, las variables muestran una relación inversamente proporcional, lo que tiene sentido desde el punto de vista biológico debido a que las especies con menor talla suelen ser más abundantes, entre más pequeño es un individuo menos espacio y energía requiere; lo cual implica que para las especies con individuos más pequeños es más fácil tener poblaciones grandes. Se puede decir entonces que la abundancia presenta una relación negativa con respecto al tamaño del cuerpo (Granados, 2017, p. 40). Los datos obtenidos siguen este principio, ya que la especie con menor talla (18.64±6.46 cm) fue la más abundante (Falco sparverius), mientras que la de mayor talla (61.11±3.07 cm) es la segunda menos abundante (Pandion haliaetus). Es decir, los datos de este muestreo coinciden con las medias reportadas para cada especie en la literatura relacionada.
Por otra parte, el éxito de la reinserción de polluelos de aves rapaces está determinado por múltiples factores, entre ellos se destaca la alimentación y la temperatura de incubación. Como demuestran nuestros resultados, la dieta alta en proteínas favorece el crecimiento debido al hábito carnívoro de los rapaces y a que si se pretende conseguir la liberación del juvenil este debe haber entrenado sus habilidades de caza durante la crianza (Soler, 2002). Además, las aves rapaces deben consumir suficientes vísceras para obtener carotenoides y transformarlos en vitamina A (Redig, 1997, p.926). La temperatura de incubación en cautiverio ha sido un aspecto poco descrito en el material referente a conservación y reintegración de rapaces; no obstante, los rangos varían según las familias e incluso especies, así como de factores ambientales externos (Ruiz et al., 2016, p. 59). En nuestro caso, el mayor crecimiento de los polluelos se dio a los 25°C (ver figura 6), temperatura comúnmente utilizada en la incubación de aves.
En cuanto a la distribución, los resultados obtenidos indican que el promedio de abundancia de las cuatro especies de aves rapaces no mostró diferencias estadísticamente significativas por sitio (ver cuadro 2) pero si comparamos las abundancias entre especies, sí observamos diferencias. La explicación de por qué los distintos sitios no mostraron diferencias en sus valores promedio de abundancia, radica en que las aves rapaces se han adaptado muy bien a las zonas urbanas y esto implica que actualmente es posible encontrarlas, tanto en sus hábitats naturales como en las ciudades. Los rapaces se han visto forzados a adaptarse a ambientes altamente modificados debido la fragmentación y destrucción de su hábitat natural (Carrara et al., 2015, p. 118). Lo mencionado anteriormente, explica de manera adecuada las abundancias de los rapaces generalistas e intermedios, pero no del único especialista muestreado (Pandion haliaetus); ya que se esperaba que las abundancias del águila pescadora estuvieran agrupadas en los humedales principalmente, esto porque las aves especialistas se ven limitadas por sus hábitos y son las más afectadas por el desplazamiento obligatorio de sus dominios (Ferrer, 2015, p. 4).
CONCLUSIONES
La reinserción de rapaces al medio natural es lo suficientemente complicada como para tomar en cuenta solo la temperatura y la alimentación de los polluelos. Además, difícilmente se puede interpretar de forma confiable la estadística inferida sobre la tasa de crecimiento, debido a que la literatura sobre el papel de la temperatura de incubación es muy escasa. En cuanto a la distribución de las especies según el sitio, la fragmentación y destrucción de los ambientes naturales ha provocado que las aves generalistas busquen adaptarse a las zonas urbanas; mientras que las especialistas luchan por sobrevivir a los cambios generados por el ser humano. Por último, se recomienda investigaciones futuras acerca del impacto que tiene la urbanización descontrolada de los sitios naturales en los rapaces especialistas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Santillán, M., Travaini A., & Fernández, J. (2010, 16 marzo). Dieta del halcón peregrino (Falco peregrinus) en la Ría Deseado, Patagonia austral Argentina. Cecara. http://www.cecara.com.ar/web/wp-content/uploads/2010-Santillan-et-al.-b.pdf
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Vides-Hernández, G., Velado-Cano, M., Pablo-Cea, J., & Carmona-Galindo, V. (2017). Patrones de riqueza y diversidad de aves en áreas verdes del centro urbano de San Salvador, El Salvador. Revista Mexicana de Ornitología, 18(2), 272-280. https://doi.org/10.28947/hrmo.2017.18.2.294
Y. Ferrer. (2015, julio). Variables que influyen en la distribución y abundancia de rapaces diurnas y en la ubicación de sus sitios de anidación en Cuba (TFG). Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C.
Anexos
# # PROYECTO FINAL # #
# # ---------------------------------------------------------------------- # #
library(readxl)
BD_AvesRapaces <- read_excel("Data/BD_AvesRapaces.xlsx",
sheet = "Muestreo", col_types = c("text",
"text", "text", "text", "numeric",
"text", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric"))
EXP <- read_excel("Data/EXP.xlsx", col_types = c("text",
"text", "numeric"))
# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# Prob. Binomial #
# 1. Cual es la probabilidad de que en 10 muestreos encuentre exactamente 2
# de las 4 especies de mi base de datos?
dbinom(2,10,0.25) # 0.2815676## [1] 0.2815676# 2. Cual es la probabilidad de que en 10 muestreos encuentre al menos 2 de
# las 4 especies de mi base de datos?
1-pbinom(1,10,0.25) # 0.7559748## [1] 0.7559748# 3. Cual es la probabilidad de que en 10 muestreos encuentre más de 2 de
# las 4 especies de mi base de datos?
1-pbinom(2,10,0.25) # 0.4744072## [1] 0.4744072# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# Dist. Normal #
# SON PREGUNTAS TEORICAS, SE ASUME VARIANZA CONOCIDA.
mean(BD_AvesRapaces$Talla) # 45.14948 ## [1] 45.14948sd(BD_AvesRapaces$Talla) # 17.60134## [1] 17.60134mean(BD_AvesRapaces$Abundancia) # 9.482292## [1] 9.482292sd(BD_AvesRapaces$Abundancia) # 7.455737## [1] 7.455737library(TeachingDemos)
# 1. Cual es la probabilidad de que obtenga un valor de talla menor a 6 si
# el promedio del valor de talla es 45.14948 y su desviacion estandar es de
# 17.60134?
z.test (6, 45.14948, 17.60134, alternative = "g") # p-value = 0.9869##
## One Sample z-test
##
## data: 6
## z = -2.2242, n = 1.000, Std. Dev. = 17.601, Std. Dev. of the sample
## mean = 17.601, p-value = 0.9869
## alternative hypothesis: true mean is greater than 45.14948
## 95 percent confidence interval:
## -22.95163 Inf
## sample estimates:
## mean of 6
## 6# 2. Cual es la probabilidad de que obtenga un valor de abundancia menor a 5
# si el promedio del valor de abundancia es 9.482292 y su desviacion estandar
# es de 7.455737?
z.test(5, 9.482292, 7.455737, alternative = "g") # p-value = 0.7261##
## One Sample z-test
##
## data: 5
## z = -0.60119, n = 1.0000, Std. Dev. = 7.4557, Std. Dev. of the sample
## mean = 7.4557, p-value = 0.7261
## alternative hypothesis: true mean is greater than 9.482292
## 95 percent confidence interval:
## -7.263596 Inf
## sample estimates:
## mean of 5
## 5# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# PRUEBAS DE HIPOTESIS #
# Pruebas para una poblacion:
#1. Es posible concluir que la abundancia de la especie Falco peregrinus de la
# estación seca, año 2018, sitio BOS y tamaño de muestra de 30 es igual a
# 11 con un nivel de confianza del 95%?
Ab1<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Anio == "2018" & BD_AvesRapaces$Estacion == "SECA" & BD_AvesRapaces$Especies == "FAL_PER" & BD_AvesRapaces$Sitio=="BOS"]
mean(Ab1) # 9.933333## [1] 9.933333sd(Ab1) # 3.81407## [1] 3.81407shapiro.test(Ab1) # W = 0.95419, p-value = 0.2186##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Ab1
## W = 0.95419, p-value = 0.2186library(TeachingDemos)
z.test(9.933333, 11, 3.81407) # p-value = 0.7797##
## One Sample z-test
##
## data: 9.933333
## z = -0.27967, n = 1.0000, Std. Dev. = 3.8141, Std. Dev. of the sample
## mean = 3.8141, p-value = 0.7797
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 11
## 95 percent confidence interval:
## 2.457893 17.408773
## sample estimates:
## mean of 9.933333
## 9.933333# Se concluye que la abundancia de la especie Falco peregrinus de la estación
# seca, año 2018, sitio BOS y tamaño de muestra de 30 puede ser igual a 11
# con un nivel de confianza del 95%.
#2. Es posible concluir que la abundancia de Falco sparverius en la estacion
# lluviosa del ano 2018 en pastizales es igual a 17 con un nivel de confianza
# del 95%?
Ab2<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Anio == "2018" & BD_AvesRapaces$Estacion == "LLUVIOSA" & BD_AvesRapaces$Especies == "FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Sitio=="PAS"]
mean(Ab2) # 16.36667## [1] 16.36667sd(Ab2) # 8.99227## [1] 8.99227shapiro.test(Ab2) # p-value = 0.02494##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Ab2
## W = 0.91878, p-value = 0.02494(16.36667-17)/(8.99227/sqrt(30)) # Zc: -0.3857637## [1] -0.3857637# Zc > Zt , ACEPTO NULA.
# Se concluye que la abundancia de Falco sparverius en la estacion
# lluviosa del ano 2018 en pastizales puede ser igual a 17 con un nivel de
#confianza del 95%
# Prueba para dos poblaciones:
# a. Anos:
#1. Existe una diferencia significativa entre las abundancias de la especie
# Buteo jamaicensis en los anos 2018 y 2019 con un nivel de confianza del 95 %?
ab18<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Anio == "2018" & BD_AvesRapaces$Especies == "BUT_JAM"]
ab19<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Anio == "2019" & BD_AvesRapaces$Especies == "BUT_JAM"]
shapiro.test(ab18) # W = 0.93147, p-value = 4.014e-09##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ab18
## W = 0.93147, p-value = 4.014e-09shapiro.test(ab19) # W = 0.92422, p-value = 9.778e-10##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: ab19
## W = 0.92422, p-value = 9.778e-10wilcox.test(ab18, ab19, paired = FALSE, conf.int = TRUE, exact = FALSE, conf.level = 0.95)##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: ab18 and ab19
## W = 30196, p-value = 0.3558
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -3.775172e-05 9.999901e-01
## sample estimates:
## difference in location
## 1.718474e-05# p-value = 0.3558
# No existen diferencias
boxplot(ab18, ab19, names = c("2018", "2019"), col = c("#F9EBEA", "#E8F8F5"), ylab = "Abundancia", xlab = "Año")
# b. Estaciones:
#2. Existe una diferencia significativa entre las tallas de la especie
# Falco sparverius de la estación seca y del sitio BOS con las tallas de la
# misma especie de la estación lluviosa y del mismo sitio con un nivel de
# confianza del 95 % ?
t1<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies == "FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Estacion=="SECA" & BD_AvesRapaces$Sitio=="BOS"]
t2<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies == "FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Estacion=="LLUVIOSA" & BD_AvesRapaces$Sitio=="BOS"]
shapiro.test(t1) # W = 0.9494, p-value = 0.01459##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: t1
## W = 0.9494, p-value = 0.01459shapiro.test(t2) # W = 0.93943, p-value = 0.005105##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: t2
## W = 0.93943, p-value = 0.005105wilcox.test(t1,t2, paired = FALSE, conf.int = TRUE, exact = FALSE, conf.level = 0.95)##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: t1 and t2
## W = 2004, p-value = 0.2848
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.000035 3.999980
## sample estimates:
## difference in location
## 1.000037# Se concluye que no existe una diferencia significativa entre las tallas de
# la especie Falco sparverius de la estación seca y del sitio BOS con las
# tallas de la misma especie de la estación lluviosa
par(mfrow=c(1,2))
boxplot(ab18, ab19, names = c("2018", "2019"), col = c("#F9EBEA", "#E8F8F5"), ylab = "Abundancia", xlab = "Año")
boxplot(t1, t2, names = c("Seca", "Lluviosa"), col = c("#F7DC6F", "#85C1E9"), ylab = "Abundancia", xlab = "Estaciones")
# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# CORRELACION Y RELACION #
TEMPHUM<-cor.test(BD_AvesRapaces$Temperatura, BD_AvesRapaces$Humedad, method = "spearman", conf.level = 0.999)
TEMPHUM ##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: BD_AvesRapaces$Temperatura and BD_AvesRapaces$Humedad
## S = 906868130, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.2312382d1<-data.frame(BD_AvesRapaces$Temperatura, BD_AvesRapaces$Humedad)
names (d1) = c("Temperatura (°C)", "Humedad (%)")
names (d1)## [1] "Temperatura (°C)" "Humedad (%)"library(PerformanceAnalytics)## Warning: package 'PerformanceAnalytics' was built under R version 4.0.3## Loading required package: xts## Warning: package 'xts' was built under R version 4.0.3## Loading required package: zoo## Warning: package 'zoo' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## Attaching package: 'PerformanceAnalytics'## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## legend
chart.Correlation(d1, method = "spearman")
TALABUN<-cor.test(BD_AvesRapaces$Talla, BD_AvesRapaces$Abundancia, method = "spearman", exact = F, conf.level = 0.999)
TALABUN ##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: BD_AvesRapaces$Talla and BD_AvesRapaces$Abundancia
## S = 1.733e+09, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.469111library(PerformanceAnalytics)
d2<-data.frame(BD_AvesRapaces$Talla, BD_AvesRapaces$Abundancia)
names (d2) = c("Talla (cm)", "Abundancia")
names (d2)## [1] "Talla (cm)" "Abundancia"chart.Correlation(d2, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(as.numeric(x), as.numeric(y), method = method):
## Cannot compute exact p-value with ties
# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# MODELOS DE REGRESION #
ml1<-lm(BD_AvesRapaces$Humedad~BD_AvesRapaces$Temperatura, method = "spearman")## Warning in lm(BD_AvesRapaces$Humedad ~ BD_AvesRapaces$Temperatura, method =
## "spearman"): method = 'spearman' is not supported. Using 'qr'summary(ml1) ##
## Call:
## lm(formula = BD_AvesRapaces$Humedad ~ BD_AvesRapaces$Temperatura,
## method = "spearman")
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -34.466 -8.514 3.779 9.627 18.883
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 55.8463 2.2739 24.56 <2e-16 ***
## BD_AvesRapaces$Temperatura 0.9421 0.0911 10.34 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 11.82 on 1918 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.05281, Adjusted R-squared: 0.05231
## F-statistic: 106.9 on 1 and 1918 DF, p-value: < 2.2e-16d3<-data.frame(BD_AvesRapaces$Temperatura, BD_AvesRapaces$Humedad)
names (d3) = c("Temperatura", "Humedad")
library(ggplot2)
ggplot(d3, aes(x=Temperatura, y=Humedad)) + geom_point(shape=1) + geom_smooth(method=lm) + labs(x="Temperatura (°C)",y="Humedad (%)") ## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
ml2<-lm(BD_AvesRapaces$Abundancia~BD_AvesRapaces$Talla, method = "spearman")## Warning in lm(BD_AvesRapaces$Abundancia ~ BD_AvesRapaces$Talla, method =
## "spearman"): method = 'spearman' is not supported. Using 'qr'summary(ml2) ##
## Call:
## lm(formula = BD_AvesRapaces$Abundancia ~ BD_AvesRapaces$Talla,
## method = "spearman")
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -17.5185 -3.7212 -0.3061 3.5713 19.1089
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 21.089334 0.372497 56.62 <2e-16 ***
## BD_AvesRapaces$Talla -0.257080 0.007687 -33.44 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5.927 on 1918 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3683, Adjusted R-squared: 0.368
## F-statistic: 1118 on 1 and 1918 DF, p-value: < 2.2e-16d4<-data.frame(BD_AvesRapaces$Talla, BD_AvesRapaces$Abundancia)
names (d4) = c("Talla", "Abundancia")
library(ggplot2)
ggplot(d4, aes(x=Talla, y=BD_AvesRapaces$Abundancia)) + geom_point(shape=1) + geom_smooth(method=lm) + labs(x="Talla (cm)",y="Abundancia") ## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
# # ---------------------------------------------------------------------- # #
# ANALISIS DE VARIANZA - HOJA EXPERIMENTO #
str(EXP)## tibble [80 x 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Alimentacion: chr [1:80] "GRANOS" "GRANOS" "GRANOS" "GRANOS" ...
## $ Temperatura : chr [1:80] "10" "10" "10" "10" ...
## $ Crecimiento : num [1:80] 0.447 0.18 0.628 1.01 0.13 ...length(EXP$Alimentacion)==length(EXP$Crecimiento)## [1] TRUEEXP$Alimentacion<-as.factor(EXP$Alimentacion)
is.factor(EXP$Alimentacion)## [1] TRUEEXP$Temperatura<-as.factor(EXP$Temperatura)
is.factor(EXP$Temperatura)## [1] TRUEfactores<-paste(EXP$Alimentacion, EXP$Temperatura, sep = "*")
is.factor(factores)## [1] FALSEprueba1<-aov(EXP$Crecimiento ~ factores)
summary(prueba1)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## factores 7 189.91 27.129 36.22 <2e-16 ***
## Residuals 72 53.94 0.749
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1shapiro.test(prueba1$residuals) # # W = 0.98598, p-value = 0.5333##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: prueba1$residuals
## W = 0.98598, p-value = 0.5333fligner.test(EXP$Crecimiento ~ factores)##
## Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
##
## data: EXP$Crecimiento by factores
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 36.821, df = 7, p-value = 5.07e-06y1<-sqrt(EXP$Crecimiento)
# Con log no porque hay 0 cm en algunos casos
fligner.test(y1 ~ factores) ##
## Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
##
## data: y1 by factores
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 27.89, df = 7, p-value = 0.0002302# Fligner-Killeen:med chi-squared = 27.89, df = 7,p-value = 0.0002302
# Verificando con datos crudos y con transformacion, no homocedast
# ASUMIR HOMOCEDASTICIDAD DE LOS RESIDUOS
kruskal.test(EXP$Crecimiento ~ factores) ##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: EXP$Crecimiento by factores
## Kruskal-Wallis chi-squared = 58.112, df = 7, p-value = 3.592e-10# Kruskal-Wallis chi-squared = 58.112, df = 7, p-value = 3.592e-10
# Hay diferencia signif entre los tratamientos
pairwise.wilcox.test(EXP$Crecimiento,factores,p.adj = "b", exact=F)##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: EXP$Crecimiento and factores
##
## GRANOS*10 GRANOS*15 GRANOS*25 GRANOS*35 PROTEINAS*10 PROTEINAS*15
## GRANOS*15 1.0000 - - - - -
## GRANOS*25 0.0092 0.0163 - - - -
## GRANOS*35 1.0000 1.0000 0.0163 - - -
## PROTEINAS*10 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 - -
## PROTEINAS*15 0.0051 0.0051 0.3925 0.0051 1.0000 -
## PROTEINAS*25 0.0051 0.0051 0.0051 0.0051 0.0163 0.1623
## PROTEINAS*35 0.0051 0.0051 0.0051 0.0051 0.0617 0.8739
## PROTEINAS*25
## GRANOS*15 -
## GRANOS*25 -
## GRANOS*35 -
## PROTEINAS*10 -
## PROTEINAS*15 -
## PROTEINAS*25 -
## PROTEINAS*35 1.0000
##
## P value adjustment method: bonferroniCrecimiento<-EXP$Crecimiento
Temperatura<-as.factor(EXP$Temperatura)
is.factor(Temperatura)## [1] TRUEAlimentación<-as.factor(EXP$Alimentacion)
is.factor(Alimentación)## [1] TRUEdafra1<-data.frame(Alimentación, Temperatura, Crecimiento)
ggplot(data=dafra1, aes(x=reorder(Alimentación,Crecimiento), y=Crecimiento, fill=Temperatura)) + geom_bar(stat="identity", position="dodge") + labs(x="Tipo de alimentación",y="Crecimiento (cm)") + scale_fill_manual("Temperatura (°C)", values = c("10" = "#FFCC80", "15" = "#FF9800", "25" = "#FF6D00", "35"="#E65100"))
# SE TOMA LA DECISION DE USAR OTRO GRAF XQ ESCALA NO COINCIDE
# ANALISIS DE VARIANZA - HOJA MUESTREO #
str(BD_AvesRapaces)## tibble [1,920 x 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Anio : chr [1:1920] "2018" "2018" "2018" "2018" ...
## $ Estacion : chr [1:1920] "SECA" "SECA" "SECA" "SECA" ...
## $ Sitio : chr [1:1920] "BOS" "BOS" "BOS" "BOS" ...
## $ Transecto : chr [1:1920] "A" "A" "A" "B" ...
## $ Area(KM2) : num [1:1920] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Especies : chr [1:1920] "FAL_SPA" "FAL_SPA" "FAL_SPA" "FAL_SPA" ...
## $ Talla : num [1:1920] 10 13 25 23 17 13 9 24 27 22 ...
## $ Abundancia : num [1:1920] 31 14 27 23 25 20 31 6 33 8 ...
## $ Temperatura : num [1:1920] 18.6 17.6 18.5 18 18.2 ...
## $ Humedad : num [1:1920] 76.8 79.1 79.7 83.3 81 ...
## $ Densidad(org/km2): num [1:1920] 31 14 27 23 25 20 31 6 33 8 ...BD_AvesRapaces$Anio<-as.factor(BD_AvesRapaces$Anio)
BD_AvesRapaces$Sitio<-as.factor(BD_AvesRapaces$Sitio)
is.factor(BD_AvesRapaces$Sitio)## [1] TRUEBD_AvesRapaces$Especies<-as.factor(BD_AvesRapaces$Especies)
is.factor(BD_AvesRapaces$Especies)## [1] TRUElength(BD_AvesRapaces$Sitio)==length(BD_AvesRapaces$Abundancia)## [1] TRUElength(BD_AvesRapaces$Sitio)==length(BD_AvesRapaces$Especies)## [1] TRUEfact<-paste(BD_AvesRapaces$Especies, BD_AvesRapaces$Sitio, sep = "*")
prueba2<-aov(BD_AvesRapaces$Abundancia ~ fact)
shapiro.test(prueba2$residuals) # W = 0.98501, p-value = 2.694e-13##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: prueba2$residuals
## W = 0.98501, p-value = 2.694e-13fligner.test(BD_AvesRapaces$Abundancia ~ fact) # p-value < 2.2e-16##
## Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
##
## data: BD_AvesRapaces$Abundancia by fact
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 642.54, df = 15, p-value < 2.2e-16y2<-sqrt(BD_AvesRapaces$Abundancia)
fligner.test(y2 ~ fact) ##
## Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
##
## data: y2 by fact
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 232.77, df = 15, p-value < 2.2e-16# Fligner-Killeen:med chi-squared = 232.77, df = 15, p-value < 2.2e-16
# SE ASUME HOMOCEDASTICIDAD DE LOS RESIDUOS #
kruskal.test(BD_AvesRapaces$Abundancia ~ fact) ##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: BD_AvesRapaces$Abundancia by fact
## Kruskal-Wallis chi-squared = 567.22, df = 15, p-value < 2.2e-16# Kruskal-Wallis chi-squared = 567.22, df = 15, p-value < 2.2e-16
pairwise.wilcox.test(BD_AvesRapaces$Abundancia,fact,p.adj = "b", exact=F)##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: BD_AvesRapaces$Abundancia and fact
##
## BUT_JAM*BOS BUT_JAM*HUM BUT_JAM*PAS BUT_JAM*ZU FAL_PER*BOS
## BUT_JAM*HUM 1.00000 - - - -
## BUT_JAM*PAS 1.00000 1.00000 - - -
## BUT_JAM*ZU 1.00000 1.00000 1.00000 - -
## FAL_PER*BOS 3.3e-05 9.4e-07 1.8e-06 6.3e-08 -
## FAL_PER*HUM 0.00016 7.2e-06 1.2e-05 8.9e-07 1.00000
## FAL_PER*PAS 5.2e-05 2.3e-06 4.0e-06 2.1e-07 1.00000
## FAL_PER*ZU 0.00074 7.9e-05 0.00011 1.2e-05 1.00000
## FAL_SPA*BOS < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 2.1e-11
## FAL_SPA*HUM < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 1.6e-14
## FAL_SPA*PAS < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 1.3e-11
## FAL_SPA*ZU 2.1e-15 2.4e-16 3.5e-16 < 2e-16 1.6e-08
## PAN_HAL*BOS 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.01062
## PAN_HAL*HUM 0.05581 0.00246 0.00536 0.00028 1.00000
## PAN_HAL*PAS 1.00000 1.00000 1.00000 0.56582 0.01290
## PAN_HAL*ZU 0.19910 0.01273 0.02383 0.00173 0.60981
## FAL_PER*HUM FAL_PER*PAS FAL_PER*ZU FAL_SPA*BOS FAL_SPA*HUM
## BUT_JAM*HUM - - - - -
## BUT_JAM*PAS - - - - -
## BUT_JAM*ZU - - - - -
## FAL_PER*BOS - - - - -
## FAL_PER*HUM - - - - -
## FAL_PER*PAS 1.00000 - - - -
## FAL_PER*ZU 1.00000 1.00000 - - -
## FAL_SPA*BOS 3.4e-11 9.9e-12 3.1e-11 - -
## FAL_SPA*HUM 4.5e-14 1.0e-14 6.1e-14 1.00000 -
## FAL_SPA*PAS 2.9e-11 5.3e-12 2.1e-11 1.00000 1.00000
## FAL_SPA*ZU 1.4e-08 7.9e-09 8.4e-09 1.00000 1.00000
## PAN_HAL*BOS 0.01860 0.02714 0.07652 < 2e-16 < 2e-16
## PAN_HAL*HUM 1.00000 1.00000 1.00000 9.9e-16 < 2e-16
## PAN_HAL*PAS 0.02230 0.03443 0.09586 < 2e-16 < 2e-16
## PAN_HAL*ZU 0.74586 1.00000 1.00000 3.5e-16 < 2e-16
## FAL_SPA*PAS FAL_SPA*ZU PAN_HAL*BOS PAN_HAL*HUM PAN_HAL*PAS
## BUT_JAM*HUM - - - - -
## BUT_JAM*PAS - - - - -
## BUT_JAM*ZU - - - - -
## FAL_PER*BOS - - - - -
## FAL_PER*HUM - - - - -
## FAL_PER*PAS - - - - -
## FAL_PER*ZU - - - - -
## FAL_SPA*BOS - - - - -
## FAL_SPA*HUM - - - - -
## FAL_SPA*PAS - - - - -
## FAL_SPA*ZU 1.00000 - - - -
## PAN_HAL*BOS < 2e-16 6.7e-14 - - -
## PAN_HAL*HUM < 2e-16 9.4e-12 1.00000 - -
## PAN_HAL*PAS < 2e-16 1.0e-13 1.00000 1.00000 -
## PAN_HAL*ZU < 2e-16 4.3e-12 1.00000 1.00000 1.00000
##
## P value adjustment method: bonferroniAbundancia<-BD_AvesRapaces$Abundancia
Especies<-BD_AvesRapaces$Especies
Sitios<-BD_AvesRapaces$Sitio
dataf<-data.frame(Especies, Sitios, Abundancia)
dataf## Especies Sitios Abundancia
## 1 FAL_SPA BOS 31
## 2 FAL_SPA BOS 14
## 3 FAL_SPA BOS 27
## 4 FAL_SPA BOS 23
## 5 FAL_SPA BOS 25
## 6 FAL_SPA BOS 20
## 7 FAL_SPA BOS 31
## 8 FAL_SPA BOS 6
## 9 FAL_SPA BOS 33
## 10 FAL_SPA BOS 8
## 11 FAL_SPA BOS 25
## 12 FAL_SPA BOS 11
## 13 FAL_SPA BOS 27
## 14 FAL_SPA BOS 33
## 15 FAL_SPA BOS 12
## 16 FAL_SPA BOS 13
## 17 FAL_SPA BOS 11
## 18 FAL_SPA BOS 32
## 19 FAL_SPA BOS 11
## 20 FAL_SPA BOS 17
## 21 FAL_SPA BOS 7
## 22 FAL_SPA BOS 6
## 23 FAL_SPA BOS 29
## 24 FAL_SPA BOS 15
## 25 FAL_SPA BOS 13
## 26 FAL_SPA BOS 6
## 27 FAL_SPA BOS 23
## 28 FAL_SPA BOS 31
## 29 FAL_SPA BOS 21
## 30 FAL_SPA BOS 21
## 31 FAL_PER BOS 11
## 32 FAL_PER BOS 7
## 33 FAL_PER BOS 7
## 34 FAL_PER BOS 8
## 35 FAL_PER BOS 11
## 36 FAL_PER BOS 16
## 37 FAL_PER BOS 8
## 38 FAL_PER BOS 10
## 39 FAL_PER BOS 8
## 40 FAL_PER BOS 14
## 41 FAL_PER BOS 3
## 42 FAL_PER BOS 6
## 43 FAL_PER BOS 6
## 44 FAL_PER BOS 9
## 45 FAL_PER BOS 4
## 46 FAL_PER BOS 9
## 47 FAL_PER BOS 16
## 48 FAL_PER BOS 13
## 49 FAL_PER BOS 14
## 50 FAL_PER BOS 13
## 51 FAL_PER BOS 5
## 52 FAL_PER BOS 5
## 53 FAL_PER BOS 14
## 54 FAL_PER BOS 16
## 55 FAL_PER BOS 9
## 56 FAL_PER BOS 8
## 57 FAL_PER BOS 9
## 58 FAL_PER BOS 11
## 59 FAL_PER BOS 16
## 60 FAL_PER BOS 12
## 61 PAN_HAL BOS 1
## 62 PAN_HAL BOS 4
## 63 PAN_HAL BOS 2
## 64 PAN_HAL BOS 1
## 65 PAN_HAL BOS 4
## 66 PAN_HAL BOS 10
## 67 PAN_HAL BOS 5
## 68 PAN_HAL BOS 8
## 69 PAN_HAL BOS 10
## 70 PAN_HAL BOS 2
## 71 PAN_HAL BOS 3
## 72 PAN_HAL BOS 4
## 73 PAN_HAL BOS 5
## 74 PAN_HAL BOS 11
## 75 PAN_HAL BOS 1
## 76 PAN_HAL BOS 3
## 77 PAN_HAL BOS 8
## 78 PAN_HAL BOS 5
## 79 PAN_HAL BOS 12
## 80 PAN_HAL BOS 4
## 81 PAN_HAL BOS 12
## 82 PAN_HAL BOS 12
## 83 PAN_HAL BOS 5
## 84 PAN_HAL BOS 6
## 85 PAN_HAL BOS 12
## 86 PAN_HAL BOS 8
## 87 PAN_HAL BOS 3
## 88 PAN_HAL BOS 6
## 89 PAN_HAL BOS 9
## 90 PAN_HAL BOS 1
## 91 BUT_JAM BOS 8
## 92 BUT_JAM BOS 5
## 93 BUT_JAM BOS 5
## 94 BUT_JAM BOS 9
## 95 BUT_JAM BOS 2
## 96 BUT_JAM BOS 9
## 97 BUT_JAM BOS 8
## 98 BUT_JAM BOS 5
## 99 BUT_JAM BOS 9
## 100 BUT_JAM BOS 1
## 101 BUT_JAM BOS 3
## 102 BUT_JAM BOS 6
## 103 BUT_JAM BOS 7
## 104 BUT_JAM BOS 10
## 105 BUT_JAM BOS 3
## 106 BUT_JAM BOS 10
## 107 BUT_JAM BOS 1
## 108 BUT_JAM BOS 10
## 109 BUT_JAM BOS 1
## 110 BUT_JAM BOS 10
## 111 BUT_JAM BOS 7
## 112 BUT_JAM BOS 6
## 113 BUT_JAM BOS 8
## 114 BUT_JAM BOS 10
## 115 BUT_JAM BOS 5
## 116 BUT_JAM BOS 3
## 117 BUT_JAM BOS 6
## 118 BUT_JAM BOS 7
## 119 BUT_JAM BOS 6
## 120 BUT_JAM BOS 4
## 121 FAL_SPA BOS 8
## 122 FAL_SPA BOS 2
## 123 FAL_SPA BOS 8
## 124 FAL_SPA BOS 32
## 125 FAL_SPA BOS 6
## 126 FAL_SPA BOS 27
## 127 FAL_SPA BOS 18
## 128 FAL_SPA BOS 7
## 129 FAL_SPA BOS 3
## 130 FAL_SPA BOS 23
## 131 FAL_SPA BOS 33
## 132 FAL_SPA BOS 6
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## 134 FAL_SPA BOS 8
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## 1895 BUT_JAM ZU 4
## 1896 BUT_JAM ZU 3
## 1897 BUT_JAM ZU 1
## 1898 BUT_JAM ZU 1
## 1899 BUT_JAM ZU 6
## 1900 BUT_JAM ZU 1
## 1901 BUT_JAM ZU 3
## 1902 BUT_JAM ZU 7
## 1903 BUT_JAM ZU 3
## 1904 BUT_JAM ZU 10
## 1905 BUT_JAM ZU 8
## 1906 BUT_JAM ZU 1
## 1907 BUT_JAM ZU 2
## 1908 BUT_JAM ZU 8
## 1909 BUT_JAM ZU 5
## 1910 BUT_JAM ZU 1
## 1911 BUT_JAM ZU 3
## 1912 BUT_JAM ZU 4
## 1913 BUT_JAM ZU 8
## 1914 BUT_JAM ZU 8
## 1915 BUT_JAM ZU 1
## 1916 BUT_JAM ZU 3
## 1917 BUT_JAM ZU 5
## 1918 BUT_JAM ZU 1
## 1919 BUT_JAM ZU 7
## 1920 BUT_JAM ZU 9ggplot(data=dataf, aes(x=reorder(Especies,Abundancia), y=Abundancia, fill=Sitios)) + geom_bar(stat="identity", position="dodge") + labs(x="Especies",y="Abundancia") + scale_fill_manual("Sitios", values = c("BOS" = "#27AE60", "HUM" = "#3498DB", "PAS" = "#F1C40F", "ZU" = "#7F8C8D"))
# SE TOMA LA DECISION DE USAR OTRO GRAF XQ ESCALA NO COINCIDE
# PARA REPORTAR RESULTADOS DE EXPERIMENTO:
T10G<-c(0.446698161,0.179728779,0.627716076,1.010205394,0.130444902,1.413243637,0.302696537,0.835317793,0,0.799502599)
mean(T10G) # 0.5745554## [1] 0.5745554sd(T10G)## [1] 0.4457334T15G<-c(0.751361251,0.344687488,0.101090408,0.728284237,1.406586705,0.883504893,1.241286268,0,0.19890516,0.998550348)
mean(T15G) # 0.6654257## [1] 0.6654257sd(T15G)## [1] 0.4867787T25G<-c(2.448914392,2.916482249,2.442398114,1.555197822,2.713667911,3.225865253,1.901868629,1.819783841,2.207417681,0.864375646)
mean(T25G) # 2.209597## [1] 2.209597sd(T25G)## [1] 0.6978188T35G<-c(0.784284516,0.86464155,0.589636935,1.482825868,0,0.595385042,0.799215124,1.049051366,1.518858427,0.715094445)
mean(T35G) # 0.8398993## [1] 0.8398993sd(T35G)## [1] 0.4430789T10P<-c(3.139374257,1.304773372,0.086640707,3.458546482,3.614733365,2.245183599,0.010503563,0,4.570463289,0.307572441)
mean(T10P) # 1.873779## [1] 1.873779sd(T10P)## [1] 1.748258T15P<-c(2.626811205,2.966476409,2.961043711,4.068104976,2.278065886,4.695521743,4.151473974,3.865028751,3.186247818,2.066820612)
mean(T15P) # 3.28656## [1] 3.28656sd(T15P)## [1] 0.871605T25P<-c(5.916183182,5.911558375,3.870983715,6.075054829,3.958550918,3.975439264,3.769403852,5.007383662,5.386924372,4.900727216)
mean(T25P) # 4.877221## [1] 4.877221sd(T25P)## [1] 0.9284594T35P<-c(4.2974188,4.296696882,3.638162131,4.854464373,4.112298984,4.82375161,3.513894431,4.033807044,3.962681611,3.919699049)
mean(T35P) # 4.145287## [1] 4.145287sd(T35P)## [1] 0.4425806# PARA REPORTAR RESULTADOS DE MUESTREO:
AbSpaBOS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Sitio == "BOS"]
mean(AbSpaBOS) # 17.48333## [1] 17.48333sd(AbSpaBOS) # 9.462872## [1] 9.462872AbSpaHUM<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Sitio == "HUM"]
mean(AbSpaHUM) # 18## [1] 18sd(AbSpaHUM) # 9.013529## [1] 9.013529AbSpaPAS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Sitio == "PAS"]
mean(AbSpaPAS) # 17.2## [1] 17.2sd(AbSpaPAS) # 9.075408## [1] 9.075408AbSpaZU<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_SPA" & BD_AvesRapaces$Sitio == "ZU"]
mean(AbSpaZU) # 17.28333## [1] 17.28333sd(AbSpaZU) # 10.37708## [1] 10.37708AbPerBOS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_PER" & BD_AvesRapaces$Sitio == "BOS"]
mean(AbPerBOS) # 8.575## [1] 8.575sd(AbPerBOS) # 4.412858## [1] 4.412858AbPerHUM<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_PER" & BD_AvesRapaces$Sitio == "HUM"]
mean(AbPerHUM) # 8.625## [1] 8.625sd(AbPerHUM) # 4.773989## [1] 4.773989AbPerPAS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_PER" & BD_AvesRapaces$Sitio == "PAS"]
mean(AbPerPAS) # 8.391667## [1] 8.391667sd(AbPerPAS) # 4.352717## [1] 4.352717AbPerZU<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_PER" & BD_AvesRapaces$Sitio == "ZU"]
mean(AbPerZU) # 8.516667## [1] 8.516667sd(AbPerZU) # 4.970473## [1] 4.970473AbJamBOS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="BUT_JAM" & BD_AvesRapaces$Sitio == "BOS"]
mean(AbJamBOS) # 5.55## [1] 5.55sd(AbJamBOS) # 2.981314## [1] 2.981314AbJamHUM<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="BUT_JAM" & BD_AvesRapaces$Sitio == "HUM"]
mean(AbJamHUM) # 5.233333## [1] 5.233333sd(AbJamHUM) # 2.932671## [1] 2.932671AbJamPAS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="BUT_JAM" & BD_AvesRapaces$Sitio == "PAS"]
mean(AbJamPAS) # 5.291667## [1] 5.291667sd(AbJamPAS) # 2.996906## [1] 2.996906AbJamZU<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="BUT_JAM" & BD_AvesRapaces$Sitio == "ZU"]
mean(AbJamZU) # 5.025## [1] 5.025sd(AbJamZU) # 2.879842## [1] 2.879842AbHalBOS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="PAN_HAL" & BD_AvesRapaces$Sitio == "BOS"]
mean(AbHalBOS) # 6.3## [1] 6.3sd(AbHalBOS) # 3.647493## [1] 3.647493AbHalHUM<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="PAN_HAL" & BD_AvesRapaces$Sitio == "HUM"]
mean(AbHalHUM) # 7.033333## [1] 7.033333sd(AbHalHUM) # 3.243438## [1] 3.243438AbHalPAS<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="PAN_HAL" & BD_AvesRapaces$Sitio == "PAS"]
mean(AbHalPAS) # 6.291667## [1] 6.291667sd(AbHalPAS) # 3.438281## [1] 3.438281AbHalZU<-BD_AvesRapaces$Abundancia[BD_AvesRapaces$Especies=="PAN_HAL" & BD_AvesRapaces$Sitio == "ZU"]
mean(AbHalZU) # 6.916667## [1] 6.916667sd(AbHalZU) # 3.419134## [1] 3.419134# -------- #
THal<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies=="PAN_HAL"]
mean(THal) # 61.11042## [1] 61.11042sd(THal)## [1] 3.066809TJam<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies=="BUT_JAM"]
mean(TJam) # 58.4875## [1] 58.4875sd(TJam)## [1] 4.034798TSpa<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_SPA"]
mean(TSpa) # 18.63958## [1] 18.63958sd(TSpa)## [1] 6.459549TPer<-BD_AvesRapaces$Talla[BD_AvesRapaces$Especies=="FAL_PER"]
mean(TPer) # 42.36042## [1] 42.36042