Tema 4: Bases para la observación biológica en la naturaleza

El Método Científico debe:

1. Aportar datos fiables

2. Permitir la repetibilidad y la comparación de resultados

¿Por qué muestrear o realizar censos?

Para poder estimar la diversidad, abundancia o tamaño de una población de org. de la forma más exacta y precisa a partir de muestras representativas.

Conceptos básicos de teoría de muestreo

• Población: conjunto de unidades muestrales.

• Muestra: parte de la población que es estudiada.

• Variabilidad: existe en cada parámetro que midamos

• Representatividad: que represente lo mejor posible a la población. (+tamaño=+representativa).

¿Cómo conseguir que una muestra sea representativa?

¿Cómo conseguir que una muestra sea representativa?

• Replicación: toma de medidas en varias unidades muestrales (réplicas).

• Independencia: el valor obtenido en una observación no debe verse afectado por los valores obtenidos en las restantes observaciones.

• Aleatorización: todas las unidades muestrales tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra.

Factores que determinan el diseño de muestreo

• Objetivos: deben estar enumerados e incluirse las variables necesarias para el estudio.

• Biología de los organismos objeto de estudio: alimentación, hábitat, ciclo de vida, reproducción… Se obtiene tanto con observación como bibliográficamente.

• Características de la zona:

  • Factores abióticos: Temperatura, humedad, pH…

  • Estacionalidad: Variaciones climáticas, disponibilidad de recursos, etc., a lo largo del año.

  • Heterogeneidad espacial: Mosaico paisajístico, heterogeneidad del hábitat.

  • Características del área mediante documentación y visita detallada.

• Factores logísticos: fondos, duración, separación y preparación de muestras, identificación del material, manejo y análisis de datos…

Fiabilidad del muestreo

Los resultados dependen de un muestreo fiable, pero la fiabilidad del muestreo debe ser medida y no solo asumida.

Para medir la fiabilidad del muestreo debemos conocer la exactitud y precisión de las estimas. (no independientes).

Exactitud

Es el grado de concordancia o proximidad entre el valor medido y el valor real aceptado.

• Comparar las estimas obtenidas mediante un método con las proporcionadas utilizando otro método con supuestos distintos.

• Evaluar que al aplicar un método se cumplen todas las premisas del mismo. Si se violan las premisas del método al aplicarlo, los resultados obtenidos no serían exactos.

En el caso de medidas de diversidad, el grado en el que el inventario de especies es completo reemplaza a la exactitud.

Inventarios de especies

1. Para establecer la exactitud en medidas de diversidad para un método dado se emplean curvas de acumulación.

   

2. Para establecer la exactitud en medidas de diversidad tenemos que conocer también la exactitud que proporcionan distintos métodos.

Precisión

Similitud entre medidas (o estimas) obtenidas con un mismo método.

Cálculo de la precisión

Intervalo de confianza (al 95%): si el estudio se repitiese en las mismas condiciones muchas veces, el 95% de estos intervalos contendría la verdadera media poblacional.

• A menor intervalo, mayor precisión.

• Mayor número de réplicas → menor IC →mayor precisión.

• La precisión depende de la raíz cuadrada del número de réplicas.

Relación entre precisión y número de réplicas

• No es una relación lineal.

• Hay que llegar a un compromiso entre el esfuerzo de muestreo y el aumento de la precisión.

Buena precisión no asegura buena exactitud.

Posibles fuentes de error

• Diferentes muestras pueden dar lugar a diferentes valores de parámetros poblacionales → errores de muestreo.

• Falta de uniformidad a la hora de tomar las muestras.

• Datos perdidos.

• Fallos en la toma de datos, tipográficos o de edición.

Formas de cuantificar el error de muestreo

Repetibilidad (R): grado en que varias medidas de la misma unidad muestral son similares entre sí cuando las toma una misma persona, o entre miembros diferentes de un equipo.

• Se mide varias veces la misma unidad muestral.

• Se repite el proceso varias unidades muestrales.

  

  R(0-1)

  (SA2 = varianza entre unidades muestrales)

  (SW2 = varianza entre medidas de una misma unidad muestral)

Selección de la unidad de muestreo

1. Todas las unidades deben tener la misma probabilidad de selección.

2. Las unidades de muestreo deben ser independientes.

3. La unidad de muestreo debe tener un tamaño uniforme o deben estandarizarse los datos en relación con el tamaño de cada muestra.

4. Debe ser estable y fácilmente delimitable en el campo.

5. Debe tener un tamaño adecuado para proporcionar un balance entre la variabilidad y el coste

A la hora de seleccionar el tamaño de la unidad muestral es importante considerar:

• El "problema de los ceros”. (agrupar para reducir 0s)

• El aumento de la precisión. (agrupar para reducir variabilidad)

Muestreo regular

• Se muestrean todas las cuadrículas definidas dentro del área de estudio.

• Se suele emplear para plasmar en un mapa la presencia de especies en determinadas áreas.

  

Muestreo aleatorio

Muestreo aleatorio

• Toma al azar y de manera independiente de una muestra de tamaño n a partir de una población de N unidades de muestreo.

• Cada unidad posee la misma probabilidad de ser muestreada.

  

• Con reemplazo: cada unidad puede ser muestreada más de una vez.

• Sin reemplazo: cada unidad sólo puede ser muestreada una vez.

Muestreo sistemático

• Obtención al azar de una primera unidad a partir de la cual se seleccionan todas las demás mediante un criterio fijo, repetido periódicamente.

• Se usa principalmente para:

  • Muestrear en gradientes (cambio cuantitativo de condiciones en la zona de estudio).

  • Muestrear en grandes áreas.

  • Facilitar la localización de unidades de muestreo.

Muestreo estratificado

• Se delimitan dentro del área de muestreo una serie de estratos.

• La estratificación vendrá determinada por:

  • las diferentes características del hábitat o zona a muestrear.

  • la distribución de la especie objeto de estudio.

• En cada estrato se efectuará el muestreo con tamaño muestral independiente (pero siempre utilizando el mismo método).

• Los estratos son elegidos para:

  1. Minimizar la variabilidad dentro de cada estrato (mayor precisión).

  2. Aumentar la eficacia y dosificar el esfuerzo de muestreo.

  3. Comparar entre estratos.