Programa del curso de formación profesional ecologia numerica

UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS Y FARMACIA ESCUELA DE BIOLOGÍA DEPARTAMENTO DE ZOOLOGÍA, GENÉTICA Y VIDA SILVESTRE PROGRAMA DEL CURSO DE FORMACIÓN PROFESIONAL ECOLOGIA NUMERICA 1. INFORMACIÓN GENERAL Código: Créditos: 3 Teoría - 2 Laboratorio Ciclo y año: Décimo ciclo de la carrera de Biólogo, Primer semestre de 2012 Requisito: Introducción a la Ecología (54226) y Bioestadística II (54211) Catedrático: PhD. Carlos Avendaño Auxiliar de Cátedra: Br. Yorik Tenes Horario de Laboratorio: Horario Teoría: 2. DESCRIPCIÓN DEL CURSO: El curso proporcionará las bases para que el estudiante de la Escuela de Biología comprenda los principios básicos de construcción de conocimiento científico en el contexto del análisis ecológico de datos. Se revisarán los fundamentos de estadística clásica y de distribución libre, y los fundamentos del diseño de experimentos. El análisis de la diversidad biológica se revisará desde los niveles alfa, beta y gamma. La revisión de análisis alternativos a la estadística clásica brindará al estudiante una perspectiva más amplia e integral del análisis de bases de datos. Los métodos analíticos revisados en la teoría del curso serán llevados a la práctica a través de la utilización de diversos paquetes estadísticos, tales como R© y sus diversas aplicaciones como BiodiversityR©. 3. OBJETIVOS GENERALES Se revisaran y discutirán los siguientes temas: Principios de estadística para su correcta aplicación en el proceso de construcción del conocimiento científico. Diseños experimentales para la contrastación de hipótesis de investigación. Técnicas aplicadas para el análisis de datos ecológicos y su aplicación en diferentes escalas espacio-temporales. 4. OBJETIVOS ESPECIFICOS Comprender el concepto de ecología numérica. Revisar conceptos relacionados a la epistemología y ciencia. Revisar conceptos y análisis de estadística clásica y de distribución libre. Discutir y explorar elementos y estrategias para el diseño de experimentos de tipo ecológico. Revisar y aprender métodos analíticos relacionados al análisis de la diversidad biológica en sus niveles alfa, beta y gamma. Explorar análisis probabilísticos de tipo aleatorio. Revisar análisis de auto-correlación espacio-temporal y sus implicaciones en cuanto al supuesto de independencia estadística. Obtener las nociones básicas operativas para la utilización del programa estadístico R©. 5. METODOLOGIA Clase magistral por catedrático responsable. Presentaciones impartidas por profesores invitados. Dinámicas de grupos y presentaciones orales. Discusión de artículos y documentales. Lecturas asignadas y ensayos escritos. Prácticas de laboratorio. 6. PROGRAMACIÓN A. CONTENIDO ANALÍTICO DEL CURSO Introducción ¿Qué es estadística? ¿Qué es Ecología… Numérica? Ciencia y conocimiento Epistemología y la construcción de hipótesis de investigación… ¿Qué es entonces una hipótesis estadística? Determinismo y la teoría de la mecánica cuántica. La herramienta estadística Estadística basada en distribución a priori vrs. Estadística de distribución libre (e.g. estadística Bayesiana). Revisión de estadística clásica: ¿Qué quiere decir p<0.05? (Pruebas paramétricas y no paramétricas, intervalos de confianza, cajas de Tuckey y barras de error). Planificación y ejecución de un proyecto de investigación Diseños experimentales y la famosa pseudoreplicación: ¿Cuáles son mis variables X y Y? Medición de la diversidad biológica alfa Riqueza y curvas de acumulación (Modelos paramétricos y no paramétricos). Medición de la diversidad biológica beta y gamma. Parte I Coeficientes de similitud y análisis multivariados de agrupación (agrupamiento jerárquico y divisivo). Medición de la diversidad biológica beta y gamma. Parte II Análisis multivariados de ordenación (PCA, DCA, NMDS, CCA). Análisis de aleatorización Re-muestreo de base de datos y cálculos de probabilidad (Jackknife, Bootstrap, Monte Carlo). Auto-correlación espacio-temporal y Geoestadística ¿Cuándo cumplo con el principio de independencia? Variogramas, Krigging y mapas contorneados. B. CONTENIDO SINTÉTICO PONDERADO DEL CURSO Unidad Contenido Fechas Duración I Introducción 1-3 de febrero 0.5 semana II Ciencia y conocimiento 6- 17 de febrero 2 semanas III La herramienta estadística 20-24 de febrero 1 semana IV Planificación y ejecución de un proyecto de investigación 27 de febrero-9 de marzo 2 semanas V Medición de la diversidad biológica alfa 12 -16 de marzo 1 semana VI Medición de la diversidad biológica beta y gamma. Parte I 19 - 23 de marzo y 9-13 de abril 2 semanas VII Medición de la diversidad biológica beta y gamma. Parte II 16-27 de abril 2 semanas VIII Análisis de aleatorización 30 de abril- 4 de mayo 1 semana IX Auto-correlación espacio-temporal y Geoestadística 7-11 de mayo 1 semana 7. PONDERACIÓN DE LAS ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN EXÁMENES PARCIALES …………….……..………………................................. 20 PRESENTACIONES ORALES.................................................................. 15 DISCUSION/SINTESIS DE ARTICULOS.………………..………….…................. 15 LABORATORIO .................................................................................... 20 EXAMEN FINAL.................................................................................... 30 8. BIBLIOGRAFIA Atmar, W.(2001). A profoundly repeated pattern. Bulletin of the Ecological Society of America, 82(3), 208-211. Atmar, W. y Patterson, B. (1993). The measure of order and disorder in the distribution of species in fragmente hábitat. Oecologia, 96, 373-382. Bunge, M. (2000). La investigación científica. Su estrategia y su filosofía. México: Siglo XXI Editores. Carrol, S. y Pearson, D. (2000). Detecting and modeling spatial and temporal dependence in conservation biology. Conservation Biology, 14(6): 1893-1897. Eberhardt, L. L. (2003). What Should We Do about Hypothesis Testing? The Journal of Wildlife Management, 67(2), 241-247. Eberhardt, L. L., y Thomas, J. M. (1991). Designing Environmental Field Studies. Ecological Monographs, 61(1), 53-73. Hurlbert, S. (1984). Pseudoreplication and the Design of Ecological Field Experiments. Ecological Monographs, 54(2), 187-211. Hurlbert, S. H. (2004). On misinterpretations of pseudoreplication and related matters: a reply to Oksanen. Oikos, 104(3), 591-597. Hurlbert, S.H. (2009). The ancient black art and transdisciplinary extent of pseudoreplication. Journal of comparative psychology, 123(4), 434-443. Jongman, C., ter Braak, C. y van Tongeren, O. (1995). Data analysis in community and landscape ecology (pp. 78-90). Cambridge: Cambridge University Press. Kindt, R. y Coe, R. (2005). Tree diversity analysis. A manual and software for common statistical methods for ecological and biodiversity studies. 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