Feinsinger 2004_Diseno Estudios de Campo Para La Conservacion

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EL DISENO DE ESTUDIOS DE CAMPO PARA , LA CONSERVACION DE LA BIODIVERSIDAD

PETER FEINSINGER

Traducido por: Gustavo Kattan y Carolina Murcia

The NaJure r- I Conse",anC). r,:¡ ...

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FAN - Bolivia la Fundación Amigos de la Naturaleza-Noel KempfT Mercado (FAN Bolivia) es una sin fines de lucro. dedicada a la conservación de la biodiversidad en Bolivia. Sus por tener base científica. viabilidad técnica. transparencia administrativa y

Editorial FAN la única del país especial izada en temas de conservación de la biodiversidacl; publicadas y once ~ n preparación. Brinda servicios de publicación y nacional e internacional. wwwJan-bo.org/editorial • E-mail: [email protected]

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PETER FEINSINGER

Traducido al español por: Gustavo Kattan y Carolina Murcia Conservation SocleD'

•

El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad Peter Feinsinger Traducción al idioma español

Cita bibliográfica: Feinsinger. Peter. 2003. El Diseño de Estudios de Campo para la Biodiversidad. Editorial FAN. Santa Cruz de la Sierra. Bolivia

Esta publicación ha sido posible gracias al apoyo financiero de: Wildlife Conservation Society (WCS) En colaboración con : The Nature Conservancy (TNC) Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN Bolivia)

Editores y traductores: Carolina Murcia. Gustavo Kattan y Peter Feinsinger Tradución del texto Designing field studies {or biodiversilj' conservation / Peter Island Press. Washington. DC USA. Copyright © by The Nature Conservancy Copyright © 2004 FAN Todos los derechos reservados. Publicado en convenio con Island Press

ISBN 99905-66-26-7 Depósito Legal 8-1-166-03

Editorial FAN Km . 7· Doble vía a La Guardia Tel: (591-3) 3556800 Fax: (591-3) 3547383 [email protected] - www.fan-bo.orgleditorial Santa Cruz de la Sierra. Bolivia

Impreso en Bolivia Imprenta To~o

A la memoria de Archie F. Carr Ir. (/909-/987), Quien nos recordó gentilmente Que el sentido común y el conocimiento de la historia natural son herramientas mucho más poderosas Que cualQuiera otra etiQuetada con una sigla .

•

Contenido Lista de figuras. tablas y recuadros

xi

Preracio

xv

Agradecimientos

xix

Nota de los traductores

xxiii

Capítulo l . Introducción: y la ciencia. ¿@é tiene Que ver con la conservación?

1

Capítulo 2. El proceso de indagación

9

Capítulo 3. Entonces. ¿cuál es la pregunta? Capítulo 4. Diseño: el ajuste de la toma de los datos al ámbito de la pregunta

]

Capítulo 5. Muestras peQueñas y grandes preguntas: el papel de la inrerencia estadística

63

Capítulo 6. Puntos de vista: teniendo en cuenta la historia natural Capítulo 7. El contenido y el contexto: el papel de todo el paisaje

IfJ

Capítulo 8. Indicadores versus objetivos: ¿atajos para evaluar la "salud" del paisaje?

127

Capítulo 9. Diversidad de especies: rácil de cuantificar. pero ¿Qué significa?

147

Capítulo 10. Cómo extender el alcance de la indagación

163

Apéndice A. Cómo calcular los límites de confianza para la media de la población

177

Apéndice B. Cómo determinar el tamaño de muestra (o el número de réplicas)

181

Apéndice C. Recursos especiales para los lectores latinoamericanos

Uf)

Apéndice D. Diseño y estadística sin jerga: una obra de teatro en dos actos

197

Literatura citada

207

Notas

ZB

,

Indice

237

Acerca del autor

243

ix

Lista de figuras. tablas y recuadros Figuras Figura l. I . Por Qué la indagación científica debería jugar un papel en la conservación y el manejo

2

Figura 1.2. Un paisaje manejado pa ra la conservación

2

Figura 1.3. Elementos esenciales de la ciencia formal

3

Figura 2. 1. El método científico formal

I

Figura 2.2. El Ciclo de Indagación y el Ciclo de Indagación Aplicada

14

Figura 2.3. Un mosaico agrícola en las montañas del Ecuador

16

Figura 2.4 . El Ciclo de Manejo

17

Figura 2.5. El Ciclo de Estudios de Campo

20

Figura 3. l . El borde de una reserva Que ha experimentado tala selectiva

28

Figura 4 . l . Las unidades de evaluación para contestar la pregunta teórica

35

Figura 4 .2. Una gran reserva hipotética en la cual se ha efectuado tala selectiva

36

Figura 4.3 . Alternativas de diseños de estudios para responder la pregunta sobre la tala selectiva Figura 5. l . Variabilidad

70

Figura 5.2. La ilusión de una diferencia

80

Figura 5.3. La ilusión de igualdad

81

Figura 5.4. Los costos para la conservación de cometer un error estadístico

87

Figura 6. l . Un árbol de alerce Figura 6.2. Clones de álamos nativos

1(]2

Figura 6.3. Un paisaje de Costa Rica después de una erupción volcánica

1m

Figura 6.4. Vegetación en regeneración después de un derrumbe

l(lj

Figura 6.5. Un mosaico de perturbación natural

107

Figura 6.6. Fuentes y sumideros

114

xi

xii

.deros a lo largo de un gradiente de hábitat Figura 6.7. Fuentes Y suml Fuentes y sumideros a nivel de un paisaje y toda su blota Figura 6.8. Un área protegida con un borde claro y muy abrupto Figura 7. J. Cuatro perspectivaS sobre el borde entre la vegetación original Figura 7.2.

y la matriz semi natural Figura 7.3. lirones de hábitats Figura 8.1 . Un escarabajo coprófago Figura 8.2. Muestreo de lombrices de tierra Figura 8.3. Insectos bentónicoS Figura 8.4. Daño causado por los herbívoros Figura 8.5. Depredación pre-dispersión de semillas Figura 8.6. Depredación post-dispersión de semillas Figura 8.7. Evaluación de una etapa del éxito reproductivo de una planta Figura 8.8. Evaluación de la tasa de descomposición de la holarasca Figura 9.1 . Gráficos de abundancias relativas Figura 10.1. Práctica de formulación de preguntas Figura 10.2. Formulación de preguntas de la vida real Figura 10.3. los profesionales de la conservación observando

el paisaje y formulando preguntas

Tablas Tabla 5.1. longitud de caimanes Tabla 9. 1. A1gunas aIternatlV3S . para cuantificar la Tabla A.I . Valores del estadístico de la prueba t Tabla B.1. Valores de z

de CSFe

LS

xIII

Recuadro 1.1. Puede sonar bien. pero. lle slM?

4

Recuadro 2. l. PractiQue observar el paisaje Y fOl IllIIIar Recuadro 3. l. Los Sistemas de Información herramientas con las preguntas?

10

las 26

Recuadro 3.2. PractlQ!Je formular preguntas QIIe generen

27

Recuadro 4. l. Un glosarlo Infolmal para el capitulo 4

32

Recuadro 4.2. PractiQue hacer un diseño

58

Recuadro 4.3. Un dilema ético

60

Recuadro 5. l. Un glosarlo infollllal para el capitulo S Recuadro 5.2. Variación entre medias obtenidas de la misma

77

Recuadro 5.3. El riesgo de hacer la inferencia cul'da

77

Recuadro 6.1. PractlQ!Je incorporar diversos puntos de vista en su diseño

113

Recuadro 7. l . PractlQ!Jc formular preguntas acerca del contenido y el

125

Recuadro 8. l. PractiQ!Je elegir

145

Recuadro 9. l. PractiQ!Je cuanUflcar la dllicrsldad de especies COilh: sUbIcs

152

Recuadro 9.2. Cómo graftcar las curvas de abundancias

ISS

Recuadro 9.3. Cálculo de la similitud enlrc

IS9

Recuadro IO. l . Puntos de

172

Prefacio

Cuando Kent Redford. ®ien entonces estaba en The Nature Conservang. me invitó a escribir esto: Hbro. mi reacción osciló entre un entusiasmo desbocado y una ligera aprehensión. Entusiasmo. porQ!IC la Illosoi.. del libro Que Kent me estaba proponiendo coincidía con mi propia creencia en la urgencia de: estimular una autonomía y una independencia intelectual entre una diversidad de profesionales y alumnos latinoamericanos involucrados directa o indirectamente con la conservación de la biodlvcrsldad. Aprehensión. por®e yo sabía !Y aún sé) casi nada acerca de la política de la conservación y el manejo. lo cual implicaba Que muchas de las sugerencias Que haría o los ángulos Que usarla en un texto 351. les parecerían a los lectores desesperanzadoramente imprácticas. irrelevantes o Inocentes. Poco dc:spI.Iés. sin embargo. hice una presentación en Quito de unas ideas preliminares en un taller de TNC 111 Semana Conservacionista. la cual evocó una respuesta inesperadamente positiva. Con esta clase de c:stfmulo. ahogué mis temores y me lancé a la carga. Entonces. en parte este texto sigue el es®ema Que fue presentado verbalmente a un público de profesionales de la conservación de toda Latinoamérica y el Caribe. Que vinieron a Quito en mayo de: 1995. Más fundamentalmente. sin embargo. el libro deriva de una base mucho más amplia de para construir capacidad local en "ciencia práctica y pensante" en una variedad de lugares en Sudamérlca. Cuba y otras partes. En algunos casos. estos cursos y talleres han incluido a maestros de escudas rurales. estudiantes universitarios y profesores de ecología. miembros de comunidades Indígenas. biólogos profesionales de la conservación. guardaparQues. administradores de áreas protegidas y per" sonal de organizaciones no gubernamentales de conservación. Los puntos de vista del libro también renejan lo aprendido durante unos treinta años de experiencia en "ciencia práctica". ecológica de campo ®e he realizado en paisajes boscosos. agrfcolas y semldnéltlcos de: Centro J Sudamérica y el Caribe.

xv

xvi

PREFACIO

'bllco esperado de este libro es muy amplio. Usted, el Por lo tanto. eI pu d rura I (pero vea el arla o miembro de una comunlda maestra de escue Ia prlm . n ecólogo de la conservación. un biólogo de vida u U ser. sIn em bargo • d da trabaja en proyectos especíncos ~n. ~ cerca de. un área. protegl, a: un guar ~rQIIC administrador o especialista en ciencia de la conse~~lón del ~rea protegida. un o post-grado en ecología. biología de la conservaclon .. maneJo de bosQ¡¡es silvestre. ciencias ambientales o un campo afín: un investigador en un Instituto de forestal sostenible - en fin. cualQ.uiera QlJe tenga una inQ.uietud relacionada con "blodiversldad" o "conservación de la biodiversidad". El libro está enfocado en preguntas pertinentes a la conservación y el manejo. al áreas protegidas. No se aleje. sin embargo. si usted es un estudiante Q..ue está ecología básica de campo - o alguien a Q.uien le preocupa la "matriz Braithwaite 200 1) lejos de las áreas protegidas. Los principios son los mismos. Q.ue este libro presente un tratado comprensivo del campo de la biología de la los textos de MefTe y Carroll (1997) o de Primack et al. (200 1) para eso_ No críticamente importantes dimensiones sociales de la conservación. o (excepto por capítulos 7 Y 10) las formas más efectivas de colaborar con las interesadas. Margoluis y Salafsky (1998) Y muchos otros libros ya tratan mI!)' bien Más bien. este libro es un intento de convencerlo a usted de Q.ue la indagación para formular y contestar preguntas acerca de sus alrededores. es indispensable sean éstas realizar un proyecto de tesis en ecología de campo o establecer el manejo de bosQ.ues naturales. Un propósito simultáneo es el de eliminar por Impresiones Q.ue se encuentran con frecuencia:

•

La percepción de Q.ue la indagación científica es un pasatiempo estéril. de la Torre de Marfil. Q.ue no tiene relevancia para el mundo real de la • La creen~ia de Q.ue la parafernalia de la ciencia (por ejemplo. los tecnologla. el lenguaje sofisticado e incomprensible y los trucos • lo Q.ue cons!ituye la indagación científica y por lo tanto ésta debe ser La suposlclon complementaria de Q.ue otra parafern¡¡lia de la ciencia cua~tltallvos de diversidad de especies. los paQ.uetes de análisis or ter~lnos tales como indi~dor y piedrangular y aun biodlversidatt,. p OpOSltO~ de la conservaclon sin reflexionar profundamente sobre los sobre SI llenen sentido biológico. • b' La d' creencia de Q..ue las d . . b" . eClslones o letlvas sobre las estrategias

~ 10dlvedrsldlad. adentr~ o afuera de las áreas protegidas. pueden

•

on o e a mdagaClon científica La idea de Q.ue la indag . , : 'fi inaccesible a las aClon cien ti Ica reQlJiere entrenamiento personas comunes. SI no a muchos profesionales

Para practicar lo Q.ue predica con jerga. No le presentará ent?nces. este libro no tratará de escnpClones detalladas de tecnología de la

d

PREFACIO

xvII

estadísticos Q.ue usted cree Q.\Je obligatoriamente tiene Q.\Je adQ.uirlr. No encontrar~ modelos matemáticos elegantes. Si está buscando una revisión diplomática y académica Q.\Je aoorQ.\Je un número Impresionante de rererenclas a una gran masa de literatura erudita. se va a decepcionar. El libro tampoco le va a proveer "recetas de cocina" o lineamientos orrecldos en rorma paternalista Q.ue deban ser seguidos sin cuestionamiento. Más bien. espero Q.\Je este libro catalice su pensamiento. lo provOQ.Ue a rel1exionar ampliamente mientras pasa por el proceso de desarrollo de pautas de conservación o proyectos de tesis Y lo convenza de lo razonable Q.\Je es "hacer ciencia" para avanzar en sus metas de manejo. conservación y biología básica de campo. Una última nota sobre la estructura del libro. Los "recuadros" Q.ue están insertados en el texto presentan ejercicios Q.\Je son cruciales para aumentar su experiencia en el proceso de indagación y para aplicarlos a sus metas particulares. o presentan puntos filosóficos y prácticos importantes Q.\Je están por ruera del nujo principal de ideas en el texto. La mayoría de las notas de pie de página en los capítulos (las cuales aparecen al final agrupadas por capítulo) presentan listas de citas bibliográficas Q.ue respaldan Ideas o técnicas particulares mencionadas en el texto. y algunas veces las evalúan. Otras notas presentan el contexto histórico. o explican o comentan puntos particulares Q.ue aparecen en el texto. Los apéndices presentan detalles de métodos cuantitativos. listas de recursos Q.ue incluyen recursos humanos y (el apéndice D) un método breve para entender el diseño y la estadística.

Agradecimientos

Asumo completamente la responsabilidad por las frecuentes y fuertes opiniones expresadas en este libro. así como de cualQ!Jier representación o concepción errónea. o cualQ!Jier otro error de acción u omisión. Muchos de los consejos Q..ue usted encontrará han sido aprendidos a partir de mis propios errores. a lo largo de más de treinta años de aprendizaje (un proceso aún en curso); espero fervientemente Q..ue ningún lector. con este libro en la mano. analice jamás los trabajos Q..ue he publicado. Sin embargo. tengo una tremenda deuda con numerosas personas con Q!Jienes he tenido el honor de interactuar. de Q..uienes he aprendido y aún continúo aprendiendo. y Q!Jienes han influenciado en gran parte los puntos de vista Q..ue aQIIi presento. Hace mucho tiempo. mis tutores Richard Root y Robert Whittaker me advirtieron Q!Je no Ignorara las complejidades de la historia natural en mi búsQ!Jeda ingenua de patrones ecológicos. Mis colegas del profesorado. los becarios post-doctorales y los estudiantes de post-grado de la Universidad de Florida. moldearon mis pensamientos durante dieciséis años Q..ue fui profesor allí. Las influencias más profundas y duraderas vinieron de Marty Crump. lack Ewel. Alejandro Graja!. Martha Groom. Bert Klein. Gary Meffe. Carolina Murcia. Reed Noss. lack Putz. Kent RedFord. Carla Restrepo. lohn Robinson. Kirsten y. por supuesto. el finado Archie Carro Q..uien hubiera escrito sobre los temas de este libro con mayor elocuencia y menos ampulosidad. Más recientemente. el Departamento de Ciencias Biológicas la Universidad de Arizona del Norte ha tolerado con gracia a un miembro adjunto del proFesorado Q..ue está a varios miles de kilómetros o bien en el estudio de su casa tratando de escribir este mientras Q!Je la WildliFe Conservation Soclety ha tolerado con gracia a un colaborador poco Q..ue rara vez ha visitado la sede de Nueva York.

de

QIIC la indagación clentíflca debería ser accesible a cada persona. como una herramienta

y contestar preguntas acerca de su entorno.

refleja muchos años de trabajo en el concepto de la ecologia en el patio de la escuela" Ila EEPEj en compañía de amigos norteamericanos AJan Berkowltz. Carol Brewer. Alejandro Graja!. Karen Hollweg y Maria Mlnno) y de un

xix

AGRADECIMIENTOS

'canos y caribeños desde Cuba hasta ChIc de amigos su damen . Al' cdo , gran numero , Samara Álvarez. Natalia Arango. Ir liliana Agüero. Ayhn Alegre · , Andrea Caselli Claudia Coca. Beatriz - Cristina Casavecc hla. • , E Carre~o. C rna Decoppet Paola del GiorglO. mma Chaves. María E~fi CThav:. Fe:;~r~ ROQué lvá~ Flores. Isabel Galarza. Fernández Mana ere . d I '11 La .' . '1 M rgarita Herbel. María Fernan a aramio. nz. MOnlca Gonza ez. a , b IN L'I 0vIed0 " M II to Cristiane Murbach Pinhatl. Isa e ovo. 11)' • Patncla ore a . , T Roo ' , d C '1 ' Ramírez Edmundo Rivera. eresa nguez. Amaha Pere a. eCI l a . , F - ndo h" p' Ricardo Stanoss. Lara Tula. Pilar VaQllera. erna Klaulls SC) Tutzeb'e~neze'n Chile luan Armesto. Fabián láksic. Ricardo Rozzl. Wa ace, am I . , " del década enseñándome pacientemente la perspectiva ptaronuna " dependencia exclusiva de los paisajeS tropicales. ml~ntras Que en personal de ParQlles Nacionales en San Carlos de Banloche. de mis compañeros Marcelo Aizen. Andrea Caselh y Fernando Milano y de de Investigaciones Ecológicas de Las Yungas, En Ecuador. los colegas de la Fundación EcoCiencia (Quito). mucho sobre conservación y manejo a escala local. I<>
AGRADECIMIENTOS

xxi

con las comunidades de los alrededores del ParQ!Je Nacional Impenetrable Bwlndl. Uganda. por exigirme tanto durante el tiempo Q!Je trabajamos juntos. Estoy especialmente agradecido por la oportunidad de trabajar con el guarda parQue ugandés Paul-Ross Wagaba. Quien fuera una gran esperanza para las Interacciones entre las comunidades y el área protegida. pero fue asesinado por los Infiltrados ruandeses poco después de los talleres . .Flnalmente. Kent Redford y lennifer Shopland. anteriormente con The Nature Conservancy. me dieron estímuló y consejo durante las fases tempranas de escritura. Marty Crump revisó cuidadosamente y editó varios borradores. haciendo un valiente. aunQue en últimas infructuoso. esfuerzo para bajarle a la retórica. Muchos colegas amablemente accedieron a permitirme listarlos como recursos (Apéndice C). Stuart Hurlbert y Douglas lohnson revisaron. con ojo de experto. aQuellas secciones Q!Je tratan el diseño del estudio y la estadística: no se les puede culpar si a veces no seguí sus consejos. lim Rieger de The Nature Conservancy revisó concienzudamente el libro de principio a On. mientras Que Barbara Dean. Barbara Youngblood y los revisores de Island Press aportaron muchas sugerencias editoriales muy oportunas. Carolina Murcia y Gustavo Kattan hicieron un magnínco trabajo al re-escribir - no solamente traducir - el texto en español. Este libro nunca hubiera salido a la luz sin el apoyo de Wildlife Conservation Socie!)' y The Nature Conservancy. Silvia Añez y Mónica leytón de FAN-Bolivia contribuyeron con entusiasmo. paciencia. apoyo moral y logístico. y con sus excelentes habilidades editoriales y de diseño y producción. Renato Díaz Matta y Raúl Pérez hicieron una revisión minuciosa de todo el texto Onal. Rob Feinsinger dibujó los gráOcos. ampliando así signmcativamente su colección de monedas antiguas. UnM:rsal Press Sindicate negó el permiso para usar las caricaturas de "·Far Side". de Gary larson. reduciendo as! la probabilidad de Que usted verdaderamente disfrute al leer este libro.

Nota de los traductores

Cuando Pete (Pit) Feinsinger nos propuso QUe tradujéramos su libro al español. él tenía un deseo: Q.ue el libro fuera traducido por alguien Q.ue conociera su peculiar sentido del humor y su estilo literario familiar. de modo Q.ue Q.uedaran plasmados también en esta versión. Esto por sí solo representó un gran reto para nosotros. En efecto. el de Pete es un sentido del humor muy particular y ha reQUerido especial atención. pero también ha hecho el trabajo muy divertido. El estilo literario sí ha sufrido un poco más. pues nuestro estilo necesariamente impregna el texto en español. Tratamos de ser fieles al texto original. pero en más de una ocasión fue necesario volver a escribir frases para Q.ue fueran más claras en español. o culturalmente más apropiadas. De todos modos. tratamos de mantener todas las expresiones comunes QUe usa el autor en español. siempre y cuando fueran castizas y gramaticalmente correctas. Sin embargo. hemos Q.uerido QUe el texto sea lo más neutro posible con respecto a las expresiones regionales para QUe sea claro para cualQUier lector. De esa forma. hemos tratado de eQUilibrar la influencia del cono sur sobre el español de Pete y la de nuestro propio lenguaje regional. Por ejemplo. adoptamos la expresión "la computadora" del cono sur ("el computador" en Colombia). pero usamos con frecuencia la palabra "potrero" para referirnos a una dehesa o pastura cercada. en donde se cría cualQ.uier tipo de ganado (y nosotros decimos "boñiga" pero a Pete le gusta "bosta"). Además de éstas. nos hemos tomado otras licencias y Q.ueremos explicarlas aQ.uí.

1.

AunQUe en español se usa la coma para separar decimales y el punto para separar los miles. hemos conservado el formato original en inglés (comas para los miles y puntos para los decimales) para minimizar los errores tipográficos Q.ue puede implicar ese cambio.

2. Muchas palabras (o siglas) de la estadística han sido traducidas de distinta forma en los distintos países de la región. y varían de un texto a otro según el origen geográfico del traductor o del autor. Tal es el caso de ANDEVA para "análisis de varianza" (en Colombia se usa la sigla en Inglés. xxiii

NOTA DE LOS TRADUCTORES

ANOVA) y O el de "Chi-sQlJare" Qlle es traducida como cuadrado en el norte de Sudamérica. En estos casos. optamos

al

por d

cobertura geográfica.

3. De manera semejante. y a pedido de Pete. usamos "el slgnlflcado significaci6n estadística" y. siguiendo otras traducciones. "la : ele vez de "el poder de la prueba estadística". 4. Traducir los nombres de las pruebas estadísticas fue todo un reto. compuestos de tres o cuatro palabras Qlle si se traducen .. (por ejemplo "jacknife". "bootstrap" o "product-mo ment correlatlon1. una versi6n adicional en español de esa prueba y aumentar la larsa por adoptar el nombre Qlle aparece más comúnmente en los textos ele español. 5. Igualmente. optamos por usar algunas palabras Que no "monitorear". "manipulativo" . "muestrear" o "transecto". pues ampliamente y ninguno de los posibles eQllivalentes tiene la acepción en ecología o conservaci6n. Sin embargo. nos resistimos a bastante difundidas. no son castizas y sí tienen una buena traducción. (por "buscar alimento"). 6. Finalmente. no podía faltar la traducci6n oficial e irreverente del conocer a sus compañeros latinoamericanos como Pedro Agradecemos a los miembros de nuestro eQuipo de trabajo Carolina Glraldo. Carlos Valderrama. Vladimir Rojas y Jesús Martínez. por

,

CAPITULO I Introducción: y la ciencia, lQ.ué tiene Q.ue ver con la conservación?

A pesar del potencial de la ecología aplicada. aún hay desacuerdo sobre el grado de aplicabilidad de las ciencias ecológicas a la resolución de los problemas de la vida real. -Alicia del Castillo y Víctor M. Toledo (2000)

Este libro está dirigido a todos aQuéllos Que trabajan por la conservación sostenible y sostenida de los paisajes Que los rodean. así como de la biota nativa Que estos paisajes contienen. Pero. lQué Q!Jiere decir conservación? Parece Que cada uno de nosotros tiene una definición única y cambiante. Mi definición actual de la conservación es: .. el campo de estudio y acción Que trata del manejo del paisaje. de tal

manera Que: (1) a corto y mediano plazo se minimicen o neutralicen los erectos negativos de los St:/'eS humanos sobre 7a naturaleza. la cual nos incluye y (2) a largo plazo provea a los otros St:res Yivos del máximo número de alternativas para tolerar y sobrevivir nuestra breve presencia en este planeta"'.

lCómo lograr la conservación? Los efectos de los humanos sobre los paisajes - sean positivos. negativos o neutros - son el resultado acumulado de las decisiones Q!Je toman los individuos y las instituciones. Tal vez la conservación sostenible y sostenida sólo se pueda lograr a través de la educación en todos los niveles de la sociedad para QUC los niños de hoy. los adultos de mañana. se familiaricen con su entorno natural. reconozcan las consecuencias de las distintas decisiones Que afectan ese entorno y tomen sus decisiones concienzudamente (Feinsinger. Marguttiy Oviedo 1997 y vea el capítulo 10). Mientras luchamos por esa meta distante. podemos empezar por adoptar una aproximación práctica a la conservación de la biodiversidad a través de un manejo realizado por profesionales de !a conservación. en colaboración con las comunidades locales (figura 1.1 )2.

I

1

CN'frULO I INTRODUCCIÓN

Aplicar pautas de manejo

Diseñar pautas de manejo

Reconocer las consecuencias probables las distintas opciones de pautas factJbIee

Emprender la indagación cientiflca (la investigación) en el mismo paisaje loc.I

Agura i. i. Por Q.ué la indagación científica debería jugar un papel en fa

¿Cómo se debería hacer tal manejo? Las personas responsables deben los paisajes dentro y fuera de las áreas protegidas (figura l. 1). Pero, ¿de Idealmente, las personas Q.ue las implementarán primero considerarán las cada alternativa razonable y luego seleccionarán aQ.uélla Q.ue mejor favorezca y Q.ue sea aceptada por la mayoría de las comun idades locales. Pero, ¿de Q!lé de la conservación evaluar las posibles consecuencias de cada alternativa? por su intuición? A veces - pero si, y solo si, su intuición sobre la historia paisaje es aguda. Alternativamente, ¿deberían los administradores ceder más" y basar sus pa~tas en ideas atractivas, aparentemente razonables y encontrado en un articulo o escuchado en una conferencia? ¡Por favor, nol

CAPhu.o l. IN IIOOOIJCC04

3

lpodrían los mismos profesionales de la conservación evaluar las distintas alternativas en d mbmo paisaje en el Q.ue se aplicarían (ngura 1.2)? Sí. a través de estudios dlseÑdos y cautelosamente Interpretados QjJe se realicen "de primera mano" (ngura 1. 1). l Cómo se podrlan diseñar bien e Interpretar cuidadosamente esos estudios sobre las consecuencias de distintas decisiones de manejo? Por medio de la indagación científica.

¿Cómo se lleva a cabo la Indagación clenlffica7 Retrocedamos un poco. Realmente. lQjJé Q.uleren decir las palabras indagación cien/mea y c/enclJ? la ciencia formal (o ciencia báSica) consiste en dos componentes QjJe están ligados por un proceso di~mlco (figura 1.3). Un componente es el conjunto de observaciones acumuladas y en continua producción (datos) Q.ue generan los investigadores en el contexto del otro componente: el conjunto de conceptos ~ proveen en un momento dado un marco conceptual de referencia . A su vez. el conjunto de conceptos es reexaminado constantemente y modificado a la luz de los nuevos datos. El proceso de la ciencia. o de indagación científica como se define a continuación. provee los medios para alimentar datos con conceptos y viceversa. en un ciclo constante. Si la ciencia consiste en un ciclo dinámico. como se ilustra en la figura 1.3. les "ciencia" el acto aislado de tomar datos? No. lEs ciencia una lista de observaciones publicadas (datos) desprovistas de un contexto conceptual? No. ¿Es un científico aQ.uél Q.ue desde su escritorio propone una nueva teoría? No. lSc puede llamar "ciencia" a cualQjJier actividad. por el solo hecho de involucrar instrumentos electrónicos sofISticados o procedimientos estadísticos complejos? No. La ciencia reQjJiere QjJe estén presentes todos los cuatro elementos ilustrados en la figura 1.3: las dos casillas y las dos flechas.

Conjunto de teorías

Conjunto de conocimientos

Agura 1.3. Elementos esenciales de la ciencia formal. Los conceptos y el conocimiento Q.ue se acumulan continuamente están relacionados entre sí a través del proceso de indagación cientmca. como se indica con las flechas. El ciclo puede funcionar por sí solo. como en la ciencia básica o "pura". o estar asociado con aplicaciones tales como la tecnología o (en nuestro caso) la conservación.

CIÓN rUlO I INlI
"

d sonar bien. Recuadro 1. 1. Pue e

pero lle slrve7

d d'scusión de un artículo corto publicado en ln , 983, en la sección eH ' nzen escribió la siguientefrase: "es diAcl no I amplio reconocimiento, D, t ' caias sería mejor rodear un peQ!JCño parche algunas circuns an , d b' lar de QYC, en es cies no invasoras e 310 va con una vegetación pobre edn ~ campos de algodón o caña de azúcar I t stas bien recor a os, --'I ccrCJ es, pa cesión secundaria rica en plantas y anllllillQ t , de bosQYe en su ' I ..... árcJ e~ ensa "el ente lanzen pretendía provocar a os .... ,, t •• boSQ!ue prístino , aram nue, pusieran a prueba cntlCamen e es... , "S' bar I dmini tradores, para ...., os a labras "en algunas circunstanCIas. In em (,O. JisajeS note sus pa d " r al P 'd dosas y especmcas para ca a slllo, esa ,rase y ra evaluaciones CUI a 't d po chas rtículo fueron sacadas de contexto y CI a as r mu I a d resumen e d "d "ó dl"-SII la crítica, de lal forma Q.Ue ambas han a Q.UI." o poS1C1 n e ~ undolVC~_ resultado ha sido un numero desproporCIona """ El 16 la conservac n, • d I rumora) también de políticas de conservacion, las cU,ales parten e de crecimiento secundario cercanas a las áreas protegidas en perniciosa - sin Q.Ue la idea haya sido verdaderamente puesta a prueba. la sugerencia de lanzen realmente suena r~zonabl,e en térmi,nos de y de la historia natural. De hecho, bajo Ciertas CIrcunstancias la e trategla para conserva r la vegetación de una reserva en particular. citado varias veces en este libro, Sin embargo, Ino se apresurel Antes de pala, Quemador y escopeta, dispuesto a acabar con esa antipática e pedes y su fauna asociada Que están ubicadas dentro o alrededor y remplazarla con esos inocuos granos de soya, pastos o asfalto, por favor••" y el artículo completo de lanzen, Encontrará QUe la frase no es más Q!Je sada con reservas, basada en una mera observación incidental del autor algunas especies de crecimiento secundario estaban colonizando un había sido creado por la caída de un árbol en un peQueño remanente de un bOSQue seco en el noroeste de Costa Rica, Tomando esto en asumir un plan de manejo costoso y drástico para su reserva, la cual casi todas las formas posibles del parche de lanzen en el bOSQue seco pOSible Que: en su paisaje particular, la vegetación secundaria tuviera ~omo negativos sobre la persistencia de la vegetación y los animales feetos pOSitiVOS sobrepasar los negativos, si es Que los hay? ¿Cómo de tal forma Que pueda prodUcir las mejores pautas de De manera similar a pesa di ' I ' r e atractivo y la sensatez biológica del ha'b'tat" I agunos conse " h , " rvaClOOlSIas an cuestionado si es prudente en palsales templados y t ' 1 la efeer 'd d rop'ca es sin tener una mejor idea de la IVI a para la conserva " , Crome 1997: Schwartz 19 Clon y SI son apropiados para el sitio de todas las general' ,99), Es probable Que cada caso sea único. IlaCiones, excepto de las obvias,

CAPíTULO l . INTRODUCCiÓN

S

La combinación de la indagación y la conservación En este libro. haré énfasis en la indagación científica, es decir, el conjunto del proceso cíclico de la figura .1.3, en ~ugar d~ enfrascarme en los detalles particulares de las dos casillas. En un sentido amplio, la mdagaClon Clentlfica es un medio de hacery contestar una pregunta, de forma tan objetiva'y precisa como

sea posible, sobre una peQueña parte de nuestro entorno;'y luego, reflexionar cuidadosamente sobre las implicaciones de esa respuesta para un ámbito más amplio. El dilema está en Que las preocupaciones de los profesionales de la conservación y los ecólogos de campo por lo general involucran una escala espacial relativamente grande por un lado y una escala temporal relativamente extensa (todo el futuro a la vista) por el otro. Con el fin de tomar las decisiones de conservación "correctas" o de interpretar correctamente los fenómenos ecológicos con absoluta certeza, tendríamos Que ser capaces de conocerlo todo en una gran escala espacial y temporal. Sin embargo, no tenemos tal capacidad. No podemos investigar simultáneamente cada individuo, población, especie, punto y paisaje de interés: ni podemos evaluar las consecuencias de cada posible variación de cada pauta de conservación. Estamos limitados porQ!Je sólo podemos trabajar en el presente, tenemos una idea vaga de aQuellos eventos del pasado Que pueden haber causado los fenómenos actuales, y ciertamente no podemos saber con certeza lo Que nos depara el futuro. Por lo tanto, los científicos de la conservación, y todos los demás, estamos restringidos a trabajar con las mejores conjeturas posibles, basados en la información Que esté disponible. Esa información suele provenir de una muestra restringida en el tiempo y el espacio. Nosotros deseamos extrapolar, de una manera tan libre de errores como sea posible, desde esa muestra limitada hacia un mundo más grande (y futuro) donde se aplicarán las pautas de conservación o nuestras conclusiones. La indagación científica nos guía en (a) la formulación de la pregunta, (b) la definición de la forma más práctica, significativa y objetiva de obtener una muestra de forma Que conteste la pregunta, (c) la selección de las mejores herramientas Q!Je nos permitan contestar la pregunta y (d) la extrapolación, tan cauta como sea posible, a un ámbito más amplio de decisiones de conservación y manejo] Este libro es para guiarlo a usted, el lector, en el uso práctico de la indagación científica como una herramienta para la conservación de las áreas protegidas y de la "matriz seminatural" (Brown, Curtin y Braithwarte 2001), o para los estudios en ecología básica de campo, biología de la vida silvestre y campos afines. A todo lo largo, el texto tocará una serie de conceptos específicos, aproximaciones, herramientas cuantitativas útiles e inQ!Jietudes y advertencias. Esto se realizará, espero, en una forma lógica en lugar de técnica. Por ejemplo, a menudo manifestaré mi preocupación por el uso de aproximaciones, técnicas o términos Que están actualmente de moda en la conservación de la biodiversidad, no con el fin de desacreditarlos del todo, sino para Que usted lo piense dos veces antes de correr a aplicarlos de manera ingenua a su paisaje particular. También señalaré Que la ciencia básica tiene mucho Q!Je ofrecer al mundo de la práctica, ayudándole con marcos conceptuales Q!Je dan lugar a temas de conservación y preguntas importantes de manejo (Poiani et al. 2000). De igual forma, el trabajo en eQuipo entre ecólogos entrenados y administradores (Que podrían ser las mismas personas). así como con otros profesionales tales como sociólogos, puede facilitar la secuencia ilustrada en la figura l. I . De todas formas, como usted verá en los capítulos 2 y 10, la herramienta de la indagación científica no es de manera alguna de uso exclusivo de los profesionales (Cooperrider 1996), ni su uso efectivo depende de Q!Je haya una familiaridad íntima con las dos casillas de la figura 1.3.

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CAPíTULO l. INTRODUCCIÓN

Cómo usar este libro t

. usted es un ecólogo o biólogo de la conservación. lcree Hablando de las precgun as, Sise sien te có modo co n esto? Si usted es algún otro tipo de 'f· I bl d haciendo Verdadera lenC13 y ., . l ' alor en aplicar la indagación cientl lCa a os pro emas e de la conservaclon, (ve a gun v . , ' d . ". . ' d d escucha las palabras CIenCIa o meto o clentlflco? ¿Se siente como o cuan o hayan sido sus respuestas, el capítulo 2 lo hará reva luarlas. . I t ma Qjue lo ocupa en su campo. ¿confía plenamente en su habilidad para CualQuiera Que sea e e . tal de tal forma Que pueda ser contestada directa y claramente de una pregunta fun damen , ' 1 d ' Y de poder extrapolar la respuesta a una escala más grande? En el capltu o 3 a Q.uirira alguna ¿Puede usted diseñar el estudio Que mejor le con testará su pregunta, aj ustando la escala de la datos a la escala de la pregunta? ¿Puede encontrar el mejor eQ!.lilibrio entre un estudio Q.ue está diseñado pero es muy difícil de completar y u ~o Que es fácil de completar pero es débil o forma Que la respuesta no sirve? Si no, el capitulo 4 le puede ayudar, A un ,SI usted está diseño del estudio y la toma de los datos a otros, no deje de leer los ca pltulos 4 y 6. ya constituyen la esencia del libro. Alguna vez, ¿ha encontrado usted "intervalos de confianza" para una estimación de algo como promedio de los caimanes de un lago? ¿Sabe selecciona r correctamente una prueba estadística o un "valor de P" ?¿Sabe realmente Q.ué Q!.lieren decir las palabras significativo o muestra? ¿Está satisfecho con un juego de resultados Q.ue obtuvo? 0, ¿Q.uisiera usa rlos para sacar de, o tomar decisiones sobre un universo más amplio en espacio y ti empo? ¿Es consciente calcula los límites de confianza de una estimación, o realiza una prueba estadística. usted el riesgo de sacar la conclusión eQ.uivocada? ¿Ha pensado en las co nsecuencias para las conservación y las decisiones de manejo de cometer tal error sin sospecharlo? ¿Conoce rorlililS de reducir el riesgo de cometer tal error? ¿Reconoce la vasta y críti ca diferencia entre el estadístico y el biológico? El capítulo S contesta éstas y otras preguntas relacionadas, Por favor no se amilane por el tema del capítulo S - la inferencia estadística - o la aparición ecuaciones matemáticas. Primero, la inferencia estadística está , o debería estar, basada el sentido, común. Segundo, en el capítulo S usted empezará con las preguntas biológicas pero b~ologlcamente relevantes - por ejemplo, cómo presentar valores promedio y la vanaclon .~e los datos Q.ue ha tomado. Luego aumentará, paso a paso, su manejo de la la apll~aClon de la inferencia estadística en la vida real. A lo largo del capítulo, se dará mayon~ de las veces la inferencia estadística es mal utilizada y mal interpretada (con potenCialmente graves) o s·lm I t d . . , . , p emen e pue e ser maproplada para contestar algunas baslca, conservación o manel·o . S·I us t ed es un estu d·lante, indudablemente va a disrrutar tratar de convencer a sus pro~ d . , eso res e esto. A un SI usted no cree Q.ue el diseño de los ca,mpo (capitulo 4) y la inferencia estadística (capítul o S) están basados en el sentido cntlcamente Importante Id· . ., s para as eCISlones de manejo, sa lte al apéndice D No ecuaclon matemática allí . , . ' pero para cuando term ine de lee r y actuar, tal vez haya f d un amentos mas Importantes de ambos.

CAPíTULO l . INTRODUCCIÓN

7

A propósito de los fundamentos más importantes de todos, ¿toma usted en cuenta la historia natural cuando selecciona normas de conservación o diseña o interpreta sus estudios? ¿Está acostumbrado a adoptar el punto de vista de los animales, plantas o paisajes Que está tratando de conservar o estudiar, en lugar de imponer inconscientemente su punto de vista? En este caso, el capítulo 6. Que está libre de matemáticas y técnicas. constituye la mitad de la esencia del libro. Por lo tanto, no se Quede a medias ley endo sólo el capítulo 4 (o de hecho, sólo el capítulo 6). LTrabaja exclusivamente en áreas protegidas o en el paisaje alterado fuera de ellas? ¿Ha reconocido, y tenido en cuenta, las formas en las Que esos dos paisajes - o cualQ!Jier par de hábitats o paisajes _ interactúan entre sí? El capítulo 7 presenta algunos puntos relacionados para Q!Je los considere. ¿Se da cuenta de Que si usted tuviera en cuenta el punto de vista de todo el mundo sobre la "integridad ecológica" de su paisaje tendría Que monitorearlo todo. desde las bacterias hasta los osos de anteojos y los jaguares? LBasa su estrategia de conservación en el concepto de las especies "bandera" para simplificar y atraer la atención pública? O, ¿prefiere las especies "sombrilla"? ¿Las especies claves o "piedrangulares"? O, lIas especies "indicadoras"? ¿Distingue claramente entre las especies Que son "indicadoras" y las Q!Je son "importantes" y ha pensado en las consecuencias de basar las decisiones de conservación sobre estas últimas en lugar de las primeras? ¿Ha escogido las mejores especies posibles como indicadoras? ¿Ha considerado monitorear procesos ecológicos, en lugar de especies, para indicar "integridad ecológica"? El capítulo 8 toca estos temas prácticos. Antes de leer el título de este libro, ¿había usado u oído antes la palabra biodiversidad? Al igual Que otras personas, ¿eQuipara usted la palabra biodiversidad con diversidad de especies? Y, ¿ha cuantificado, muy elegantemente. la diversidad de especies con un reconocido índice numérico? ¿Le es familiar el símbolo H' o el nombre índice de Shannon-Weaver (o simplemente Shannon)? ¿Ha considerado la base, las suposiciones biológicas y los altibajos en la historia de los índices de diversidad de especies, o si un índice es, de hecho, la forma apropiada para expresar la diversidad? ¿Es consciente de otras alternativas más informativas de manejo de información? El capítulo 9 se refiere a éstas y otras manifestaciones de la "biodiversidad". ¿Involucra usted a personas Que no son profesionales de la conservación ni ecólogos básicos, en la conservación Que usted practica o en su investigación de campo? ¿Ha considerado involucrar a un público más amplio en la filosofía de la indagación científica? LTal vez escolares o guardaparQ!Jes? ¿Qué tal visitantes o miembros de la comunidad? Para ver algunas ideas, vaya al capítulo 10. El último capítulo no tendrá sentido, sin embargo, si se ha saltado el resto del libro. Para darle inicio a esto, regresemos a los aspectos prácticos de la indagación científica. ¿Cómo funciona esta herramienta de investigación y cómo se puede hacer accesible a la gente Que no está entrenada específicamente en la Verdadera Ciencia?

•

,

CAPITULO 2

Si la ciencia va a ser de alguna ayuda para la conservación biológica . debe ser una ciencia mucho más inclusiva y amplia Que la Q!Je conocemos hoy. - Allen Y. Cooperrider (1996)

CualQ!Jier indagación científica comienza con una pregunta sobre algún aspecto de nuestro entorno. Según los intereses del investigador. la escala de dicho aspecto puede variar desde las partículas subatómicas. pasando por los genes. los organismos. las especies. los paisajes. los continentes. hasta nuestro sistema solar o las galaxias Que conforman el universo. Las preguntas Que preocupan a muchos ecólogos y conservacionistas tienden a ser planteadas a nivel del paisaje. aun cuando la pregunta esté enfocada en una sola especie. Estas preocupaciones pueden tener una variedad de orígenes. Una preocupación muy común es determinar cómo se verá afectada un área protegida y sus alrededores. además de algunas especies de interés. por una variedad de eventos. amenazas y alternativas de manejo. incluyendo las diferentes fOllllas de contrarrestar una amenaza dada (vea la figura 1. 1). Por ejemplo. uno puede estar preocupado por determinar la cantidad de leña Que puede ser extraída de una reserva sin comprometer seriamente la regeneración de las plantas y la calidad del suelo. o por seleccionar las formas de manejo Q!JC ptlmitirán la más rápida recuperación de una cuenca según la minería ilegal. La clave para la conservación de las protegidas o de los paisajes alterados. al igual Que para la investigación en biología y ecología. está en saber enmarcar las preguntas. Antes de continuar la lectura. lo insto a realizar el ejercicio del 2.1.

El método científico formal:

lmuy

académico?

Habiendo pasado por la experiencia de generar preguntas a nivel del paisaje. aullQ!JC 111 miniatura. discutiremos ahora el proceso de indagación científica a partir de definición de indagación científica involucra una serie de pasos lógicos QIIC

9

JIIIisIIe ca

10

CAPiTULO 2. El PROCESO DE INDAGACiÓN

Recua dro 2 .I.

ctiQ!ue observar el paisaje Pra

y

formular preguntas

un lápiz Salga al aire libre y busQue un paisaje en miniatura. ser Agarre un cua derno y . d arche de malezas al borde de la calle o e un sendero. la maceta con nores. un P . . . t la entrada de un área protegida, unas rocas cublerLas de musgos, l1li estaclonamlen o a abandonado, el patio de la escuela, un potrero, el suelo de un boSQue o el tronco de l1li . ey marQue una peQueña parcela, de unos 50 x 50 cm, Que contenga gran de. SeIeCClon .' I . . ba cantidad de heterogeneidad. Primero, examine CUidadosamente e paisaJe ~ue aca de nos 5 minutos dibuJ'ando un croQ~Jls de 105 prinCipales elementos Luego empIee u . ' Q!Je contiene el paisaje - por ejemplo, 105 ~Iferentes tipOS, formas o parch~s de plan~. desnudo, la hojarasca, las hormigas y aranas, las piedras, las ramitas ca!das, las grietas cemento, la basura, 105 parches de 501 y sombra y las hendiduras o 105 hQuenes en un Luego, dediQ!Je unos lOó 15 minutos a pensar y escribir al menos cinco preguntas (nQs. posible) Que le vengan a la mente, sobre lo Q!Je observa dentro de la parcela. No hay sobre el tópico o formato de las preguntas. Siéntase en libertad de tocar las cosas con el con un palito. Lo más importante es Que no dude en eScribir cualQ!Jler pregunta Q!Je se le Regla número J: no hay preguntas estúpidas. ~Igunas preguntas lo llevarán con más facilidad indagación de primera mano (el tema del capitulo 3), pero todas las pre?untas. son vez Que se sienta cómodo formulando preguntas sobre lo Que ve, habra dominado la fasc: crítica de la indagación científica.

llevan a una respuesta provisional o a una revisión objetiva de la pregunta original. En la menos en teoría, se utiliza un eSQ!Jema conocido como el método científico o el método deductivo (figura 2. 1) I . En el método científico formal. la pregunta se convierte en una aseveración - formulada predicción - pero sólo después de haber pasado por las tres primeras casillas Que conforman superior de la figura 2. 1. El proceso comienza cuando un concepto general (teoría) o un referencia (paradigma). sugiere a una investigadora la idea de Que hay una relación o un efecto Que puede presentarse a través de un universo Que incluye, pero no está ámbito inmediato de la investigadora. Esta idea puede ser derivada directamente de la ser estimulada por una observación Que ella ha hecho en su entorno. Esta idea se fOllllaliza como una hipótesis científica, o más precisamente, como la hipótesis científica alterna Esta hipótesis se denomina alterna, porQue se reconoce la posibilidad de Que tal efecto en realidad no siempre exista (la hipótesis científica nula Ha)' Nótese Que las son totalmente distintas de las hipótesis estadísticas nula y alterna Que se discutirán en La investigadora obviamente no puede evaluar las dos hipótesis científicas, o la learla todas las posibles condiciones espacio-temporales en Que aplicarían. Ella sólo en su entorno inmediato y en el tiempo presente. Por lo tanto, el tercer paso de la de la pregunta consiste en derivar (deducir) una predicción, Que confina el alcance de 11

CAPITULO 2. El pROCESO

Hocle ntlftca H"cIe nUfica

l)[

Declucc'6n

INDACJIClON

11

. 1Pred'Ccl{)n I

Deducci6n

+ Diseno conceptual del _lUdio: - émblto y a.cele - formato (axperi",entel • de observacl6n) - factor •• para examinar - variable. para ",.dir - metodolog la

Revisar teorla o paradigma: ¿apoyar o modificar?

...

Revisar Ho y HA cientlfica: ¿apoyar o no la HA?

...

Revisar predicci6n: ¿apoyar o no?

+

...

( Ho. H" ee'adletlca para cada variable registrada)

[Revisar Ho y HA estadlstica: ¿rechazar o no la Ho?)

I Análisis

I~--

Toma de datos ~

Diseno cuantitativo del muestreo o experimento

Agura 2.1. El método científico formal. AQuí. la indagación científica empieza con las dos casillas en la parte superior iZQUierda: la teoría o paradigma y la observación.

(alterna) al entorno accesible para una investigación. La predicción especifica lo siguiente: "si la hipótesis alterna es siempre cierta bajo las condiciones X. y y Z. y en mi entorno se presentan dichas condiciones. entonces puedo predecir Que tal cosa ocurrirá aQuí y ahora". A continuación se presenta un ejemplo de esta lógica: •

•

PARADIGMA: la vegetación interactúa con el ciclo del agua. O.

•

TEORÍA: la cobertura de vegetación afecta la tasa de evaporación de la superficie del suelo.

•

OBSERVACiÓN: en la reserva en la Que trabajo. algunas parcelas van a ser taladas de acuerdo al plan de manejo.

•

HIPÓTESIS CIENTÍFICA ALTERNA: la tala cambia la tasa de evaporación del agua de la SUperfICie: del suelo.

•

HIPÓTESIS CIENTÍFICA NULA: la tala no cambia la tasa de evaporación del agua de la Sllpuflclc del

12

•

CAPíTULO 2. El PROCESO DE INDAGACiÓN

PREDICCiÓN : sí la tala cambia la tasa de evaporación de agua del suelo en todo tiempo y lugar., parcelas seleccionadas son taladas en la reserva donde trabajo, y sí mido las tasas de : y después de la tala, entonces observaré un cambio en dichas tasas.

Después de especificar la predicción, la investigadora procede de acuerd,o al eSQuema de la siguiendo con cautela los pasos de diseño del e,stud,o, tom~ de datos Y, anahsls. Los ~es~l.tados de datos le permiten continuar con la evaluaClon de la hlpotesls estadlstlca - SI está utilizando estadística (capítulo 5) -y con el escrutinio de los tres primeros pasos, pero en sentido contrario. si los datosY el análisis estadístico están de acuerdo con la predicción, esto apoya la hipótesis alterna, lo cual, a su vez, es evidencia Que apoya el concepto general (la teoría) Y el marco referencia (el paradigma). De otro lado, si la evidencia es firme Y no apoya la predicción. aun una sola vez, esto en la ciencia formal significa QlJe la investigadora no puede rechazar la nula . En consecuencia , la hipótesis alterna es rechazada en este caso y por lo tanto no universalmente cierta. Esto significa Que la teoría, o incluso el paradigma, debe ser evaluada de Que llevaría a repetir el ciclo de la figura 2.1. Si se sigue escrupulosamente, el método científico formal es un medio muy poderoso para el ciencia, como lo muestra la figura 1.3. Pero, ¿es el método científico formal siempre el mejor la indagación científica como se definió antes? Quizás no. Primero QlJe todo , el método científico formal es inapropiado para propósitos de conservación. manejo de áreas protegidas, o para los propósitos de la mayoría de las investigaciones de ecología y campos afines (Crome 1997; Johnson 1999). El método científlco formal se investigación científica como un medio directo de evaluar la eSQuina superior iZQuierda de la casilla superior de la figura 1.3 - es decir, el conjunto de conceptos (la teoría) - más Q!Ie en particu lar o la pregunta específica Que tiene Que ver con nuestro entorno. Es decir. si la siguiese fielmente el marco formal de la figura 2.1, estaría utilizando la prueba de sus como un mecanismo para evaluar el más grandioso 'Jin eyang" de las dos hipótesis De esta forma, ella se gana la fama (aunQue raramente una fortuna) ya sea ponwe prOlleC apoyo a la verdad universal de la hipótesis y de los conceptos de moda. o porQue científica alterna, lo cual obliga a hacer una modificación radical de la teoría. En este donde se va n a talar las parcelas es de poco interés de por sí. Este bosQlJe es un evaluar la hipótesis científica (alterna) de QlJe la cobertura de vegetación afecta la agua del suelo en cualQuier tiempo y lugar. Si usted es un investigador en conservación o el administrador de un área protegida. validez universal de la hipótesis científica Que relaciona la cobertura vegetal con las o las consecuencias particulares de la tala en la reserva particular en la Que de ca~po ~e. está inv~Stig~ndo la relación entre la escasez de alimento y la cohbnes, de mteresana mas la validez universal de la aseveración de Q!Ie la co~petencia interespecífica ~stá n relacionadas en cualQuier organismo y en esta OCUrriendo con los cohbnes en el hábitat particular donde usted de I~ conservación QlJe trabaja en un área protegida en Am~rlca laUna. A conjunto de todas las áreas protegidas del mundo. sino aQPé11a de la

CAPITULO 2. EL PROCESO DE INDAGACiÓN

13

de esta área en particular no importa QJ I d' , ., t ' b' . , ue e me 10 mas erectivo de restaurar una cuenca degradada por la mlnena en es a area tam len lo sea en S'be ' Z' b b - L' I na. 1m a we. Australia. o incluso en el otro lado de la misma montana. a pregunta urgente QJue s t' I d . , . , e es a p antean o se relaciona sólo con el entorno inmediato. la respue~ta te;lra para gUiar las pohticas QUe aplican a ese entorno (vea la figura 1.1 ). Los dos prim:ros pas?s .e a Ig~ra 2. 1 - es deCIr. los conceptos generales y la observación Q.ue catalizan el proceso la hlpotesls Clentlfica universal - deberían simplemente serv'lr com d' . I .Y o un me 10 conveniente para p antear y enmarcar una pregunta urgente cuyo alcance está restringido en el tiempo y el espacio. Raramente será de beneficlOpar~ el proreslonal de la conservación convertir una pregunta abierta y claramente presentada. en una predlcclon nglda y rormal.

El ciclo de indagación: lmuy simple? En segundo lugar. acep~émo~lo. el métod~ científico rormal. tal como se suele presentar (por ejemplo. como en la figura 2. 1). intimida a la mayona de las personas. incluso a muchos entrenados en la Ciencia Verdadera. Aun si su terminología compleja y aparente rigidez filosófica no asustan a la gente. ¿cuántos no han Simplemente memonzado (o usado ciegamente) el método científico sin realmente entenderlo? Observe escépticamente la figura 2. 1. Todas esas casillas llenas de jerga. QUe constituy en los conceptos rundamentales del método científico rormal. pueden condensarse en tres pasos lógicos básicos del .. ciclo de indagación" (figura 2.2a). Replanteemos la sección precedente en lenguaje común y enrOQ.uémonos en responder nuestra pregunta específica más Q.ue en evaluar conceptos universales. Como siempre. la indagación comienza con una observación sobre lo Q.ue nos rodea (figura 2.2a). Sin embargo. esta observación nunca permanece aislada. Consciente o inconscientemente. el observador siempre la pone en el contexto de un concepto más amplio. Este contexto no tiene Q.ue ser rormal. Por ejemplo. suponga Q.ue usted observa un ser de dos patas aproximadamente de su mismo tamaño. Q.ue lleva un objeto largo y delgado de madera y acero. y QUe se aproxima a unas cosas grandes y emplumadas QUe están posadas en un árbol. Basado en su experiencia previa. usted pone esta observación en un contexto más amplio: un cazador de la comunidad local se apresta a lancear una chachalaca (charata. guacharaca). un pájaro grande y comestible . Las observaciones puestas en contexto e incitadas por la curiosidad. lo estimulan a formular la pregunta - tal como lo hizo en el ejercicio del recuadro 2.1. En este caso. la pregunta Q.ue se viene a la mente puede ser: "¿cómo cambia la abundancia de chachalacas en el boSQ!Je al alejarse de las comunidades?,, 2 En esencia. toda la línea superior de la figura 2.1 se condensa en el primer paso de la figura 2.2a: plantearse la pregunta. A continuación. usted realiza una acción para contestar la pregunta: diseña y lleva a cabo un estudio a la escala Q.ue corresponde a la pregunta. Este paso. Q.ue realmente cubre la parte de la derecha y de abajo del ciclo de la figura 2. I . resulta en un conjunto de resultados o datos. Una vez Q.ue esta acción ha provisto una respuesta específica - los resultados obtenidos - a su pregunta particular. viene el tercer paso crucial de reflexión. En esencia. este paso cubre toda la parte izQ.ulerda de la figura 2.1 y más. La renexión se da en varias rormas. tal como lo indica la. fi~ura 2.2a.lQué Implican los resultados con respecto a la pregunta original? ¿Ha sido su razonamiento Imci~1 a~do o no? lPodrfan otros renómenos no considerados haber producido los mismos resultados? lDebió ser orientada la pregunta de manera direrente? lA cuáles conclusiones está dispuesto a llegar? lHasta dónde puede lusUfIcar la

fUI

I

I

•

1. PRE GUNTA Observación + to que aabemoe (marco conceptual) + Inquietud

b

z. ACCIÓN - ¿O'" eet8moa - ¿06nde '1 - ¿Qu6

"'.iilO'

4 . AP LICACiÓN + la vlgll nela continua

- ¿C6ihO - R_ _ _

-R ••u~ 3 . REFLEXiÓN Reflexionar acerca de: - La PREGUNTA - La ACCiÓN - Los HAll AZGOS - Los ÁMBITOS MAs AMPLIOS • La APLICACiÓN

Agura 2.2.

El método científico más básico: al el Ciclo de Inda~aci6n y bl el Ciclo de Indagacion Aplicada. Modificado de Arango. Chaves y Feinsinger

~

CAPiTULO 2. EL PROCESO DE INDAGACiÓN

1S

extensión de sus conclusionesy especul . 1 . . aClones a otros ugares. tiempos o condiciones? LSurpieron prepuntas nuevas. Interesantes o urgentes durante I d ' CY o . d ., 7 F I d b e proceso e estudiO. Q!Je puedan iniciar sus propios ciclos de I.n agaClon . Ina mente. e e reexaminar el estudio con respecto a la forma como lo diseñó y ejecutó. (Era el estudiO totalmente adecuado para contestar la pregunta original? ¿Podrían haber sido influidos los resultados por sesgos . , las complicaciones imprevistas . . en . la metodolog'la o eI muestreo? ¿Podnan

relaCionadas con I~ ~Istona nat~ral. el comportamiento de los animales. los rasgos de las plantas. sutiles interacciones ecologlCas o el chma. haber influido en los resultados de manera Q..ue la pregunta original no ha Sido directamente contestada? La etapa de reflexión es tan crucial para los estudios sobre conservación de la biodiversidad. como lo es para cualQ!Jier otra ram.a de la ciencia. Muy pocas investigaciones. sean realizadas por científicos de laboratono o por profeSionales de la conservación. involucran una reflexión adecuada. Los resultados se "escriben en piedra" y se sacan conclusiones. sin ninguna consideración adicional sobre su validez y Significado con respecto a la pregunta original. ¿Por Q!Jé representa esto un problema? PorQ..ue. en el caso particular del manejo de áreas protegidas y otros asuntos de conservación. el ciclo de indagación incluye un cuarto paso: la aplicación (figura 2.2b). Los resultados e interpretación de un estudio estrictamente circunscrito en el tiempo y el espacio. guiarán otras decisiones prácticas en el futuro yen grandes escalas. Estas decisiones pueden tener efectos de gran alcance sobre el destino de estos paisajes. Por lo tanto. la reflexión sobre "Q..ué tanto puedo extender mis especulaciones y conclusiones". adQ!Jiere una tremenda importancia. Aún más. el proceso de reflexión debe continuar incluso después de Q!Je la aplicación haya tenido lugar y se hayan ejecutado las normas de conservación basados en una cuidadosa indagación científica. Es decir. se debe hacer seguimiento y reevaluación constante de los efectos (y la efectividad) de dichas pautas. Algunos efectos pueden ser inesperados. lo Q!Je daría origen a nuevas preguntas Q..ue a su vez catalizarían nuevos ciclos del "ciclo de indagación aplicada" ilustrado en la figura 2.2b J . ¿Es cualQ..uiera de los ciclos diagramados en la figura 2.2 suficiente para hacer ciencia básica (figura 1.3)7 Seguramente va a encontrar desacuerdos entre los filósofos de la ciencia en la respuesta a esta pregunta. A muchos les va a parecer Q..ue la figura 2.2 es muy simplista. Sin embargo. como investigador profesional he basado mis propias investigaciones en ella. consciente o inconscientemente. Como profesor. he explotado el ciclo de indagación con grupos Q!Je van desde maestras de preescolar hasta estudiantes de post-grado en ecología y profesionales de la conservación. Más adelante me volveré a referir a estas aproximaciones de tres pasos (figura 2.2a) o de cuatro pasos (figura 2.2b). cuando discuta. por ejemplo. los medios para involucrar a las comunidades locales en el proceso de indagación (capítulo 10). La mayoría de la gente usa alguna versión del ciclo de indagación. a menudo bajo la etiQ!Jeta de "sentido común". en su vida cotidiana. Sin embargo. usted probablemente es un poco escéptico y está murmurando: "bueno. sí. el esQ!Jema de la figura 2.1 no me es útil porQ!Je es muy académico. pero. ¿no son también inútiles los de la figura 2.2 por ser muy simplificados?" Antes de resolver estas dudas. consideremos un caso práctico del proceso de cuatro pasos de la indagación aplicada (figura 2.2b).

¿Practican los

la Indagación clenUfica?

Un campesino Q..ue vive en las tierras altas húmedas del noroccidente del .Ecuad.or, o e~ cualQ..ui~r otro paisaje de agricultura de peQ!Jeña escala. debe tomar decisiones de maneJo casI a diana. Por eJemplo. debe decidir Q!Jé cultivar en su parcela de una hectárea Q..ue acaba de abrir en una ladera (figura 2.3).

16

CAPíTULO 2, EL PROCESO DE INDAGACiÓN

Dados el tiempo y la energía QJ.Ie se reQJ.Iieren para cultivar la parcela. e~ campesino Qlllere QlJe el cultivo QlJe escoja será productivo bajo las cond iCiones problematlcas de cobertura de te ba,'as temperaturas y alta humedad QJ.Ie predominan en su parcela. Puesto QIIe cons tan , , "r' n parcelas Que atender., el campesino no tiene nmgun ala n y pre lere esperar un ,ano antes QIIe decisión eQuivocada. El decide hacer un ensayo limitado con dos cultiVOS: un tubérculo. el Ullucus luberosus. y una legumbre. el chocho o chachafruto Lupinus mutabilis. Así. despu& la tierra. el campesino planta unos tubérculos de melloco y unas semillas de chocho en cada uno sitios dispersos por toda la parcela, Está consciente de QJ.Ie hay variación en las condiciones del humedad a través de la parcela y de QJ.Ie no aprendería nada útil si limitara sus ensayos a un solo si plantara el ulluco en un rincón y el chocho en otro (vea el capítulo 4) , A medida Que las nuestro campesino las revisa ocasiona lmente y nota el creCim iento y la salud de cada cultivo. el momento de la cosecha. descubre QJ.Ie un hongo ha atacado a la mayoría de las plantas de la producción de frutos es casi nula, En cambio. los ullucos se ven saludables y la producción de es razonable. Claramente. bajo las condiciones de este ensayo. el ulluco es la mejor opción. Sin embargo. corriendo a comprar semilla (tubérculos) para toda la parcela. el campesino se pregunta: pasado. ¿las condiciones climáticas fueron típicas? O. ¿Quizás fue un año húmedo. lo QIIe crecimiento del hongo y por lo tanto la pérdida de la cosecha de chocho fue atípica? ¿Es QlJe el año entrante el clima sea igual al de este año Que pasó? Por otra parte. el parcela de una hectárea a una elevación más baja. con condiciones de exposición. diferentes. ¿Le permiten los resultados de este primer ensayo suponer Que el ulluco también opción en esta otra parcela? Después de pensarlo un poco. el campesino decide ulluco en la parcela donde hizo los ensayos. a pesar de su incertidumbre sobre el clima del Por otro lado. también decide no plantar ulluco en la segunda parcela. hasta haber tenido la hacer unos ensayos allí. Quizás con otros cultivos.

Comp~re la secuencia de pasos Que siguió el campesino (observación y duda. declslon). desde el paso inicial de preguntarse cuál cultivo sería mejor hasta el paso

Un mosaico Toisán Ecuador). usadas para o pasturas cosechas

CAPITULO 2. EL PROCESO DE INDAGACIÓN

Inquietud con respecto al manejo - observación - conocimiento anterior ylo el sentido común - directrices de afuera - comunidad local

------~I

17

pr.sIum.1

t Diseflo conceptual del estudio: - ámbito y escala - fOllllato (experimental, de observación) - lo que se comparará - lo que se medirá - metodologla

Reflexión continua

t Monitoreo continuo

t Reflexi.ón y a.plicación a la escala del ámbito de la Inquietud - generalización cautelosa de los datos - de~arrollo de. las pautas de manejo - aplicaCión CUidadosa de dichas pautas

[ Ho, HA estadlstica para cada variable registrada]

t

..

Análisis de datos - resumen - [inferencia estadística]

Diseflo cuantitativo del muestreo o experimento

f - - - Toma de ...._ _ __ datos

......--

Agura 2.4. El ." Ci~lo de ~anejo" : el ~iclo de ind~gaci.ón Aplicada de la figu,ra 2.2b, expandido para la indagacJ6n clentlfica aplicada espeCifica mente a inQUietudes de conservacion y a otras preguntas QPe generacln pautas o decisiones de manejo. El proceso empieza en la parte iZQ.uierda superior.

cultivo seleccionado. con el ciclo de indagación aplicada ilustrado en la figura 2.2b. lHa practicado este cam pesino la indagación científica? Claro Que sí. ¿Ha tenido él una formación formal en ciencia? Casi seguro Que no. El campesino tiene tres vecinos, Que toman sus decisiones basados respectivamente en: (1) los consejos del técnico agrícola recién llegado. (2) la opinión de un tío-abuelo Que tiene una granja en otra cuenca y (3) lo Que dice el almanaQue agrícola. ¿Están estos vecinos practicando la indagación científica o no?

El "ciclo de manelo y conservación" y el "ciclo de

de campo"

Desarrollemos ahora dos marcos de indagación científica intermedios entre la formalidad académica de la figura 2. I Y la simplicidad de la figura 2.2. Primero. ¿Qué pasa si usted es un profesional de la Lo Que necesita es un eSQ!Jerna para encontrar "la mejor opción" entre diferentes alternativas. Tal se presenta en la figura 2.4.

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CApiTULO 2. El PROCESO DE INDAGACiÓN

En este CSQlJema. QlJe es simplemente el cido de indagación apl~ (figur3 2.2b) con ...,... proceso comienza con una preocupación particular Q.!Je puede tener diferentes orfgew 5 Por trabaja en un área protegida y podrla observar directamente. u~ amena~a real o : de la reserva . O. su preocupación podrfa provenir del ~onoclml~nto prCV10 (suyo o de 3Iguicn .... podrfa ser un problema. Por ejemplo. Q.!Jizás usted ha leido el artICulo de Janzen (1983) - ~ea d y se pregunta si las pasturas abandonadas Q.!Je están inva.didas de malrzas y Q!Je ~ d de la reserva. podrfan estar dominando el banco de se~llIas en el suelo del ~ Y alterando. en comparación con las pasturas limpias y bien mantenidas o los campos de malz al otro lado de O. Quizás su preocupación se origina en el sentido común. Por ejemplo. dado Q!Je hay el perímetro de la reserva y Q.!Je se puede escoger entr~ usar bueyes? deslizadores _ : troncos. sería lógico preguntarse cuál de los dos metodos causarla el menor dano. O. la puede originarse entre los miembros de las comunidades locales. Quizás ellos se explotación puede soportar una población de una planta medicinal sin desaparecer. preocupación puede originarse lejos del área protegida; por ejemplo. el ministerio le ha erMado para evaluar una cierta política de manejo o una cierta amenaza.

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La inQuietud relacionada con el manejo da origen a un paso muy importante: enmarcar una será contestada a través de una indagación de primera mano (figura 2.4). En el capitulo 3 pormenores de en marcar una pregunta. Una pregunta bien enmarcada nos lleva pronlamalla conceptual de la indagación propiamente dicha. lo cual exploraremos en el capítulo 4: ~ registrar. y dónde. cuándo. cómo y por Quién? ¿Cuál es el alcance de su pregunta? diseñar la indagación de manera Que los resultados se puedan aplicar con precaución en ¿Se reQ.!Jiere un experimento o no? ¿Cuáles son los factores o relaciones Que se evaluar*l? datos se tomarán? ¿Con cuáles métodos? Finalmente. lserá de utilidad la estadística caso, antes de proceder se deben establecer las hipótesis estadísticas formales para cada Que se van a tomar, como lo veremos en el capítulo S. Sea Que use o no la estadística muestras deberá tomar o cuántos ensayos experimentales deberá realizar? En el capitulo SI se discute esta decisión crucial Que a veces se pasa por alto. Por fin, ha tomado los datos. Después de realizar los análisis y (Si es rCQ.ucrido) estadística a los datos (figura 2.4). debe sentarse y renexionar, como en el tercer paso ¿Qué significan realmente los resultados? Una vez más, dado Q.\Je los datos mientras Q.!Je las decisiones de conservación afectarán otro tiempo y lugar. lQ!Jé tanto se sus conclu.siones? En el capítulo 6 se considerará esta pregunta crucial desde el punto. natural. F.I~almente, usted y. otros usarán su investigación como evidencia para conservaClon y ponerlas en practica. Pero esto no es todo. Igual Que antes. usted los efectos de estas pautas por medio de un riguroso progr3ma de seguimiento. El preCio de la conservación. Sin embargo, la vigilancia eterna es el precio del acumular enormes pilas de datos, se debe evaluar y renexionar Que se acumulan. Nuevamente, los efectos imprevistos de las pautas deben ~~ .Que a su vez debe iniciar nuevos ciclos de indagación'. Note . Ciclo de! manejo y conservación" (figur3 2.4) y el método clentlflco mdagaClon gira alrededor de su propio paisaje y los eventos QIIC • apoyar o refutar la efectividad de sus pautas en todo el mur;do.

rom.a

CAPiTULO 2. El PROCESO DE INDAGACIÓN

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Igualmente. si usted es un estudiante o un proresional de la ecología de campo. la de la silves~re o un cam~ afín. ¿se sentirla a gusto pensando Que su largo y difícil pr~ de es tan solo una peQuena parte de la inrormación usada para evaluar una hipótesis dentlTlca sin ningún otro valor intrínseco? Si sus resultados no apoyan la predicción de Q.!Ie la competencia entre colibríes y la abundancia del alimento están relacionadas en su sitio de estudio. ¿está usted preparado para anunciar al mundo Q.!Ie "la hipótesis científica (alterna) de una reladón universal entre la competencia interespecífica y la abundancia de recursos no rue apoyada; por lo tanto. debemos abandonar hipótesis y reevaluar la teoría y el paradigma de la competencia interespecífica"? Dudo Que responda Q!Je sí a ninguna de las dos preguntas. Lo siento. pero si es un ecólogo o un biólogo de campo. usted no está ejerciendo la Ciencia Verdadera en el sentido de la figura 2.1. Más bien. usted acepta la complejidad de la ecología de campo y de la historia natural y reconoce Que cada situación es probablemente única debido a la multiplicidad de ractores Q.!Ie innuyen en lo Que está ocurriendo aQ.!lí y ahora (Crome 1997). A usted le interesa la pregunta particular de lo Que pasa con los colibríes en este paisaje ahora. aunQ.!le en la discusión de su tesis especule sobre la aplicabilidad de sus resultados a otras situaciones. En realidad. usted está ejerciendo la Investigación Científica Verdadera - no la de la figura 2.1. sino la de la figura 2.5. Usted está siguiendo el "ciclo de estudios de campo". el cual es simplemente una versión más detallada del ciclo de indagación ilustrado en la figura 2.2a. Mientras observa a los colibries peleándose por un parche de nores. sabiendo Que el número de nores probablemente varia a lo largo del año. usted piensa en el concepto de competencia interespecífica y la idea de un estudio empieza a tomar rorma. la idea general -y por ravor no conrunda las cosas etiQ.!letándola como una "hipótesis" -lleva a una pregunta específica (vea el capítulo 3). Usted responderá la pregunta diseñando las particularidades de un estudio. tomando los datos y renexionando sobre los resultados - lo Que incluye ver si estos últimos encajan con la teoría general y con los resultados de otros estudios en el mismo tema. la principal entre el ciclo Que usted sigue como ecólogo de campo (figura 2.5) y el Q.!Ie sigue como un proresional de la (figura 2.4). es Que esta vez no va a aplicar los resultados a decisiones de manejo sobre los colibries y las nores. ni va a monitorear las consecuencias de tales decisiones. CualQuiera de los cinco métodos presentados tiene potencial para servir de gula en la indagación cientmca. Escoja el Que le guste. Quizás las metas de las figuras 2.5 ó 2.2a son más apropiadas a sus intereses. Quizás las metas aplicadas de las figuras 2.2b ó 2.4 son más relevantes para sus preocupaciones de conservación. Quizás usted es un físico y la figura 2.1 le viene bien. CualQuiera Que sea el esQ!Jema Q.!Je use, sin embargo. el paso de enmarcar la pregunta es crítico. simplemente POrQue algunas rorlllas de enmarca~ las preguntas llevan a renexiones y aplicaciones más útiles Q.!Ie otras. En el siguiente capitulo nos enrocaremos exclusivamente en este paso.

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CAPITULO 3

Saber hacer las preguntas es tan importante como contestarlas. - Allen Y. Cooperrider (1996)

Como lo muestra la figura 2.4, la preocupación por la conservación o por cualQ.uler otro tema puede generar numerosas preguntas (vea por ejemplo, el ejercicio del recuadro 2.1). Cabe recalcar Q!Je, aun
Cómo

preguntas Q..ue

sr se

Las preguntas se deben formular de manera QlJe se puedan contestar con datos tomados dentro de un período de tiempo razonable. Preguntas tales como, ¿cuáles?, ¿cuántos?, ¿dónde?, ¿cuándo?, ¿cuál es la

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CAPITULO 3. ENTONCES. ¿C

úAl ES U\ PREGUNTA?

7y ¿cuál es la ' 1 n las consecuencias inmediatas 7 . ó varía 7 'cua es so , . relación entre .. .. , (c mo .. ( d' t mente mediante la aplicacion cUidadosa del d n contestar Irec a , I por lo genera se pue e I 'entan a investigar patrones o eventos del · 22 2 4 ó 2.5. Estas preguntas o Orl Iguras . , . f . .' d I cuadro 2 I ('cuántas veces formuló usted una . b durante el elerClClo e re . .. .. , .. Sin em argo, . d I dema's las preguntas ¿por Que? son el corazón del .. "'7 Al contrariO e as ' palabras por Q!Je . .d ara el paso inicial de una indagación (figura 2.2). Esto lo renexión, pero no son ~proplat,af5 Pcon un 'por Q!ué7 Seguro Que se atascaría. Un ¿por Q.uc!? ' . . a I Ica ( . de IniCiar un indagaClon cien d ocidos del pasado Que pudieran haber generado las explorar todos los eventos escon . ' . 7 't r' l a una máQuina del tiempo. Sin embargo, los (por Q.ué. resente y para eso necesl a . ' P I sultados Pero uno no los contesta directamente, SinO Q.ue . b usted refleXiona so re os re · . .. I . . . explicaCiones para sus observaciones . especula ' o considera pOSibilidades a ternatlvas. MZ , los (por ' ' 7 Io obll'gan a transformar esas posibilidades en nuevas preguntas contestables aun, Que. nuevos ciclos de indagación. Por ejemplo, es posible contestar la pregunta ¿cómo difiere el núme;o de plánt~las de una maleza Que invade la reserva, entre bordes Que colindan con vegetaClon secundarla y otros con potreros 7 a través de una investigación en el momento. En ca~b i~, la pregu,nta ¿por Q.ué más plántulas en la primera situación Que en la segu nda?, surglrla solo despues de Q.ue ha más pl ántulas en los bordes Que colindan con creci miento secundario Que en los Que potreros. El ¿por Qué). sin embargo, no puede contestarse directamente en el presente, pues eventos del pasado Que pueden haber influido en la llegada, supervivenci ay germinación de Que produjeron las plántulas Que ve hoy en día. Una posible expli cación de ese resultado propuso lan zen (1983) (vea el recuadro 1. 1). Es decir, es posible Que en un pasado no m'!Y crecimiento secundario y sus plantas en fruto hayan atraído aves y mamíferos frugívoros regresar a la reserva, hayan transportado un gran número de semillas de esas plantas. Sin como buen naturalista Que es, usted sabe Que hay un gran número de otros eventos del podrían también explicar las diferencias actuales entre los dos sitios. Estas posibil diferencias en el uso previo de la tierra, en las tasas de ataQues de hongos o patógenos a Que estaban enterradas en el suelo, en la depredación por hormigas y roedores. en la tasa mismas plántulas fueron atacadas antes de Que usted apareciera en escena, en la en otros factores microclimáticos y en las propiedades del suelo - así como el contes tar directamente la pregunta ¿por Qué?, necesitaría exami nar cada una de esas aún más alternativas. Sin em?argo, una renexión sobre por Qué usted obtuvo esos resultados particulares (más sl tuaClon Que en la otra), lo puede llevar a considerar seriamente una de las posibles base en eso usted puede formular una pregunta Que sí se pueda contes tar acerca de Q)Jc! les en la actualidad a las plántulas, y contestar esa nueva pregunta median te una indagación de Por elemplo, digamos Que ha observado Que la mayoría de las especies de plantas carnosos y semillas dispersadas por animales. Con base en esto, podría proponer QI.IC lanzen (1983) es de hecho la explicación más probable del patrón Que observó reQuiere la evaluació~ ;nás urgente antes de tomar una decisión sobre el pl an de manejo. Originado en la renexlon del primer ciclo de indagación (sobre los patrones de las

CAPtrULO 3. ENTONCES. ¿CÚAI. ES lA PREGUllTN

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un segundo ciclo. Este segundo ciclo podría empezar. por ejeillplo. con la pregunta: ¿cómo varía la tasa de deposIción de las .heces de animales Que contienen semillas de la especie invasora. entre el bosQyc bordeado con creCimiento secundario y el boSQue bordeado con potrero? Evite la tentaCi?n de comenzar una indagación científica con una pregunta Que en realidad pertenece a la fase de renexlon. Preguntas tales como: ¿cómo podemos manejar la reserva de manera QlJe se pueda manten.er efectivamente la biodiversidad en el próximo siglo? y ¿cómo podemos desarrollar el centro de educaCión de manera Que incite a los visitantes a conservar su propio medio ambiente cuando regresen a casa? son urgentes. necesarias y convincentes. Sin embargo. son preguntas para la fase de renexión y más apropiadas para ser contestadas alrededor de una mesa. a través de consenso entre las partes interesadas. Que a través de un ciclo de indagación.

Cómo formular preguntas comparativas Las preguntas deben ser comparativas. La comparación debe estar implícita en el problema de manejo (figura 2.4. iZQUierda superior) o en el concepto Que la originó (figura 2.5). Una pregunta comparativa reQuiere Que usted enfOQue el problema o concepto general. y le permite analizarlo en la renexión posterior. En cambio. una pregunta no comparativa es por lo general un callejón sin salida. Que no permite renexión posterior ni avance adicional. Supongamos Que su problema tiene Que ver con corredores biológicos (vea Beier y Noss 1998). La pregunta ¿cuántos individuos y especies de mamíferos carnívoros usan este corredor de hábitat? cumple con el criterio anterior. Se puede contestar por medio de una toma de datos de primera mano. Sin embargo. esos datos no nos llevan a ninguna parte en términos de desarrollar recomendaciones de manejo. En cambio. preguntas tales como: ¿cuál corredor tiene más uso por individuos y especies de mamíferos carnívoros: uno de bOSQue primario o uno de bOSQue secundario? ¿los mamíferos carnívoros cruzan más un paisaje agrícola si h'!)' un corredor Que si no lo hay? o ¿cómo varía el uso del corredor entre las distintas estaciones del año? involucran todas una comparación entre dos o más juegos de condiciones. La renexión sobre las respuestas a esas preguntas puede llevarnos a recomendaciones generales sobre los corredores de hábitat. Por supuesto Que los datos obtenidos objetivamente en respuesta a una pregunta no comparativa son valiosos por sí solos. Ocasionalmente es imposible disponer del tiempo y los recursos para examinar dos o más sitios. períodos de tiempo. juegos de condiciones o tratamientos experimentales Que se reQuieren para contestar una pregunta comparativa. Sin embargo. con sólo ampliar un poco el ámbito de una pregunta Que inicialmente no era comparativa. el profesional de la conservación puede aumentar significativamente la utilidad de sus resultados. Consideremos un segu ndo ejemplo: un área protectora. recién declarada. consiste en un número de fragmentos de bOSQue primario dispersos en un mar de crecimiento secundario arbustivo. La mayor preocupación es mantener una alta diversidad biológica de primates de bOSQue. La investigadora de planta de la reserva observa un fragmento de bOSQue en particular y se pregunta: ¿cuántas especies de primates viven en este parche de bOSQue. y cuáles son raras y están amenazadas' La pregunta es válida pero. ¿Qué utilidad tendrían esos resultados aparte de describir el estado de ese fragmento en particular? Si ella cambia la pregunta así: ¿hay una diferencia en el número de especies de primates raras y amenazadas

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h lr u ted l' (lut" y .líu ta u pregunta egún sea necesario con respecto a 105 dos I pre: unl e onrorm r m' fácilmente a ello y lo guiará más directamente a una I en d P"llIer) pleguntese: de a uerdo con la presunta, ¿Qué es lo Que se está I J u ,¡) ((ln 1./ prr un/a. ¿Qué e lo Que se está midiendo (observando. JJ unidJu ¡J lo e e tá comparando? Por cíemplo, en la pregunta final de la I

CAPITULO 3. ENTONCES. ¿CÚAl ES LA PREGUNTA!

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sobr~ primates. ¿Qué va a comparar? IExactol Ella comparará frapmenlos de bosQ!ue de varios laman-os

'Que medirá ( . t ' ) d O ' ( , regls rara en ca a uno de esos fragmentos? ICorrecto nuevamentel Ella re~islrará el ~un;ero de, especies de primales raras y amenazadas por cada fragmenlo. En la pregunta anterior. (con;o vana el uso .del corredo,r entre las distintas estaciones del año?". ¿Qué se está comparando? Sí. las ~Iferentes esta~lones. ¿Que se está midiendo? Claramente. la frecuencia de uso por mamíferos carnlvoro~ . aQUI una clave Que a menudo. aunQue no siempre. es útil para distinguir "lo Que se va a com.par~r de lo Que se va a medir". si la pregunta no es clara al respecto. Piense en la forma en Que se graflcanan los ~esultados luego de la indagación. lo Que se va a comparar va en el eje X y lo Que se va a medir en el ele Y.

H:

Cómo formular preguntas seductoras l a pregunta debe ser seductora. Es decir. no debe tener una respuesta Que ya es de por sí obvia. ni actividades tan tediosas o dispendiosas (figura 2.2) Que. para cuando finalmente se terminan de tomar los datos. la ~regunta esya irrelevante. Por ejemplo. la pregunta ¿cuál contiene más especies nativas de ranas: 700 .hectareas de pantano y humedal o 700 hectáreas de estacionamiento asfaltado? cumple con los reQuIsitos de ser contestable y comparativa . Sin embargo. no amerita todo un trabajo de campo pues la comparación es absurda. Por otro lado. una pregunta podría cumplir con los dos reQuisitos previos. pero no pasar la prueba de ser seductora. simplemente porQue reQuiere un plazo enorme de tiempo o un plan de trabajo excesivamente complejo para tomar los datos. Considere. por ejemplo. la pregunta: ¿cuál estrategia de manejo daría lugar a una may or diversidad de especies de árboles en un bOSQue de aQuí a doscientos años: sembrar plántulas de una va riedad selecta de especies de bOSQue primario. o permitir la regeneración natural? la pregunta tiene una extraordinaria importancia para la conservación a largo plazo de un área protegida y su respuesta. en teoría. permitiría escoger entre dos estrategias de manejo muy distintas. Sin embargo. obtener esa respuesta por medio de una indagación de primera mano bien diseñada podría tomarse más de un siglo y tener muy poca utilidad para la toma de decisiones de conservación en la actualidad.

Cómo formular preguntas sencillas y directas la pregunta debería estar libre. hasta dónde sea posible. de jerga y de tecnología Q!Je reQuiera una inversión considerable en gastos y entrenamiento. Si no es posible formular un problema de conservación y una pregunta en lenguaje sencillo. entonces después de todo tal vez no es tan urgente. Si usa un lenguaje claro y nombres locales de plantas y an imales en lugar de los nombres científicos formales. usted puede aumentar su habilidad de involucrar a la gente local en todo el proceso de indagación y conservación Cooperrider 1996; Margoluis y Salafsky 1998). Por ejemplo. considere una pregunta tan pomposa como: ¿las agregaciones transitorias de Ga/lus ga/lus cimarrones Que están asociadas a establecimientos agrícolas de subsistencia adyacentes. afectan negativamente la supervivencia de los propágulos y el reclutamiento de los juveniles de la vegetación arbustiva nativa. dentro de un módulo de manejo. comparado con parcelas control de exclusión? A unQue esta redacción puede impresionar a aQuéllos Que escriben documentos para el gobierno. existen formas menos pomposas. ¿Podría sugerir alguna 7 Qué tal ésta: ¿cómo varía la pérdida de semillas y plántulas de especies nativas. y la regeneración del bOSQue. entre las áreas de la 7 reserva donde las gallinas sueltas están entrando y aQuellas áreas donde no entran

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CAPfTUL03. ENTONCES. ,CÚAL ES LA PREGUNTA?

. d ' t t una pregunta reQl.liere tecnología costosa y de capacitación Del mismo mo o SI con es ar I . t d s definitivamente - es posible proponer una a ternatlva muchos casos - aunQue no en o o . . d I adecuado de las más versátiles de las herramientas: sus ojos. . . I dependa pTlnClpa mente e uso . 'd' l' . . I do de historia natural) y sus manos. No QUiero n ICU Izar ni (con su conoCimiento acumu a ., . . d d la tecnología durante el proceso de indagaClon. Sin embargo. la evaluación uso apropia o e , d I l' " t del l'o'n más urgentes depende mas e a ap IcaClon corree a servac d de los pro bl emas e con , . indagación Que del uso de las maravillas tecnologlcas (recuadro 3.1).

Recuadro 3.1. Los Sistemas de Información Geográfica: ¿estamos las herramientas con las preguntas? Tanto los profesionales de la conservación como los ecólogos académicos c~n f~ecuencia a confundir las preguntas con las herramientas. Un ejemplo notorio es una tecmea. una sigla. Que se ha convertido en el último grito de la moda en la conservación y el maneJo. SIG. o Sistemas de Información Geográfica. son "eQuipos y programas de cómputo para almacenar. analizar y mostrar datos rderenciados espacialmente: éstos información de modo Que puede ser relacionada con algún tipo de mapa" (Haslett 1990). ejemplo. es posible caracterizar un juego de puntos de un paisaje con respecto a la pendiente. la orientación. los suelos. la historia del uso de la tierra. el uso actual del señal infrarroja. la vegetación y otras variables físicas. biológicas y sociológicas. Los ingresan a través de un programa de computadora junto con sus coordenadas geográficas y luego se realiza una serie de procesos Que descubren las relaciones entre las direrentes bies a través de una serie de capas Que se sobreponen unas a otras. y así sucesivamente 1992; Miller 1994). Sin embargo. a pesar de su aura de tecnología de la era espacial. el SIG no es más QIIe herramienta elegante Que. al igual Que el martillo de un carpintero. es útil para unas no para otras. El SIG por sí solo no es ni ciencia ni manejo. así como un martillo por sí es la construcción de un edificio. El afán actual de muchos administradores de áreas ayudados y respaldados por personal bien intencionado de los ministerios o de las internacionales de donantes. de invertir cantidades susta nciales de dinero en tecnología en el personal para manejarla. puede ser un desperdicio desafortunado de tiempo y menos Que haya un eSQuema claramente definido de indagación científica y unos conservación claramente identificados para los cuales el SIG sería una herramienta útlt. supuesto. bajo algunas circunstancias el SIG puede tener un gran valor. Por ejemplo. Lewls desCTIbe un uso perfectamente apropiado del SIG en el África tropical. lo Que es relcvank algunos argumentos Que se presentan en varios capítulos más adelante en este libro. Kiester (1996) describen una aplicación sofisticada para unas condiciones en Norteamériea. Que Powell . Barborak y Rodríguez (2000) usan el SIG para un análisis a escala determmar el estado de conservación de las zonas de vida de Costa Rica. Sin adQuisición de, instrumentos de SIG ni su uso prolongado le va a ayudar a decidir entre de conservaclon SI no tiene de antemano una pregunta.

CApITULO 3. ENTONCES. ¿CÚAL EStA PREGUNTA'

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Por ejemplo. piense en el problema de determinar cuál es la mejor manera de recuperar una cuenca afectada por extracción ilegal de oro (vea el capítulo 2). Esta inQuietud puede conducir a algunas preguntas excelentes. cumpliendo con los criterios anteriores. Que involucrarían tecnologías sofisticadas para analizar la Química del suelo y de las Quebradas. lo cual permitiría generar respuestas precisas y objetivas. Pero con recursos limitados usted puede enfrentar el mismo problema formulando excelentes preguntas QUe reQuieran metodologías sencillas y baratas. tales como el muestreo de insectos acuáticos (capítulo 8) o la medición del crecimiento y supervivencia de plántulas. la tecnología y el lenguaje técnico le pueden aumentar la precisión de sus preguntas y respuestas. pero sólo añádalas si es necesario.

la pregunta también debería ser sencilla en otro aspecto. Limite el número de problemas o factores Que va a incluir en una sola indagación. Si usted está apenas empezando a realizar trabajos de campo. estará tentado a explorar todos los posibles factores de una vez. Por ejemplo. la tesis de una cierta estudiante brillante y entusiasta proponía la siguiente pregunta: ¿cuál es el efecto de diferentes combinaciones de sustrato. tipo de recipiente. cantidad de sol. tipo de fertilizante. programa de riego. lugar de origen y estación de sielllbra. sobre la Lasa de germinación de semillas de esta especie de hierba medicinal] Dado Q!Je era una sola persona con un número limitado de semillas disponibles. le resultó imposible producir una respuesta clara.

Algo de práctica y algunos ejemplos de cómo formular una pregunta Debido a Que la habilidad de formular preguntas es imprescindible para la indagación científica y el manejo. le recomiendo encarecidamente Que haga el ejercicio del recuadro 3.2 antes de continuar la lectura.

Recuadro 3.2. PractiQue formular preguntas Que generen indagaciones Si usted hizo el ejercicio del recuadro 2.1. revise la lista de preguntas Que generó. Reformú.~~las cuidadosamente. de manera Que cada una sea contes/able. comparativ~. seductora. senC/ ay directa Para cada una especifiQue Qué es lo Que va a comparar y Que es lo Que va a medir. Asegú;ese Que se con;erva el concepto básico o. el problema Que estimuló la pregunta en un principio. así como la escala espacial de aQuel elerClClo. Ahora practiQUe a formular preguntas de ia"VI.da rea j" . SaIga al campo. preferiblemente en. el área de conservaclon. o en I e~ e u po . acio El único reQuerimiento es Que cada una se pueden incluir escalas mas grandes de, tiempo y esp .' claramente Q!Jé será comparado y QUé será ajuste a los cuatro criterios de este capitulo -y Que preCISe. aún pídale a un colega Q!Je las revisemedido. Al final del ejercicio. revise sus preguntas -dO m~rrtarl~ con respecto a esos criterios. y asegúrese de QUe no h'!)' una forma mucho melor e re ac

, . re untas Que se ori/;inan en la observación de sus alrededores De nu evo. en termlnos generales. todas las ~ ~ 'd te ""e otras a una indapación de primera mano)' . b lo llevan mas rap' amen ....<> • d son validas. Sm em ar/;o. unas . d t inadecuadas abundan y no hay neceSidad e a aplicaciones ~rácticas. Los elemplos bi~/~~~~~a~S los ejemplos de preguntas bien formuladas. He en umerarlos aQul. Afortunadamente. tam

" LES lA PREGUNTA> CApiTULO 3. ENTONCES. ¿CUA

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_ 11 de trabajos publ icados de la ecología aplicada. Todas extraído una peQuena muestra de e as ". a peQJueña escala ([¡gura 2.5) e inQuietudes de entre estudios baSICOS ". I d alguna parte e rango I 'd a oripinal no estaba presentada exphCltamente ' 2 4) En algunos casos a I e o b (r I a gran esca a Igura . ' .. d la redacción original del autor. Sin em argo. en pregunta, de modo Que he modifica o un pocode las secciones previas. En todos los casos. los 'ustaba a los cuatro criteriOS 'd I casos a I ea se al .. , re untas han innuido. o podrían innuir. en el desarrollo de las indagaciones . 1 ~ICI3das por normas de conservaClon y manejo. ¿Qué se está midiendo? 1.

~:~:sp~ac~car,

pregúntese en cada caso: ¿Qué se está

'Cómo varía la diversidad y composición de conjuntos de especies d~a~tS, ~alados y bOSQues con tala selectiva de baja intensidad (Figura 3.1)? (T 10 ay

I~~~~

bosQj¡cs

Figura 3.1. El borde de una reserva Que ha experimentado tala selectiva en el pasado (provincia del Napa.

2. ¿Cómo cambia la diversidad local y regional de anima les nativos (por ejemplo. aves. arañas, lagartijas, lombrices, mamíreros peQueños), cuando las plantaciones tradicionales caré de sombrío se convierten a plantaciones modernas al sol? (Perrecto et al. 1996) 3. Al restaurar áreas degradadas con vegetación nativa. ¿las tasas de llegada de semillas cambian si se establecen perchas para aves, y esto cómo arecta el proceso de (McClanahan y Wolre 1993) 4. ¿Cuál es el impacto de la introducción de la trucha sobre la rauna nativa de las Quebradas rría, si se compara con Quebradas sin presencia de truchas? (Flecker y Townsend 1994) 5. ¿Cuál es la relación entre la demografía y la sa lud de poblaciones de árboles nativos.] la o ausencia de anima les de granja? (Reid y Ellis 1995) 6, ¿Cómo varía la lasa de invasión de áreas naturales por malezas exóticas, en presencia o de carreteras y cam inos principalesl ] (Tyser y Worley 1992) 7, En I~s reservas de bOSQue húmedo tropical con senderos usados rrecuentemente par los (Que diferenCIaS hay en la escorrentía y subsiguiente erosión del suelo sobre los de ellos? (Wallin y Harden 1996)

CAPITULO 3. ENTOIICES. ¿CÚAI. ES lA PREGUNTA?

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8. ¿Cuál es el impacto físico relativo de (a) caballos. (b) llamas y (e) humanos. sobre los caminos y las tasas de erosión del suelo' (Deluea el al. 1998) 9. ¿Cuál es la relación entre el número de caminantes Que pasal'l por los caminos. y la abundancia y diversidad de aves nativas? (RiITell. Gutzwiller y Anderson 1996; Miller. Knight y Miller 1993) 10. ¿Cuál es la relación actual entre la intensidad de cacería y la densidad de población de vertebrados grandes? (Hill et al. 1997) 11. De manera semejante. ¿cómo varían las poblaciones de animales en áreas protegidas con distintas restricciones sobre la cacería? (Carrillo. Wongy Cuadrón 2(00)

"

CAPITULO 4 Diseño: el ajuste de la toma de datos al ámbito de la pregunta

Si usted trabajara en áreas habitadas por demonios. estaría en problemas independientemente de la perfección de su diseño ... (aun as0 la replicación y el esparcimiento espacial de los tratamientos le proveen la mejor póliza de seguros. - Stuart H. Hurlbert (1984)

Ahora pasamos a la indagación propiamente dicha. Digamos Que usted es un profesional Q!Je está aplicando el ciclo del manejo (figura 2.4) para resolver una inQuietud crítica para la conservación. Por ejemplo. en la reserva de uso múltiple donde usted trabaja. se estaba llevando a cabo una tala selectiva. Es imperativo Que usted proponga pautas de manejo (vea la figura 1.1). Que podrían consistir en permitir Que se continúe la tala a niveles actuales. o Que se imponga una veda total. O. alternativamente usted podría tener Que proponer nuevos límites máximos en la intensidad de la tala. lo Que le preocupa en particular es los pos ibles efectos de la tala sobre las aves del bOSQue. las ranas del sotobosQue y los mamíferos peQueños terrestres. ya Que éstos son los grupos de anima les para cuya protección se estableció la reserva. Usted enmarca la pregunta. cumpliendo con los cuatro criterios presentados en el capítulo 3. En esta etapa dicha pregunta podría parecerse a la primera de la lista presentada al final del capítulo 3. Por ejemplo. comencemos con la pregunta: "¿incide de manera significativa la tala selectiva de árboles en la abundancia y diversi dad de aves del bOSQue. ranas del sotobosQue y mamíferos peQueños terrestres en la reservar' ¿Cómo se podría contestar esta pregunta de manera Que los resultados le '!)luden a decidir sobre las pautas de manejo? Su inQuietud específica y la pregunta Que ésta genera. imponen unos límites al alcance del estudio: un espacio limitado (dentro de los límites de la reserva) y probablemente un tiempo limitado (por ejemplo. tiene un máx imo de un año para proponer sus pautas). Sin embargo. aun dentro de estos límites bien definidos. usted no puede estar simultáneamente en todas partes de la reserva. examinando cada posible

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32

CAP(ruLO 4. DISE~O

respue ta de cada pájaro. rana y mamífero a las actividades de tala presentes y pasadas y con cada pájaro. rana y mamífero QUe vive en un área no talada~ lo QUe usted puede hacer es subconjunto limitado de todas estas posi bilidades. Debe dlsenar el estudio en el tiempo y el espacio las figuras 2.4 y 2. 5) para seleccionar el muestreo Que represente el melar comproml~ entre censo completo. o sea. una respuesta completa y ajustada a la realidad (lo Que le reQUerirla ser y el tiempo y esfuerzo limitado Que usted puede invertir en obtenerla. Tomando la pregunta sobre la tala selectiva como un ejempl02. vamos a desarrollar un eSQuema de Que enfatiza la lógica y la comprensión de la historia natural. más QUe los detalles de la teoría Usted verá Que un diseño exitoso depende en gran parte de Que reconozca uno de los llamativos de los paisa jes: la variación natural o heterogeneidad (vea el capítulo 6). Para conceptos claves en este capítulo y en el capítulo 5. es necesario Que se familiarice con un más bien extenso (recuadro 4.1) . Además de aclarar conceptos. la intención es presentar una uniricada al diseño de investigaciones de campo. Usted no encontrará todos estos términos en los tradicionales de estadística y diseño; por otro lado. algunos términos análogos Que se dichos textos son usados de manera inconsistente. Si lo desanima la complejidad de este capitulo. primero al apéndice D (acto 1) y luego regrese a este capítulo a ver si tiene más sentido. En cualQPler por favor note Que cada punto de este capítulo aplica tanto a los estudios básicos de campo (figura como a las preguntas de conservación y manejo (figura 2.4).

Recuadro 4.1. Un glosario informal para el capítulo 4 Diseño aleatorizado. diseño de tratamientos aleatorizados: un diseño de estudio en el cual usted asigna (en el caso de un experimento de campo) o muestrea (en el caso de un estudio no experimental) las unidades de respuesta Que corresponden a los diferentes niveles del factor de de una manera aleatoria con respecto a los potenciales factores alineados. Presumiblemente, esto previene Que estos últimos se conviertan en verdaderos factores alineados. Diseño en blOQues: un diseño de estudio en el cual se localiza un conjunto completo de de respuesta en cada uno de varios puntos diferentes. en el espacio o el tiempo. con los potenCiales factores alineados. Cada conjunto o blOQue consiste en al menos una unidad respuesta (mejor dos o más) por cada nivel del factor de diseño. Estudio experimental (ma~ipulativor un estudio en el cual usted mismo asigna los niveles del facto~ ,de diseno a"las Unidades individuales de respuesta _ las cuales en este: pueden ser tamblen llamadas unidades experimentales" (vea "Unidad de respuesta"). Estudio no experimental (no manipulativo. de observaCión): un estudio en el cual usted con Unidades de respuesta Que ya exhiben diferentes niveles del factor de diseño o QIIC experimentado esos diferentes niveles en el pasado. Factor alineado: un fenómeno Q! t " I'd .' ue no es a In C UI o en su pregunta pero Que influ!ye en los de Ia variable de respuesta Q!U . d I . e se registran. e una manera no aleatoria Este so amente un factor alineado potenc ' I . la a menos Que no lo tenga en cuenta en el dlsello

H

Recuadro 4.1. Continuación •

estudio. En este último caso sin QII t d ~ . . e us e esl.: consciente. la Innumcla cuantitativa del factor puede estar alineada con. o contra. la Innuencla del factor d- dl'..a_-' •• En consecu enCla. ' puede atn'bulr' eQ.uivocadamente los t ~ ~ ' ''' QlJe usl.:u es", aatlllnando. It d I I' pa rones - o ausencia de ellos - en sus resnu a os so amente a ,actor de diseño. no sólo en su an¡jllsls estadístico sino tambltn en la re eXlón y aplicaCión.

Factor de diseño: tal como se especifica en su inQllietud original y en su pregunta. bte es el factor cuyo ~oslble efecto sobre las variables de respuesta se pretende aamlnar y alrededor del cual se dlsena la Indagació~. En algunos casos el factor de diseño se puede llamar factor de trata~/ento. pero este términO e: ~ejor limitarlo a factores de diseño con niveles categóricos (vea Niveles del factor de diseno ). El factor de diseño. o m¡js precisamente los niveles del mismo. representa lo Q.ue est¡j comparando (vea el capitulo 3). Fuentes ~e variación: las tres posibles causas de la variación en el valor de la variable de respuesta entre Unidades de evaluación o unidades de respuesta. t stas son:

•

Variación intrínseca: la variación "natural" entre diferentes observaciones QlJe siempre aiste aun en ausencia de ninguna innuencia externa. Después de todo. usted nunca encontrar~ dos unidades de respuesta absolutamente idénticas. También se llama el "error" o el "error de muestreo". pero la variación intrínseca no es error: es realidad.

• Variación asociada con

el {actor de diseño: la variación QIIe se debe a los efectos de los

diferentes niveles del factor de diseño. sean éstos categóricos o continuos.

• Variación asociada con (actores alineados: la variación Q.ue se debe a los efectos del (los) factor(es) alineado(s). En indagaciones mal diseñadas. mal analizadas o mal interpretadas. a menudo se confunde esta variación con la variación asociada con el factor de discílo.

Metodología de muestreo: la técnica estandarizada por medio de la cual se mide la variable de respuesta en cada unidad de evaluación. Niveles del {actor de diseño: las diferentes clases o valores Q.ue puede asumir el factor de discílo Y Q.ue usted está examinando en su indagación. Si sólo aisten unas pocas clases discretas. los niveles son categóricos (discontinuos. discretos) y pueden ser llamados tratamientos. Si el factor de diseño puede tomar cualQ.uiera de un gran número de valores. de manera QlJe cada una de las unidades de respuesta puede tener un nivel único. se denominan niveles continuos - aun si el número de niveles posibles es finito en la práctica - y a menudo el factor de disciio se trata después como una "variable independiente" en los análisis estadísticos. Población muestreada: el conjunto de entidades - por ejemplo. mamíferos o plántulas - QlJe su metodología está realmente muestreando. dado Q.ue pocas metodologías muestrean la población objetivo sin sesgo (vea más adelante). La población muestreada puede aproximarse bastante a la población objetivo Q.ue usted desea muestrear. o las dos pueden ser mI!)' diferentes sin usted

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CApiTULO 4. DISEÑO

Recuadro 4 .1. Continuación . o "población" es distinto del usado para describir UR ' saberlo. Note Q!Je este uso deI termm de individuos de la misma especie. I . t de entidades - por ejemplo, mamíferos peQ!Jeños O Población ob/etlvo: e conlu n o l i d I pobl ión estrear si n sesgos. Su pregunta define a natura eza e a ac mu d t Que uste d pre en e . . . I d' la todología Que sea más probable Que minimice a Iscrepanc y usted debe buscar Ia me población objetivo y la muestreada (vea más arriba). . ,

ted propone basado en' su inQuietud original o idea para un estudio. us I Pregun ta: o Que . . . d I c. lo del signo de interrogación y el proceso de cumplir con los cuatr,o criterios e, cap'lU pregunta debe especificar el ámbito del est udiO Que le Sigue. :amblen debe espeCificar, o claramente a, lo Que se comparará (el o los factores de diseno) y la naturaleza general. los detalles, de lo Que se medirá (Ial sl variablelsl de respuesta) .

Seudorreplicación: el pecado de tomar cada una de las diferentes unidades de evaluación de una misma unidad de respuesta, como una rép lica verdadera de las unidades de como son éstas definidas por la pregunta y el factor de diseño. Si Quiere ser absuelto. cambiar el diseño o la pregunta.

Submuestrear: establecer un diseño y metodología Que usa submuestras. A menudo esto es aun necesario. Otras veces es una pérdida de tiempo y energía Que sería mejor invertida el número de unidades de respuesta (réplicas verdaderas) .

Submuestras: múltiples unidades de evaluación dentro de una misma unidad de respuesta submuest ra provee una estimación del valor de la variable de respuesta dentro de la respuesta, pero el conju nto de submuestras como un todo provee una estimación Q!Je probabilidades de ser representativa de la unidad de respuesta.

Unidad de evaluación: la unidad estandarizada en la cual. o para la cual. se registran los de la variab le de respuesta. En unos pocos casos la unidad de evaluación abarca toda la unidad de respuesta (vea más adelante) . En muchos casos la unidad de mucho menor y más estrechamente definida Que la unidad de respuesta.

gran

Unidad de respuesta: la unidad fundamental de diseño y análisis, o la unidad mínima Que manifiesta los efectos del (los) factor(es) de diseño y Que es independiente de otras con respecto a la pregunta. Por ejemplo, si su pregunta se relaciona con las diferencias de descomposic~ón de la hojarasca del suelo entre ríos de aguas negras y de aguas el plural). cada no es una unidad de respuesta. Si su pregunta se refiere a la tasa de de un río particular de aguas negras y uno particular de aguas blancas, cada sitio Que se muestrea en cada río es la Unl'd ad de respuesta. En los estudios manipulatlvos. de respuesta puede denominarse la unidad experimental.

CAPITuLO 4. DISEÑO

3S

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Recuadro 4.1. Continuación Variab/~ de respuesta: lo Que se. está midiendo. la propiedad cl%l variación con respecto al ractor de ~Iseno es el roco de su estudio y c!!yo valor se mide y registra en cada unidad de: c:valuación. SI esta submuestreando. para minimizar el riesgo de cometer seudorreplicación sin adve:rtlrlo ustw debe caracterizar toda la unidad de respuesta con un solo valor (por ejemplo. la mwla o la mwiana de los valores de las submuestras) antes de proceder con el análisis de datos. A me:nudo. la variable de respuesta se convierte en la variable dependiente en el análisis estadístico Q!le: sigue:.

Algunos diseños alternativos para la cuestión de la tala ¿Cómo podría diseñarse un estudio para responder la pregunta: "¿incide de mane:ra signlricativa la tala selectiva de bOSQue en la abundancia y diversidad de aves del boSQue. ranas de:l sotobosQ!le: y mamrre:ros peQueños terrestres dentro de la reserva?" CualQUiera Que sea el diseño. uste:d va a mirar estos tres grupos de vertebrados sólo en ciertos lugares y ciertos momentos. bajo dos condicione:s dire:re:ntes: sin tala (ST) y con tala selectiva (T5). Usted tiene muchas opciones de lugares y momentos para e:stablc:ce:r sus unidades de evaluación estandarizadas (recuadro 4.1). También tiene opciones para c:le:gir lo Q!le: va a mc:dlr m términos precisos. sus variables de respuesta (recuadro 4.1). las Que en este: caso son las rormas alternativas de registrar la abundancia y diversidad de cada grupo de animales en cada unidad de

Ranas

Aves

urge»

Largo total:

250m,2h (21:0023:001

1 km,2h (06:00.M:OO)

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1 (18:00 01:00)

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Figura 4.1. ,. 'd d d aluaclón establc:cldas para contestar la Diagramas eSQuemallcos de las Un! a es e ev . mal La s resnHtlvos de anl es sobre la tala de bosQlle y Ios tres grupo .. -c:I 4I "unidad de c:valuación" se: e:ncuentra m ..

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CApITULO 4 DISEÑO

En e te caso se nece Itan distintos tipos de unidades de evaluación para cada grupo de 4.1). Digamos QlJe para la aves la unidad de evaluación consistirá en un transccto en kil metro, QlJC u ted camina despacio por un período estándar de dos horas (06:00 a variables de rc pue ta QlJe usará para expresar la abundancia y diversidad en cada unidad de Individuo y el númcro de especies de aves dependientes del bosQ.ue, Q.ue sean vistas u radio de 50 m. De la misma manera, para las ranas del sotobosQ.ue las dos variables de lo números de Individuos y de especies registrados en el estrato entre cero y dos metros de largo de un tran ecto de 250 m de largo y 2 m de ancho, Q.ue se recorre entre las 21:00y las mamífero, las variables de re puesta serán los números de individuos y de especies unidad de evaluación, Q.ue en este caso consistirá en una cuadrícula de 200 x 200 m, con 400 Sherman e paciadas cada 10 my operadas por una noche (figura 4.1). la reserva tiene tres tipos principales de hábílal: una región de bosQ.ue húmedo tropical de una serranfa cubierta por bosQ.ue nublado, y bosQ.ue seco de tierras bajas en la región

o

o Bosque húmedo tropical Bosque nublado de altura ' - ---..l

u

.

,

Bosque seco tropical

Figura 4.2.

na gran reserva hlpotetica en la cual r . dentro de la reserva indican las I e~lentemente se ha efectuado tala selectiva. Los exagerados para propósitos de I palrcetas t~ adas selectivamente (TSl, cuyos tamaños han , a I us raClon El rest d I esta actualmen te sin tala (ST ) ero , ' . o e a reserva, Q.ue es la gran del diseño de un estudio (p~:e'e:~dna expe~lmentar tala selectiva en el futuro. bien I p o, el diseno 13) o como resultado de la aplicación mane¡o.

•

CApiTULO 4. DISEÑO

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genera una sombra de lluvia (figura 4.2). Cada hábitat incluye varias áreas donde se han otorgado concesiones forestal~s y ha habido tala selectiva en, el pasado reciente. dentro de parcelas cuadrangulares de unas 30 - 80 hectareas. SI hay tala en el futuro. esta tendrá lugar en las partes del bosQue Que aún están ST. El tamaño de cualQuier unidad de evaluación es peQueño con respecto al tamaño de un área de bosQue TS o a las extensiones de bosQ!Je ST. de manera Que es factible localizar una o más unidades de evaluación dentro de una determinada área. Estudie la figura 4.2 y los siguientes diseños alternativos. los doce primeros están ilustrados en la figura 4.3. Antes de leer la siguiente sección. escoja uno o dos diseños de la lista Que usted sienta Que mejor se ajustan a la pregunta planteada. En los diseños 1-6. se comparan dos unidades de evaluación por grupo de animales. En los diseños 7-13. se compara doce unidades de evaluación . En los diseños 14-16. se hacen cuatro visitas a cada una de doce unidades de evaluación. Entonces. la pregunta es: ¿en dónde pondrá las unidades de evaluación (y cuándo las visitaráp Diseño 1. Se dispone una unidad de evaluación por cada grupo de animales. en un sitio dentro de una parcela de bosQue seco tropical (talada selectivamente) a la elevación de 300 metros sobre el nivel del mar (msnm) en la vertiente oriental de la montaña. y una unidad de evaluación por cada grupo de animales. en un sitio de bosQue nublado (sin tala) a 2000 msnm en la vertiente occidental (figura 4.3).

rs

sr

Diseño 2. Se dispone una unidad de evaluación en un sitio dentro de una parcela de boSQue húmedo tropical a 300 msnm en la vertiente occidental. una unidad en un sitio de bOSQue nublado a 2000 msnm en la vertiente occidental.

rs.

y

sr

Diseño 3. Se dispone una unidad de evaluación en un sitio dentro de una parcela TS de boSQue nublado a /600 msnm. y una unidad en un sitio de bOSQue nublado ST a 1000 msnm en la misma vertiente. Diseño 4. Se dispone una unidad de evaluación en un sitio dentro de una parcela TS de boSQue nublado en terreno plano. y una unidad en un sitio cercano de bOSQue nublado con una pendiente de 30 grados. ambas aprOXimadamente a 2000 msnm. Diseño 5. Se dispone una unidad de evaluación en un sitio dentro de una par~ela TS de boSQue nublado. a 2000 msnm en una pendiente de 30 grados orientada al este. y una unidad. en un SitiO cercano de bOSQue nublado ST también a 2000 msnm. en una pendiente de 30 grados om:ntada al oeste. Diseño 6. Se dispone una unidad de evaluación en un sitio dentro de una parcela TS de ~SQue nubl~. a 2000 msnm en una pendiente de 30 grados orientada al s~r. y u~~ Unidad en un SitiO a4Yacente e bOSQue nublado STo en la misma pendiente con la misma om:ntaClon.

2

'd d d evaluación Se dispone una de ellas en cada uno Diseño 7. Semejante al diseño 1. pero con I Un! a es e . . [cela TS de bo.sQye seco de tierras de 6 si tios distribuidos aleatonamente dentro de una. ~/S~~ i-b idos aleatoriamente dentro de un bajas. y una unidad de evaluación en cada uno de 6 SitiOS S n u área de bOSQue nublado de tamaño parecido.

sr

. _ 2 idades de evaluación. Se dispone una de ellas en una Diseño 8. Semejante al diseno 1. pero con I un todas las parcelas TS de seco a JIJ() de 6 parcelas TS distintas. seleccionadas al azar entre

8

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. de lIJunIs de dIseI\o de estudios QlIe oo
la presunta sobre la tala selectiva

(~

dteno). En cada mapa de ewluaclón par3 un determinado srupo de animales.

....-.o

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CAPfruLO 4. DISEÑO

. d I ción en cada una de 6 áreas seleccionadas al anr, m y una unidad e eva ua ;:;bíes áreas de bosQue nublado sr a 2000 msnm. . Id' 6 pero con 12 unidades de evaluación. Se dispone una de · - 9 Semelante a Iseno . . DIseno '. . d' 'b 'd aleatoria mente dentro de una misma parcela rs de bosqpe de 6 SillaS 1St n UI os . d d ' . d d 6 si tios distribuidos aleatOriamente entro e un area Unidad en ca a uno e

nublado sr. de tamaño parecido.

- IO. Semelan . te al diseño 6 pero con 12 unidades de evaluación: en lugar de tener Diseno . . unidades de evaluac ión en áreas ST y TS adyacentes. se disponen 6 ~ares. con cada una parcela rsJ un área sr aqyacente. los pares se distribuyen a traves de toda la gama pendientes y orientaciones en el bOSQue nublado aproximadamente a 2000 msnm.

Diseño 11 . Se disponen 12 unidades de evaluación. una en cada una ,de 6 parcelas entre todas las áreas TS. cubriendo toda la gama de varlaclOn de tipOS de orientaciones. pendientes y elevaciones presentes en la reserva. y una en cada una de 6 seleccionadas al azar entre todas las áreas ST. Diseño 12. Se disponen 12 unidades de evaluación con una combinación de los diseños 10 J de unidades. cada par en una parcela TS y un área ST cercanos; los dos sitios se como sea posible con respecto a todas las otras características y los pares se distribuyen cubriendo toda la gama de variación de tipos de bOSQue. vertientes. orientaciones, elevaciones presentes en la reserva (figura 4.3) . Diseño 13. Semejante al diseño 12. pero se realiza un estudio experimental (manipulalivo) estudio de observación (no manipulativo) como en los diseños precedentes. Primero al azar seis regiones relativamente grandes en bOSQue continuo STo donde cada superficie seis veces mayor a la parcela TS típica. o sea unas 300 hectáreas. Dentro estas áreas grandes. usted demarca dos rectángulos en el mapa. cada uno de los cuales área Que una parcela típica TS (unas 50 hectáreas) y con un mínimo de separación de metros entre ellas. luego. echando una moneda. usted as igna aleatoriamente uno de los demarcados al tratamiento de TS. mientras Que el otro permanece ST. El estudio se año siguiente. Diseño 14. Semejante al diseño 12 ó el 13. pero cada una de las 6 unidades en boSQ\Je ST veces durante la estación húmeda. y las 6 unidades en áreas TS se. muestrean 4 estación seca. Diseño 15. Semejante al diseño 12 ó el 13. pero cada una de las 12 unidades tanto las muestrea 4 veces. sólo durante la estación húmeda. . Diseño 16 Semel'ante Id' - 12 ' I . a Iseno o e 13. pero cada una de las 12 unidades. tanto las muestrea dos veces durante la t " h ' es aC/on umeda y de nuevo dos veces durante la

CAPfTULO 1. DISEÑO

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Fuentes de variación en los resultados Supongamos Que usted sigue el diseño I (n ura 43) ' . bosQ!Je en las dos horas en Que recorre el t g . y registra. por elemplo. 46 especies de aves de y 39 ~species en la unidad de evaluación ~~nse~c:~i~u~~onforma la unidad de ~Iuación en el sitio Sr. selectiva tiene un efecto perjudicial y signin t' b tES .esto una buena evidencia de Que la tala debería proponer inmediatamente una veda ~at IV°d sal re la diversidad de aves. y por consiguiente se I o aI e a ta a en toda la reserva J Des ' d tod res uIta do - menos especies en el sitio TS Que en el .t' ST f' . pues e o. e a la sabiduría' SilO - con Irma sus temoresy sospechas y se ajusta datos tomadosceonnve,ent clonal. Parla ~esponder esto. examinemos las posibles fuentes de variación en los s e o en cua Q!Jler otro estudio.

Variación Que siempre existirá Primero Que todo. la ?if~rencia entre los dos valores puede deberse al puro azar. ¿Q!Jé probabilidad hay de obtener valores Identlcos de una variable dada en dos unidades de evaluación? En este caso. ¿Q!Jé tan p~obable es Que usted registre exactamente el mi smo número de especies de aves en dos transectos diferentes. aun SI ambos estuvieran localizados en la misma área de bOSQue. o si usted recorriera el mismo transecto dos veces en días consecutivos? Muy poco. De hecho •. es mu~ p!obable Que las diferentes unidades de evaluación arrojen valores diferentes. aun bala condiCiones Identlcas. Usted tiene dos unidades. Una está en una parcela TS y la otra en un área STo SI no hay ninguna diferencia entre los conjuntos de aves en esas dos regiones. pero por casualidad las unidades de evaluación arrojan diferentes valores ¿no es lógico Que un valor sea mayor Que el otro? Esta vez. por casualidad se registró el valor más alto en el área STo ¿Cuál es la probabilidad de obtener el valor mayor en un sitio en vez del otro? Exactamente 50%. igual Que la probabilidad de obtener cara cuando se echa una moneda. Si le saliera cara en un lanzamiento. usted no concluiría Que siempre va a caer cara en el futuro. igualmente. sólo porQue la unidad de evaluación Que dio el mayor número de especies de aves estaba por casualidad en un sitio STo y la unidad con el número más bajo en un sillo TS. no sign ifica Que pueda echarle la culpa a la tala de la diferencia en el número de especies de aves. cualQuiera Que sea la magnitud de esa diferencia. a menos Que usted pueda demostrar Que dicha

masnitud excede la amplitud normal de variación intrínseca en los números de especies de aves entre unidades de evaluación. En este caso usted no tiene idea de cuál es la variación intrínseca entre unidades. porQue no ha examinado réplicas en los sitios ST Y TS para ver Qué tanto varían entre ellas. independientemente del efecto de la tala. En algunas de las siguientes secciones y en el capítulo 5. se discute el concepto de la variación intrínseca con más detalle. Por ahora. basta reconocer Que existe variación entre unidades de evaluación y unidades de respuesta (vea el paso 6 de "Diseño de la indagación .. ." más adelante.). aun en ausen.cia de otros factores Que incidan en lo Que se está midiendo. Por lo tanto. no se puede atribUir la diferenCia observada en estos valores a ninguna otra causa. mientras no se haya tenido en cuenta la variación intrínseca. No importa Qué tanto esfuerzo se invierta en una sola unidad de evaluación (digamos. un ~ransect~ de 80 km Que se muestrea por 10 días consecutivos). o Qué tan razonable parezca la, comparaClon .(dlseno 6. figura 4.3): cada uno de los diseños 1-6 involucra sólo dos unidades de evaluaClon. Con segUridad un~ arroJará un valor más alto Que la otra. para cualQuier variable de resp~esta. ¿Se debe esto a la tal~ selectiva. o a la variación intrínseca entre unidades de evaluación o entre areas de boSQue. IndependlentCll1Cllte de Ja historia de talaJ Ninguno de los diseños 1-6 puede resolver esta grave duda.

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CAP/rULO 4. DI5EtilO

. da con el factor examinado Variación asocia . _ I stá compa rando (vea el capítulo 3). Es d ( I r de diseno - o Que e d' - I l.lI tala selectiva es su lac o l' o'meno alrededor del cual se Isena e regunta y es e ,en . d Ir ..1'nterés está precisado en su P bt' n renel' en alguna innuenCla e actor "" I . . I los valores Que se o lene . 'dad de --e! siempre es poslb e Q!.Ie d I d'ferencia observada en dlversl aves 'ble Que una causa e a I d be caso. es bastante pOSI . I t I selectiva. Eso es lo Q!le uste Quiere sa r. las dos unidades de evaluación. sea a a a valores. no hay manera de saberlo. Variación asociada con factores no examinados . . h de la variación en los valores medidos en diferentes También es posible Que muc a d cto de aspectos Q!.Ie usted no tenía intención de o en áreas enteras de bOSQue. seta pro udiseño Es decir. el diseño. los resultados y su tuvo en cuenta en su pregun a y su · . b'" no f d' d s con otras innuencias no reconocidas Que tam len vanan ellos. pueden estar con un I o . f d d' - O I , l' das con o son opuestas a la innuenCla del actor e Iseno. sea. a Que estan a IOea . d t ad . Y . d b llores Q!ue se están midiendo pue e exagerar. con r eClr. faclores almea os so re os va _' . · I e'ecto Q!ue el factor de diseno tendna sobre los resultados SI otra manera comp lIcar e " Por ejemplo. regrese al diseño I (figura 4.3) e ignore. por e~ momento. la influencia de 'ntrínseca. El sitio de muestreo TS está en bOSQue seco tropical. mientras Que el ST ~ublado montano. Además del factor de diseño ya reconocido (la tala selectiva) ¿difieren los muestreo en algún aspecto Que podría innuir en la diversidad de aves? Obviamente. bOSQue seco tropical y el bOSQue nublado montano difieren radicalmente en aspectos precipitación. temperatura. estructura física. disponibilidad de recursos alimenticios y la de todos estos aspectos. CualQuiera de estos factores. o todos ellos. podrían tener un sobre los conjuntos de aves. contribuyendo a la diferencia en el número de especies y confundiendo cualQuier innuencia Que pudiera tener la tala selectiva sobre estos valores. ¿Tienen otros diseños menos factores alineados? Dado Que los bosQ!les húmedos nublados comparten algunas características. los efectos diferenciales de la precipitación. del bOSQue y la estacionalidad sobre las avifaunas (y los datos) podrían ser menos diseño 1. Sin embargo. todavía existe un gran número de factores alineados (diferencias sitios en la temperatura. los recursos alimenticios y muchos otros aspectos. incluso en la del bOSQue). Sería absurdo esperar Que el número de especies de aves fuera igual entre aunQue ninguno de los dos sitios hubiera experimentado la tala. A pesar de Q!le los dos 3 están ambos en bOSQue nublado. la diferencia de 400 m en elevación implica diferencias aspe:tos tanto !íSiCOS como biológicos. Por lo tanto. las dos avifaunas casi seguramente diseno 3 todavla no se le puede atribuir la diferencia observada en el número de presencia de tala selectiva en uno de los sitios. En el diseño 4. la diferencia en sitios impl ica di~erencia~ en la estructura del bOSQue. la disponibilidad de alimento bOSQue en la vertiente mas pendiente seguramente tiene un dosel más abierto. m.,or un sotobosQue más denso Que el del terreno plano. En el diseño 5. es casi seguro orientaCiones de los dos sitios conllevan diferencias en nubosidad vientos y humedad. las avlfaunas locales. aun en ausencia de tala selectiva. Allí Queda~on los diseños 1-5.

CAPITULO 4. DISEÑO

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A primera vista, el diseño 6 (figura 4.3) parece estar libre de factores alineados, De hecho, muchos estudi os de campo publicados tienen diseños semejantes (además de otros con diseños similares a los 2S, e Incluso al ,1). Sin embargo, podrían existir muchas diferencias sutiles, además de la historia de tala, entre las dos areas de bosQue adyacentes. Por ejemplo, Quizás en una de las áreas han ocurrido más derrumbes Que en la otra durante l.os últimos 100 años, o en un área hay un arr~o, o la topografía J por tan:o la estructura del bosQue es diferente: o Quizás, antes de la tala el sitio TS tenía una mayor densidad de arboles de especies maderables Que el sitio ST. la avifauna actual podría renejar estos J otros factores alineados, tanto como el efecto de la tala selectiva. En resumen, a medida Que procedemos del diseño 1 al ~ y el efecto potencial de los factores de confusión pasa de obvio a sutil. usted podrra tender a sentirse mas contento con la validez del diseño. Pues no debería. los diseños más complejos, Que parecen tener en cuenta la va riación intrínseca, no necesariamente ayudan a eliminar los factores alineados. Compare el diseño 7 (figura 4.3) con el 1. ó el 9 con el 6. los diseños 7 y 9 incluyen varias unidades de evaluación en cada una de las dos áreas de bosQue, pero lo único Que esto logra es darle una mejor idea del valor representativo para cada área. Aun así. tiene sólo un área de bosQue de cada tipo, ST J TS. Aún no tiene manera de evaluar la variación intrrnseca de cada medida, entre las variadas parcelas TS y entre las variadas áreas de bosQue STo la probabilidad de Que el valor Que se obtiene para cada área de bosQue, reneje no solo el factor de diseño - la tala selectiva - sino también la innuencia de otros factores, es tan alta en los diseños 7 J 9 como en 1J 6. El diseño 8 permite evaluar la variación intrrnseca en los números de especies de aves entre áreas de boSQue distintas e independientes. Este di seño, sin embargo, sufre los efectos de una multiplici dad de factores alineados originados en Que los sitios ST Y TS están en diferentes tipos de bOSQue (figura 4.3). El diseño 14 tiene otro factor - la estación - Que está alineado con el factor de diseño, J Que puede innuir fuertemente en la abundancia y diversidad de los animales, especialmente aves J ranas. En la sección "Diseño de una indagación .. . " (más abajo). regresaremos a los diseños J las preguntas Que ellos pu~den o no ~ueden legítimamente responder. Entre tanto, parece Que entre los diseños 1- 12 (figura 4.3) solo los dlsenos 10, 11 Y 12 serían adecuados.

¿Qué hacer? Al diseñar su estudio, asegúrese hasta donde sea posible Que está realmente investigando la innuencia de los factores de diseño sobre los aspectos de interés (lo Que está midiendo, o sea, las variables de respuesta), J ®e puede desenredar la innuencia de la variación intrínseca (capítulo S) J de los racto~es almea,dos (paso 9 en la siguiente seCCión) . Si ya es muy tarde - si la investigación (suya o de al.gUlen mas) ya esta en marcha o terminada _ al menos renexione cuidadosamente si de verdad ha estudiado la mnuenCla d;1 factor de diseño en lo Que estaba midiendo. luego saQue conclusiones o planifiQue sus acCiones e acuerdo a esta renexiÓn .

Diseño de una indagación en 18 pasos ,

.

. ta el diseño al ámbito de su pregunta, o ajusta la pregunta al El título del cap itulo lo dice todo. O aJus d d' - deb reexaminar la pregunta para ver si es p

. - E d tapa del proceso e Iseno, ~ alcance de su diseno. n ca a e 1 1 h ta donde sea necesario. El motivo: a medida Que . 1d' s· no lo es rep antear a as compatible con e Iseno, J I ,.' b' 1" dicionales Que deben ser tenidas en cuenta para se procede, se descubren sutilezas loglcas o 10 oglCas a ' modificar bien sea el diseño o la pregunta. De hecho, usted debe ...

44

CArrrULO 4. DISEÑO

Paso 1. Escrutar la pregunta desde

el principio

·d··· ·· c·de de manera significativa la tala selectiva de bosQue en la h H ta ahora la pregunta a SI o. (In I _ as . d Ib ranas del sotobosQue y mamíferos peQuenos terrestres en la diversidad de aves e OSQue. . , . ] S· I 1 h Y . . . ] ·Cuál es el ámbito de su Interes de mane 10. lata a a ·Es esto sufiCientemente precIso. ( , .' . d (. m'lte) solamente en la periferia de la reserva. ¿le deberla preocupar ( scgUlra ocurrlen o SI se per ·nclu· l do el núcleo] No Entonces podríamos replantear la pregunta: de la tala en to da Ia reserva. I . . .. . . de aves del de manera Slgm·f·Ica t·Iva Ia tala selectiva de bosQue en. la .abundanCia y diversidad 7' ranas del sotobosQue y mamíferos peQueños en la periferia de la reserva.

Paso Z. Escoja entre hacer un experimento o un muestreo los diseños 1-12 son estudios de observación o no manipulativos. Usted está comparando evaluación en si tios ST y TS. pero no tuvo nada Que ver con la decisión de cuáles sitios talar y El diseño 13 es un estudio experimental o manipulativo : usted decide Qué tratamiento (Sr o cada área de bOSQue y cada sitio de muestreo dentro de cada área. ¿Cuál es la diferencia? En el diseño 13. el único criterio para determinar si el tratamiento TS se aplicará a uno u otro demarcado en el mapa es la moneda. Se presume Que este proceso de aleatorización probabilidad de Que haya uno o más factores consistentemente alineados con o contra el factor Así hay una buena probabilidad de estar realmente observando la influencia de la tala resu ltados. El diseño 12 (figura 4.3) no es un estudio experimental. AunQue parezca mI!)' di seño corre el riesgo de incluir al menos un factor críptico Que está alineado con el comportamiento de los madereros. ¿Qué pasaría si en el pasado los madereros hubieran parcelas con base en ciertas características Que. independientemente de la tala misma, innuido en la abundancia y diversidad preexistente de aves. ranas y mamíferos peQueños - por densidad de árboles maderables o su facilidad de extracción] Entonces. aun antes de la tala. las áreas Que iban a ser taladas podría haber sido diferente de la de las áreas no taladas. Por lo el diseño 12 sería un error atribuir las diferencias entre las faunas de los sitios ST Y TS sólo a .En resumen. entre los diseños 1-13. sólo el 13 u otro diseño experimental similar. puede responder la pregunta como estaba planteada originalmente o en el paso 1. sobre el selectiva. los diseños 10-12. e incluso diseños de observación aún más sólidos, no pueden directamente esta pregunta. sino otra. Con estos diseños. en realidad se están investigando las actuales entre áreas Que fueron o no fueron taladas en el pasado. la pregunta se largo de la periferia de la reserva ¿existe actualmente una diferencia si¡;ni(¡cativa en la diversidad de aves del bOSQue. ranas del sotobosQue y mamíferos peQueños terrestres, Que ya son TS y los STr Si no se puede realizar un estudio experimental (diseño 13), la pregunta y realice el estudio de observación más sólido posible. Durante las etapas de aplicación (figura 2.2). mantenga en mente la forma correcta de la pregunta, de manera QIJC duda cada vez Que se sienta tentado a afirmar Que la tala es indudablemente la única diferencias actuales entre sitios talados antes de su llegada y los no talados.

G~neralmente.

una pregunta sobre los efectos del factor de diseño ( ·cómo incide ... ? ¿~ómo ¿como afecta ] ·cuál 1ft d . ( -L.. . .... ( es e e ec o e ... ?Y preguntas semelantes) solamente se pu~ mediO de un estudio experimental. Si el estudio va a ser de observación y se va a comparar

CAPfTUL04. DISEÑO

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existían ' entone . . taldcomo usted las encuentra al e mpezarl e estudio . investigan o los efectos de unos event . I . es es Incorrecto pretender Que usted está os partlcu ares del pasado L d manera Que explore las diferencias actuales entre entidade . a pregunta ebe ser replanteada de niveles del factor de diseño (recuadro 4.1y adelante) . s QlJe ya manifiestan estos distintos aspectos o ¿Significa esto Que siempre debería referir un d' . observación)? Definitivamente no. cad:tipo de di ~seno experimental a uno no experimental (de de los estud ios de observación es . I se o tiene sus ventalas y desventajas. La ventaja real " Que Invo ucran las situaciones d' . naturalmen te". Su principal desventaja es la i 'b'l'd d d Y con IClones Que ocurren podrían innuir en los valores de lo Que se es~pOS~. 1 I da e controla~ todos los demás factores Que . os ueron causa os solo por el factor de diseño. En cambio la venta'a de los experimentos es Que comienzan en el presente, no en el pasado. de modo Que tiene ei control desde el prinCipiO. Por lo tanto. los experimentos bien diseñados le permiten responder con una confianza razonable. preguntas sobre los efectos de A comparados con los de B. y no sim I~mente las diferenCias actuales entre sitios donde ocurrido A B en el pasado. Algunas de las de:Ventajas son Que los experimentos pueden ser loglstlcamente diflCiles. impracticables. costosos, o simplemente Imposibles " especl~lmente cu~ndo i,nvo~ucran una gran escala espacial y temporal. Otra seria cons~deraclon - la etlCa - se dlscutlra mas adelante. Finalmente, la astucia de un experimento bien dlsenado Y" controlado p~ede ser engañosa. Puesto Que no involucra situaciones Y condiciones Que se presentan naturalmente. un experimento puede ser menos realista, para propósitos de conservación. Que un estudio de observación bien diseñado (vea Camus Y Lima 1995).

ust~d

~a

~

Por ejemplo. en este estudio usted está interesado en los posibles efectos de la tala en el futuro. Si sigue un procedimiento experimental Y usted mismo selecciona las áreas de tala al azar, no sólo no estaría controlando. sino Que además estaría ignorando los criterios por los cuales los madereros seleccionan las áreas a talar. Dado Que son los madereros. Y no usted. Quienes van a seleccionar las áreas en el futuro. con un diseño experimental estaría investigando una situación artificial Y QlJizás llegando a conclusiones erróneas con respecto al manejo de reservas. Una opción razonable es seguir adelante con el diseño experimental 13. pero involucrando a los madereros en todas las etapas del diseñoY particularmente en la selección de las áreas experimentales. Usted todavía controlaría. lanzando una moneda. cuál mitad de cada área será talada. Sin embargo. si tiene confianza en Que los madereros en el futuro usarán criterios si milares a los Que han usado en el pasado para seleccionar las áreas. la otra opción es regresar a un diseño no experimental como el 12 (figura 4.3), Y replantear la pregunta como se hizo arriba: "¿existe actualmente una diferencia significativa . . T

Paso 3. Precise el ámbito espacial

y

temporal de su pregunta y asegúrese de Que

lo puede muestrear

En los dos primeros pasos. usted ha ajustado Y reajustado la pregunta original. Si le pr~upa la tal~ ~ la periferia de la reserva. entonces debe muestrear en la periferia. En este sentido c~alQ!llera de los dlsenos 11-13 es adecuado. El diseño 10 (figura 4.3). o un diseño experimental correspondl~~te. no lo es. A~lIQ!Ie una indagación Que siga el diseño 10 podría lograr evaluar entre SitiOS ST y TS. aplicarla sólo al hábitat de bOSQue nublado (vea la figura 4.2), yen reahdad solo a 3QIIella porción Q!le a unos 2000 msnm . El ámbito del estudio es mucho más estrecho Que el de la pregunta. ¿QJlf pasaría si

la~ difer~ncias

~ sI~

46

CAP(TULO 4, DISEÑO

el diseño 10. y luego aplicara los resultados obtenidos en el bosQue nubla~o para propon~r pautas de bosQ!ue de la reserva' Podría suceder Que el patron Que encontro para el ' s para Ios otros t IpO ' , " nublado. no existiera o incluso fuera al contrario en, bOSQue humedo o ,seco ~~ tierras balas no lo sabría , ¿Qué pasaría si el diseño 10 fuera su unlca alternativa practica. I Replantee la . e'em lo. "en el bOSQue nublado a 2000 msnm en la penfena de la reserva ¿en la actuahdad d\fer~ncia significativa len la fauna) entre unidades de eva luación en sitios TS y SP" Igualmen te. el diseño 15 controla la innuencia del factor de estacionalidad - al eliminarlo del diseño, ¿Qué pregunta responde realmente el diseño 15? Si está realizando un estudio de observación al del diseño 12. será: "duran te la estación lluviosa del año X. en la peri feria de la reserva ¿h'o/ diferencia significativa len la faunal entre las unidades de evaluación entre si tios TS y SP" Si está estudio experimental parecido al del diseño 13. la pregunta será: "durante la estación lluviosa ckI un efecto de la tala selectiva en la periferia de la reserva sobre la fauna'" ¿Es alguna de estas dos realmente adecuada para resolver su dilema' Tenga en cuenta Que muchas aves. especialmente las de frutos y néctar. se mueven estacionalmente entre hábitats. de modo Que las comparaciones entre y ST podrían variar mucho con la estación, Igualmente. las ranas son notoriamente estacionales y en su aparición en las rutas de censo, los patrones de actividad y abundancia local de algunas mamíferos peQueños pueden también mostrar una marcada estacionalidad, Por lo tanto. para pregunta original de manera rel evante para tomar decisiones de manejo. el estudio debe abarcar al menos un ciclo anual. En este sentido el diseño 16 es muy superior al 15,

Paso 4. EspecifiQue el factor de diseño Usted está preocupado por los posibles efectos de la tala selectiva, Sea el estudio de experimenta l. la pregunta especifica Que usted va a comparar diferentes intensidades de tala cual. por supuesto. es el factor de diseño, Asegúrese de Que su diseño no lo está induciendo a compa~ar a~go mucho menos importante. como por ejemplo un as pocas áreas particulares de o peor aun. solo unas pocas unidades, de evaluación, En realidad. los diseños la 6 (figura 4.3) comparan dos unidades de evaluaClon, Una de ell as por cas ualidad cae en un sitio único en una TS, El factor de diseño en este caso es realmente "las diferentes unidades de evaluación" en ta,la sel e~tiva, l os diseños 7y 9 incluyen varias unidades de evaluación por área de bOSQue. pero solo un area de bOSQue ST y una TS, Sí. estos diseños son adecuados para responder la una dlferen,cla s ign ~ficativa Ien la faunal entre estas dos áreas de bOSQue. una de las cuales da la de Que esta en un area TSy la otra en un área SP" Pero eso es todo,

~~rante, la

fase de renexión (figura 2.2) de un est udio. en el cual usted hubiera descubierto I erenc la entre las faunas de dos áreas d b ' , , sobre la pos 'b'l 'd d d i e oSQue en SitiOS diferentes. usted podría especular I I I a e Que a tala select' d ' h b " las variab l d Iva po na a er con tnbuldo a la diferencia entre los 9 no tiene~s répe 1~;:~uEelstda , E~ regalidad usted no ha comprobado esa posibilidad. porQue los , Iseno Incluye rép licas de á ST TS reas Y , . pero todos los sitios tipo de bOSQue y los TS en otro, Por I bOSQue + tala se lecti" I I o tanto. lo Que realm ente esta comparando en el di~no 8 va y no a ta a se lectiva so la Esta ' . d de un estudio realizado con I d' _ , na comen o un riesgo grave si usara los "estación") para proponer os Isenos 1-9 (o el 14. cuyo factor de diseño encubierto es normas para las prácticas de taIa se Iectiva a lo largo de la zona la reserva , .

_sr

CAPrTULO 4. DISEÑO

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Paso S. EspecifiQue y justifiQue los niveles del ra t d d' I.d c or e Iseno Sh I a cump I o con los criterios del capítulo 3 también los niveles Que está examinando d bY s,u pregunta es comparativa. no sólo el factor de diseño sino e enan estar daros Por e· I . _ actor e Iseno (tala selectiva) son "algo" .. d" . . lemp o. en este caso los niveles del f. I d d . , Y na a . los melores diseh d· . InC uyen vanas replicas de las áreas (unidad d nos Q!Je emos Iscutldo hasta ahora de los dos niveles seleccionados los nivele es e respu~sta. definidas en la siguiente sección) para cada uno . s son categoncos(discretos d·s t· ) . ST o es TS. ¿Puede usted justificar la selección de esta " . I con muos . es deCIr. un sitio o es es obvio _ es cero tala. la condición ··control"'. El nive~ ~:t:~o~~as particulares? la selecci~n del nivel "sr lustlflCarse si usted ha seleccionado una t S . por elemplo en los dlsenos 10-12. puede experi mental 13. si n embargo. si las áreas :~:~i~e~~p;esentat:va de las áreas TS eXi.stentes. En el diseño las áreas TS de la reserva. podría subestimar los verd:::r se t~ aran con menor intenSidad Que la normal en mamíferos peQueños Por otro lado si se sob os e ectos de la tala sobre las aves. las ranas Y los os e ectos reales de la tala Y proponer medidas demasiado estrictas.

.

Imar

Si usted diseña un estudio, con un factor de diseño con niveles categóricos. asegúrese de Que los niveles representan condiCiones tlpicamente encontradas en la naturaleza. Por supuesto Que el diseño no tiene Que a dos. niveles. En nuestro el·emplo . además del ··control" (ST) . se pod nan ' escoger tres . Iestar restringido . . nlve es . de intenSidad de tala : ligera. media y alta. O. ,se podría diseñar un estudio con los siguientes niveles .. ,Sr. TS con extracClon con desllzadores mecanicos. TS con extracción con bueyes y TS con extr~CClon a mano por eQui~OS de madereros (sí. esto sucede). los datos de estudios cuyos factores de dl s.e no tienen niveles categoncos. a menudo se analizan por medio de una técnica estadística llamada anallsls de vananza (ANDEVA. o ANOVA por sus siglas en inglés) . los estudios Que tienen niveles categóricos en su factor de diseño. tales como los diseños 10-13 o el diseño de cuatro niveles Que acabamos de discutir. tienen muchas ventajas. Se puede investigar más de un factor de diseño al mismo tiempos. los estudios pueden ser relativamente fáciles de realizar e interpretar Y su poder para detectar efectos estadísticos del factor de diseño sobre lo Que se está midiendo (vea el capítulo S) es a menudo impresionante. Su gran desventaja. sin embargo. es Que usted elige sólo ciertos niveles. Podría suceder Que en la vida real el factor de diseño ejerza sus efectos más notorios en los niveles Que están por fuera de la gama Que usted eligió. o en niveles intermedios (Umbanhower 1994: Camus Y lima 1995). ¿Q!Jé alternativa hay) la alternativa es replantear la pregunta y escoger un diseño en el cual el nivel del factor de diseño varía entre unidades de respuesta. de tal manera Que cada unidad puede desplegar. al menos en teoría. un nivel único. los niveles del factor de diseño son en este caso continuos. no categóricos. Una manera entre muchas de replantear la pregunta sería: ··a lo largo de la periferia de la reserva. ¿cómo varía la abundancia y diversidad de aves del bosQ!Je. ranas del sotobosQue y mamíferos peQueños terrestres entre sitios Q!le experimentaron una variedad de diferentes intensidades de tala selectival"" Un estudio de observación para responder esta pregunta podría involucrar 12 parcelas seleccionadas al azar a lo largo de la periferia. y Q!le abarQ!len una gama de tala en el pasado Que varíe desde ninguna (ST) hasta muy intensa. En cada parcela particular. primero se evaluaría la intensidad de tala de acuerdo a una escala objetiva. Esta escala podrra ser. por

°

ejemplo. el número de árboles talados por hectárea. la proporción del sudo Q!Je ha sido perturbado por las actividades de tala. El valor obtenido sería el nivel único del factor de diseñO para ese sitio. luego.i¡uaI

48

AI'II UIO 4 DI.SI ÑO

Idade de evalua Ión en ese sitio y se registraría el . I . ante~ se establecerran as un ' d' Que . d 'rtebrados Alternativamente. se podna Isenar un estudio I di Id os para ¡¡da grupo e ve . '1 'mplo seleccionando al aLa r entre áreas ST y asignándole: a n v u . niveles ontllluOS ' por e e . I S . •... d . I do un área donde no se ejecuta ninguna ta a. ea o no expc:nIllCli... diferente de ta Ia. Inc uyen , . 'd I aliLan con una clase de técnica estadlstlCa conocl a como aná Isls . ' resultados a mcnu(Io se an ' . un d'lsen' o con niveles conti nuos. o con niveles categóricos? la ¿Qué deberla escoger. . ' inQ!uietud de conse/VaClóny manelo. (2) el patrón natu ral de la d I de (1) Ia natura eLa e de diseño. (3) la complejidad de su pregunta y (4) el tiempo y esfuerzo Que tenga muestreo.

1.

La /lilturillcLa de la inQuietud de CO/lse/VaciónJ manejo. En lugar de obtener una de sí o no al probl ema de la tala. su meta puede ser determinar la intensidad de tala de la cual la abundancia y diversidad de vertebrados declina precipitadamente. Esta se usa rá para proponer pautas sobre la máx ima intensidad de tala permitida. En probable Que usted prefiera un diseño con niveles contin uos.

2. El patrón /latural de variación en el factor de diseño. Si la tala selectiva ha sido y muy variable en su intensidad. nuevamente un diseño con niveles continuos sm cambio. si la tala sucedió consistentemente a ciertas intensidades particulares. con niveles categóricos será más apropiado. 3.

La complejidad de su pregunta. Si su intención es examinar dos o más factores de tiempo (digamos. in tensidad de ta la y ti empo transcurrido desde la tala). o si la lidiar con 105 factores alineados es con un diseño de blOQues (vea el paso 9). los categóricos son más fáci les de analizar e interpretar Que 105 de niveles continuos.

4. El tiempoJ esfuerzo disponibles para el muestreo. l os diseños complejos con pueden reQlJerir muchas unidades de respuesta (definidas en el siguiente paso). realizar un estudio de niveles continuos fác il de ejecutar. y más bien controlar los bien sea por la fuerza bruta o por la restricc ión del ámbito de la pregunta (vea el Por simplicidad. en lo Que resta de este capítulo yen el capítulo 5 seguiremos niveles categóri cos . Sin emba rgo. mantenga en mente Qu e las mismas consideraciones se con niveles continuos y Que tales diseños podrían ser los mejores para investigar su inQ!lictud y manelO o de ecología bás ica.

Paso 6. EspecifiQue la unidad de respuesta En un diseño con niveles categóricos. cada nivel debe incluir va rios casos diferentes e otro . para poder distinguir la variación asociada con el factor de diseño de la variación de niveles contin~os. se necesita una variedad de tales casos independientes. QlJe abarQ!JCIl valores (IlIveles) unicos para el factor de diseño. Si el diseño es experimental con niveles estos casos independiente d d . . . 5 a menu o se enomlnan unidades e~perilllentales. En un veces se denominan muestras S' b 1 '·" . In em argo. e terminO muestra" tiene otros usos en el ' . Ia eSladlsl lca Prefiero 11" . .d d" usar e ermlno u/lldad de respuesta. lo Que significa Que cada unidad In epen lenlemen le de ot 'd d i ' ras unl a es. a as Influencias (si existen) del factor de disdio.

CApiTULO 1 DISEÑO

49

Ahora refiérase a los pasos l. 3 Y 4 de más arriba. Con re múltiples unidades de evaluación Que están dentro di ' speclo a la pregunla de la lala selectiva. las 7 ó el 9 (figura 4.3) ¿son independientes] No L d'~ a unlca parcela TS y el área STo como en el diseño

parce la talada. comparten las mismas co~dici~n~: e~ ~~:~~:s ~~I~ ~entro de una misma área no talada o único de tala selectiva en el pasado respectivamente L a¡' a yo experimentaron el mismo episodio . d d bl 1 • l ' . os va ores Que se obtendrán de estos sitios Que In u a emen e mostraran a guna variación. son simplemente múlt'lpl di ' . d i ' . d es me d'd I as e as mismas respuestas e nllSm~ conlunto e espe~ies de. vertebrados al mismo conjunto único de condiciones. o al mismo ep isod io UnlCO de tala. Las seis medidas de los diferentes sitios dentro de un área pueden ser útiles (vea el paso 13) . pero no para evaluar el efecto de la tala en toda la periferia de la reserva - ni para evaluar las diferenCias entre el conlunto de parcelas independientes TS y el de parcelas independientes ST. En camb io. las seis áreas ST y. las seis parcelas TS examinadas en los diseños 11 y 12 son independientes enlre ellas. como lo son las seis zonas grandes del diseño 13. En estos diseños. cada área ST o parcela TS es una unidad de r:spuesta independiente con respecto a la pregunta. bien sea Que la pregunta se refiera a los _efectos (di seno .13) de la tala selectiva actual. o a las diferencias entre áreas ST y TS ya existentes (d lsenos 11 y 12). El numero de unidades de evaluación Que usted decida poner dentro de cada unidad de respuesta (paso 13). no tien_e ninguna innuencia sobre la definición o el número de unidades de respuesta. En aIras pal ab ras. los dlsenos 7 y 9 (figura 4.3). al igual Que los diseños 1·6. tienen sólo una unidad de respuesta por nivel del factor de diseño "tala selectiva". No obstante sus otros problemas. los diseños 8 (figura 4.3) y 10·13 tienen seis unidades por nivel.

A menudo es fác il definir las unidades de respuesta: hay una distinción clara entre cada unidad de respuesta y sus al rededores y entre una unidad de respuesta y la siguiente. En el presente caso las parcelas TS (figuras 4.2 y 4.3) son unidades de respuesta "naturales". A veces. sin embargo. la definición de unidad de respuesta no es tan clara . ¿Q!lé pasa. por ejemplo. con las unidades de respuesta de las condiciones ST? Tendría Que delimitarlas arbitrariamente dentro de las extensiones continuas de boSQue STo a lo largo de la periferia de la reserva. En este caso hemos especificado Que serían áreas de boSQue de aproximadamente la misma extensión Que la parcela típica TS. y suficientemente separadas de modo Que sus faunas sean independientes. Sin embargo. todavía hay un número infinito de posibilidades para la ubicación precisa. forma y límites de las unidades de respuesta STo y le toca a usted precisarlas. En otros estudios. usted podría verse en la situación de tener Que definir arbitrariamente todas las unidades de respuesta. Por ejemplo. Qué tal si su pregunta fuera: "¿cómo varía la densidad de huellas de tapir entre este extenso bOSQue de Chaco seco (978.473 ha) y aQuél de Chaco húmedo (1.206.072 ha)?" Claramente. usted no puede regi strar cada huella de tapir a través de ambos boSQ!les. Entonces. ¿cuál seria el tamaño de sus unidades independientes de respuesta. dónde estarlan localizadas y Qué clase de unidades de evaluación ubicaría dentro de cada una (paso II)?

Paso 7. Asegúrese de tener verdadera replicación entre unidades de respuesta en cada nivel del factor de diseño (niveles categóricos) Este paso. y sólo este paso. le permite distinguir la variación asociada con el ractor de dlsdlo de la variac ión intrínseca entre diferentes unidades de respuesta IHurlbcrt 1984). para dlstlnplr la va ri ación asociada con el factor de diseño de aQlJflla el sigui ente paso.

a

dIr

50

CAprruLO 4. DISENO

Si los niveles son categóricos. las múltiples un~dades de respuest~ del nivel dado se denominan Si los niveles son continuos. por supuesto habra pocas o ninguna repllcas.ya QUe cada una de las de respuesta puede mostrar un nivel único. No obstante. obviamente debe haber un juego de: independientes de respuesta a lo largo de una gama de dichos niveles.

Paso 8. Esparza en el espacio (y el tiempo) las réplicas de las unidades de respuesta de los diferentes niveles - siempre y cuando esto tenga sentido Nuevamente. el diseño 8 (figura 4.3) tiene seis unidades de respuesta replicadas por factor de diseño. pero. ¿Qué está mal1 Refiérase a la di scusión sobre factores sección sobre fuentes de variac ión. En el diseño 8. todas las unidades de respuesta ST hábita t y las TS en otro. El si mple hecho de tener un mont.ón.de unidades de respuesta no permite desenredar la influencia del factor de diseño de la del obvio factor - tipo de con el Que está alineado (vea Hurlbert 1984) . ¿Será mejor el diseño 11 (figura 4.3). por para desenredarlos? Sí. El mismo razonamiento lo lleva ría a preferir el diseño 16 Después de todo. en el diseño 14 las unidades de evaluación y de respuesta no están con respecto a la estación. En algunos estudios. no es posible entremezclar las unidades de respuesta. Considere las preguntas. Que son perfectamente legítimas: •

En el diseño 9 (figura 4.3). ¿cómo varía la diversidad de ranas por unidad de parcela TS y el área, ST? ¡Note Que con el cambio en la pregunta. lo Que antes unidades de evaluaClon. son ahora unidades de evaluación y de respuesta a la vezl.

•

¿Cómo varía la diversidad de aves de bOSQue entre extensiones de bOSQue húmedo bOSQue nublado ST?

•

En áreas,de bOSQue seco tropical TS. ¿en Qué forma varía la abundancia de mamíferos la estaClon seca y la lluviosa]

•

¿De Q~é manera difiere el inicio de la madurez reproductiva de los osos PobdlaCl~nes del noroeste del Canadá y las del ParQue Nacional Yellowstone en ni OSf

U

• e

aco ume o (1.206.072 hectáreas)?

En estas preguntas. los factores de d' geográficamente. las estaciones I bllseno son los lugares particulares. los respuesta para un nivel dado t', as po aClones y los bOSQues. respectivamente. Todas _ especialmente los osos poers san af.~upadas en el espacio o el tiempo. ya usted lo posible y ló.ico entrem ' I Ilm p 1.lCar. continuaremos discutiendo preguntas y o ezc ar as unidades de . hacer preguntas válidas e . respuesta. Sin embargo. tenga en Importan tes sobre luga h ' b' Y Que. en estos casos sus I'nt t f res. a Itats. poblaciones repionalc:sy . en os rustrados d l' o enlOQuecer. e cump Ir con la regla de esparcir las

CAPITULO 4. DISEÑO

SI

Paso 9. Haga una lista de los factores manejarlos potencialmente alineados J decida cómo Una vez Que haya hecho la lista de los factores potencialment

1.

l' do . e a mea s. sus opciones son:

esparcir aleatoriamente las unidade d (d s e respuesta para los diferentes niveles del factor de diseño en caso e Que sea posible: vea el paso 8). con respecto a los factores potencialmente alineados - 1estodeQUlvable a usar la fuerza bruta para arrollar los insidiosos erectos de los factores realmente a Inea os so re los datos:

2. controlar los factores más obvios restringiendo el ámbito del muestreo: 3. implementar un diseño de blOQues para los factores potencialmente alineados más obvios: 4. realizar un estudio experimental (manipulativo): o. 5. aceptar la ~xistencia de los factores alineados faslldlen mas.

y

replantear la pregunta de manera QlJe no lo

En el diseño" (rigura 4.3) hemos escogido ~a primera opción. Las seis unidades de respuesta ST y las seis TS se han distribUido aleatOriamente a traves del paisaje Que nos interesa. Este proceso ha esparcido las unidades de respuesta con respecto a muchos factores potencialmente alineados. en particular 3QlJéllos asociados con las grandes direrencias entre tipos de bosQue. La desventaja. por supuesto. es QlJe ahora los resultados de las diferentes unidades de respuesta. tanto ST como TS. mostrarán una tremenda variabilidad. ya Que a la variación intrínseca se le ha añadido la variación asociada con el juego grande de factores potencialmente alineados. introducidos por la variación entre clases de boSQIJe. Puesto QlJe no se pueden separar. hay Que tratar el "ruido" introducido por dicha variación entre tipos de boSQIJe como si fuera variación intrínseca. Va a ser dirícil discernir la innuencia del factor de diseño si esa innuencla es sutil. El problema puede ser eventualmente mitigado aumentando el número de réplicas de parcelas TS J áreas ST. respectivamente. Sin embargo. el número de réplicas podría ser astronómico. si el erecto del factor de diseño sobre los valores Que se están midiendo fuera sutil. comparado con el decto de los factores potencialmente alineados (vea el capítulo Sy el apéndice B). En el diseño 10, se han escogido simultáneamente la segunda y tercera opciones. Al restringir el estudio al bOSQue nublado a 2000 msnm (opción 2), se está controlando el potencial efecto cuantitativo sobre lo Que se está midiendo (abundancia y diversidad de los tres grupos de animales), asociado al gran contraste entre los diferentes tipos de boSQue J las diferentes alturas (figuras 4.2 y 4.3). Además. dentro del bosQpc nublado. los sitios ST Y TS están agrupados en blOQlJes (opción 3) con respecto a la localización. Es decir, cada área ST está pareada con un área TS en seis sitios diferentes. los QIJ( a su vez estZ1 dlspcl5ol5 a través del boSQue nublado. Estos pares melaran la probabilidad de QlJe las áreas ST J TS de cOOa blOQue. experimenten casi las mismas condiciones de cualQ.uler factor potencialmente QIJe vak espacialmente dentro del boSQue nublado. El gran beneficio de usar un dlscilo de bIoQ¡Jes (opción es Que el análisis estadístico permite separar la variación entre unidades de QIJe se al de diseño, de aQuélla debida a los factores potencialmente ~ variln entre los blOQues' . Así será mucho más fácil discernir los efectos del ractor de dIsdIo. si CIII5lat. QIIt en .. dIseIo con niveles categóricos pero sin blOQlJ(S. Con respecto a la opdIn del diseño 10 al boSQue nublado. es QIJ( constlt'!Yt un estWIo

3'

52

CAPI rUI O 4 [JISf ÑO

las unidades de respuesta, para discernir los efectos d II necesitan tantas répeas e , I d' _ d' ental' a de restringir el ámbito de Iseno, por supuesto, es QJIC de diseno, la gran esv l' , , I I ' d' la pregunta de las conclusiones y de las ap IcaClones, restringe e a canee e ' ' l i t con respecto al ámbito original de su interés y de su pregunta inicial, el diseño 12 / or o an o, , • f (, es obviamente uperior al 10, aun cuando el 12 puede reQuenr mas es uerzo tiempo gastado en entre si tios de muestreo), El diseño 12 también supera al 11 (figura 4,3). porQue además de ámbito de la pregunta (como el 11 ). agrupa la~ unidades ?e, respue~ta 5T y T5 en blOQues Nuevamente, 105 blOQues permiten Que el analisIs estadlstlco distinga la InnuenCla cuanlllallva de diseño sobre la variable de respuesta, de la innuencia Que resulta de estar en un lugar paisaje, El mismo raLonamiento se aplica a los diseños 15 y 16 con respecto a la estación. El controla el factor "estación" simplemente porQue restringe el ámbito a una sola estación. Esta le permite obtener una respuesta muy precisa - pero a una pregunta muy estrecha y más bIat cambio, el diseño 16 en esencia establece blOQues en el tiempo, Ya hemos discutido las ven tajas y desventajas de la cuarta opción: realizar un experimento de teorla, el diseño 13 es excepcionalmente sólido, no sólo por ser experimental sino también era un diseño en blOQues, ya Que las unidades de respuesta 5T y T5 están pareadas, La del tratamiento T5 a una de las dos unidades de respuesta, permite controlar no sólo los factores alineados obvios sino también los sutiles, Usted debe decidir, sin embargo. si el impuesto por el experimento es bueno o malo, con respecto a los fenómenos de la vida explorar. Finalmente, por variadas razones puede ser imposible escoger una de las cuatro Quizás, por algún motivo, su única opción es adoptar el diseño 8 ó el 14, En este caso. replantee la pregunta y renexione cuidadosamente después del estudio, Para el diseño 8 podría ser algo como "¿hay una diferencia significativa len la faunal entre sitios T5 en • lIerras bajas y si tios ST en bOSQue nublador Basado en su conocimiento de historia de estos dos tipos de bOSQue en particular, usted después decidirá Qué tan aplicables son para resolver la inQUietud Original de manejo, ¿Cómo se podría replantear la pregunta SI fuera ImpOSible implementar otro diseño más justo?

Paso 10, Seleccione la(s) variable(s) de respuesta Ya Que usted ha decidido cuál I I 't es a natura eza de las unidades de respuesta y su lene Que preguntarse, 'Qué es I ' , evaluación dentro de ca~ , o Que va a medir en cada una, o mas precisamente. en Desafortunadament ahunJdad de respuesta? y, ¿está realmente midiendo lo Q!Je e, muc os estudiantes y f ' I preguntas imprescindibles M h ' , pro es lona es no les prestan la atención para medirla y la unidad' d uc o~ Inve;tlgadores eligen ciegamente la variable de tomado de la literatura A e eva uaClon, sigUiendo una tradición Que han aprendido , menu do esta elecc' • , , entorno biológico, AunQ!ue I Ion es maproplada para los intereses del en a gunos casos est d ' Que se derivan pueden lleva o pue e Importar poco, en otros casos Este paso y los tres Q!ue le r a proponer, conclusiones o pautas de manejo • siguen se refieren al " capitulo 6 y Que reaparecen en d'[ r os cuentos de historia natural" QJIC I erente lorma en los capítulos 8 y 9,

CAPITULO 4. DISEÑO

53

En algu nos estudios hay poc~s dudas sobre la variable de respuesta Que se debe medir. Por ejemplo. si su inQuietud Involucra ~na p~slble dire.rencia en la razón de sexos de los caimanes de dos lagos en uno de los cuales hay cacena rurtlva. la vanable de respuesta Que se mide en cada caimán es . . . su sexo. Sin embargo. a me,nudo la elección es m~nos obvia. Digamos Que le preocupa la invasión del boSQ!Je por malezas despues de la tala selectiva (rlgura 4.2). y ha localizado unidades de evaluación en las direrentes unidades de respuesta ST y TS. La pregunta es: ¿cómo varía la tasa de invasión de malezas. entre parcelas TS y áreas ST? En cada unidad de evaluación. ¿tomará como variable de respuesta el simple número de plántulas de especies invasoras? O. ¿tendrá en cuenta Que el aumento en la entrada de luz en las áreas TS puede au mentar la germinación tanto de las especies nativas como de las invasoras? En este caso. en lugar del simple número de plántulas invasoras. ¿no sería más apropiado usar la proporción de plántulas de especies invasoras con respecto al total de plántulas? O. ¿medirá la tasa de crecimiento de un determinado número de plántulas durante un cierto tiempo? ¿Por cuánto tiempo? O. ¿hará un seguimiento de las tasas de supervivencia de plántulas. considerando Que la mayoría morirá antes de alcanzar un tamaño Que tenga consecuencias para la conservación? O. simplemente. ¿contará el número de especies de plantas invasoras? Hay numerosas opciones adicionales. Note Que cada elección conduce a una respuesta cualitativamente direrente a su inQuietud general. y por lo tanto a distintas renexiones. conclusiones y decisiones de manejo. Aun nuestra ramiliar pregunta sobre la tala selectiva y las aves. las ranas y los mamíreros peQ!Jeños puede ser respon dida de direrentes maneras. ¿De cuántas maneras se puede dennir la diversidad? Nos anticipa remos a los capítulos 8 y 9 indicando Que las alternativas incluyen el número de especies (como lo hemos usado en nuestro ejemplo). el número de géneros. el número de ramilias. el número de gremios tróficos o de anidación y los rrecuentemente (ab)usados "índices de diversidad" Que c.ombin~n inrormación sobre el número de especies y el número de registros de cada una. AunQue las dl~erenClas entre estas alternativas pueden parecer académicas ahora. usted puede estar seguro de ~e las dlrerentes ~ras de expresar la diversidad conducen a direrentes respuestas. conclusiones. renexlones y (SI ha renexlonado lo suficiente) decisiones de manejo.

Paso 11. Seleccione la unidad de evaluación Note Que los conceptos de ·unidad de evaluac~ón" y "variable de respuesta." surgieron al principiO del presente capítulo. para poder presentar los disenos alternallvos para el estudiO de la tala selectiva (figura 4.3). Sin embargo. en la práctica no se deberían escoger sino hasta esta etapa en el proceso de dlseilo. . d t to Q!Je deben corresponder a "lo QPe se eslj No hay una regla para elegir las vanables e respues a. excep b l' I sentido COI ún su , h I teado Corno de costum re. ap IQ!IC e 11 • midiendo" segun la pregunta Que se a pa~.. desu re unta. Lo mismo aplica a la selección conocimiento de la histona natural y un escrullnlO CUI'~lones ra :nldad de evaluación es obvia. SI la de la un idad de evaluación. De nuevo. en algunas I':~ I la variable de respuesta es el sexo de pregunta es sobre la razón de sexo~ de los caiman~ corno I:g.:~ de respuesta es . . . el calnál. Sin los caimanes. entonces tanto la Unidad de .evaIU: t expresada por unidad de ~rea (COliJo) en el embargo. si la pregunta involucra una variable ; respues a por unidad de esfuerzo o por un número ejemplo de las plantas invasoras). por unidad I e tiem,: de dicha unidad de Primero. lea determi nado de individuos. ¿cómo se selecciona a ~gn: Segundo seleccione unidades de evaluación el capítulo 6 y pregúntese Qué punto de vista ~ ~;~ ellas t~ga sentido biológico. no ... suficientemente grandes de manera Que I~~r ac laclón QIIC estj liatando de CIIII... o QIIC _ grandes Que cada una abarQ!le gran parte a var enorme cantidad de tiempo evaluar.

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AP(rui.O 4, DI EÑO

I ' dagacl'6n so bre la tala selectiva. se habrían podido elegir Por ejemplo. en a m d 50 m recorridos en dos minutos para las aves. ctas ' transectos e á mucho m 'dcompa " las ranasy cuadrícu las de 20 trampas operadas por n 10 mmutos para 2 m recorrl os e b ' d c' l do resultados cua ntitativos. aunQue muchos ff Esto ha na pro u eros, , 'f' d b' l ' I ' CO las diferencias observadas entre los datos? los mam I ún slgn! Ica o 10 og d' ¿ten nan a g do ue las tasas de captura de mamíferos peQueños tien~en a caer Por c¡emplo. da Q! or noche en promedio. con 20 trampas se podrla capturar , ( ' ramente) O20 por trampa p ra " d' t' t s en una unidad de evaluacióny ninguno en otra unidad de de dos especies IS m a , , II d" , , , ta, Esta variación no sena digna , de respues · otra unidad " de ser ama, a varlaClon reales de probable es Que no tenga nad a Q!ue ver con las densidades y diversidades , Un!'dades de respu esta . sl'no más bien con eventos netamente , aleatOriOs _Que resultan de una unidad de evaluación muy peQueña, Para muestrear mamlferos peQuenos en serfa una unidad de evaluación con suficientes trampas-noches como para capturar al individuos diferentes, Esto representa una inversión sustancial en trampas yen tiempo. números de capturas Que se obtendrían con menos esfuerzo y gasto tendrían poco los transectos para censar ranas deberían ser lo suficien temente largos como para a 30 individuos en promedio en un bOSQue nublado. ó 60 a 80 individuos en un tierras bajas, Por otra parte. unas unidades de evaluación demasiado grandes podrían perder variación en peQueña escala Que es tan importante para su pregunta, las consecuencias unidades de evaluación Que son demasiado grandes o demasiado peQueñas para la pregunta responder. han sido bien exploradas en estudios con plantas, En numerosos estudios se Que la selección de diferentes tamaños de parcela produce resultados y conclusiones 8 diferentes , las unidades de evaluación en estudios con animales deben ser igualmente mucho cuidado, Sin embargo. hay pocos recursos para guiarlo en esta selección', fuc:Ia común y su conocimiento de la historia natural.

Paso 12, Seleccione la metodología de muestreo

S~pongamos~ue usted ha seleccio~ado una variable de respuesta y una unidad de ( s su elemon de la , metodologla de muestreo _ la Que va a utilizar para medir respuesta en cada unidad de evaluación - igualmente razonable? O. dicho de metodología seleccionada. ¿puede realmente muestrear lo Que QUiere muestrear (y muestreando)J lo Q!ue usted d ' ' pue e muestrear y cree Que esta muestreando define la (Manlv 1992) Es el obl' et ' d ' , • 'J ' IVO e su inQuietud de conservación y manel'O. de su de campo, En nuestro el'empl I t bl ' , , ranas Y mamlferos peQueños o. has res po' aClones obleti vo son los conl'untos aIgunas partes de esas poblaQue ' ay enb"su area , Es posible Que la metodología Que ha refle1'ar al " clones o letlvo mejor Que otras, los números Que " go muy diStinto de la verdadera naturaleza del conl'unto de pOblaClOn muestreada, ¿Cuál es la población objetivo del d' , peQueños en los sitios do d h ~stu 10 de mal11lferos peQueños en este caso? La por las trampas tipo She~m~:~ an Ispuesto las unidades de evaluación. ¿Cuál es la Que capt uran los animales Vivos)? El subconjunto de

CAPfTUlO 4. DISEÑO

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'o Que tienden a entrar en las trampas con más facilidad - a entrar . la tendenc'la de Ios mam íferos peQuenos l ' a as trampas vana con la especie. el tamaño. el sexo. el estado reproductivo. el rango social y la edad. los mdlvlduos particulares pueden tender a evitar o gustarles entrar a las trampas. Por lo tanto. la población mu estreada puede renelar algo Q!Je es bien diferente de la población objetivo.

¿Cuál e~ la población objetivo en el muestreo de ranas? la fauna de ranas del sotobosQue. ¿Cuál es la poblaClon muestreada? AQuellas ranas Que están activas entre el suelo y los 2 m de altura. entre las 21:00 y 23:00 horas. Otras especies pueden estar activas en otros estratos o a otras horas. Peor todavía. es posi ble Que el grado de concordancia entre las poblaciones muestreadas y las poblaciones objetivo. va ríe entre los sitios TS y ST. simplemente porQue el cambio en la estructura de la vegetación hace más fáci l detectar algunas especies pero no todas en los sitios ST Que en los TS. o viceversa. Si sus datos sugieren Que hay un cambio en la población muestreada de ranas según la tala. ¿puede usted estar seguro de Que esto reneja un cambio correspondiente en la población objetivo? lo mis mo puede preguntarse sobre las aves. ¿le ofrecen sus censos de aves una visión completa de la avifa una local del bOSQue? Por supuesto Que no. Es algo bien reconocido Que las diferentes especies de aves. o incluso los diferentes sexos o clases de edad de una especie. difieren en visibilidad y por lo tanto en la capacidad del observador para detectarlas (Ralph y Scott 1981: Ralph. Sauer y Droege 1995). los machos adultos son más fáciles de detectar en la estación de reproducción Que en otras épocas. A menos Que usted haya corregido cuidadosamente la toma de datos para tener en cuenta las diferencias en detectabilidad - algo difícil en la mayoría de bOSQues neotropicales - sus datos subestimarán la verdadera abundancia de muchas especies crípticas y calladas. mientras Que otras (por ejemplo. las especies nocturnas) serán totalmente pasadas por alto. Si elige usar una tecnología "sin observador" y más bien utiliza redes de niebla (o. de neblina) para capturar aves en el sotobOSQue. ¿cree usted Que ha me jorado el ajuste entre la población objetivo y la muestreada? Al contrario. la población muestreada ahora consiste de los individuos Que por alguna razón. pasaron volando en ese momento en particular. a través de una minúscula porción de un estrato de un bOSQue muy complejo y Que no alcanzaron a evita r la red. Claramente. estas aves no constituirán una muestra representativa de la avifauna del sitio. o ni siQuiera del sotobosQue. Es tr iste pero cierto Que las únicas metodologías de muestreo libres de sesgos. son las usadas para plantas o para animales sedentarios como las ostras. Casi toda metodología usada para muestrear anima les móviles. organismos crípticos u otros aspectos de interés para los profesionales de la , tá da en m:ovor o menor grado. en cuanto a Que la conservación o los ecologos de campo. es sesga . -J • • 1 . . población muestreada difiere sustancialmente de la población oblellvo. ¿Qy~ hacer. p~lm~roi c':;II;;~~ la historia natural de la población objetivo. Luego. lea el excelente texto editado por ut er a.nd bl .I la metodología aun cuando sean conSI era es. y otros trabajos". Finalmente. piense SI os sesgos en . I d' ~ t al menos son consistentes entre las unidades de evaluación. las unidades de resp~esta y os I eren es niveles del factor de diseño. Si sí lo son. proceda con cautela. Si no lo son. preocupese. 1" turabilidad" relativa de las diferentes especies de Por ejemplo. no hay razón para p~nsar Que a cap. ST TS. Por lo tanto. es probable QIIC el mamífe ros peQueños difiera notonamente entre los Sitios y ¡ entre los sitios grado de disparidad entre la población objetivo y la da en la densidad J diversidad ST y TS. o sea. Que cualQuier diferencia marca Que se

:::v;

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CAPiTULO 4. DISENO

. I t' "'ue están ocurriendo en la fauna. En . I cambios re a IVOS '<: probablemente re nele os b ble Que las redes abiertas en el sotoboSQue de la historia natural de las aves, e~p~o a blación objetivo de aves. La tala selectiva sude muestreen diferentes fracciodnels e al Puoe se mueven en la superficie de contacto dose QJ Las aves e , claros en eI bosQue. b I suelo en el bosQue ST, pero en las areas TS , chos metros so re e permaneceran a mu d lelo Así las redes muestrearán un mayor t radas cerca e su . , claros y ser cap u ., TS en los ST o sea, es casi seguro Que el grado de I d I bosQue en los SitiOS Que, d' tata e d I b' t' o varíe entre los dos niveles del factor de Iseno, Las blación muestrea ay a o le IV , po . de ellas - en sus resultados pueden ser falsas . - o ausenC13

. .' del estudio usted debe pensar claramente sobre la En resumen, aI principio . . . flexionar sobre los sesgos y artefactos (resultados fictiCiOs) Que fIna I debe re ,d h ' l' , usa da. Al hacer esto ' podrá I'uzga r Que erec o tiene a ap Icar sus metodo1ogla conciencia limpia.

Paso 13. Decida si debe submuestrear Para propósitos de los análisis, usted debe caracterizar cada unid~d de respuesta COll ca tegoría (vea el capítulo 5) de la variable de respuesta. La mayorla de las veces, el valor promedio o típi co Que mejor represente la unidad de respuesta como un todo. la caracterización Que usted busca puede ser un índice del grado de heterogeneidad en Que existe dentro de la unidad de respuesta (vea el capítulo 5). En este último caso, es unidad de respuesta debe incluir varias unidades de evaluación, de manera Que usted variabilidad entre ellas. Sin embargo, aun si estuviera buscando un valor promedio respuesta, como en el primer caso, podría ser deseable disponer varias unidades de de ella. Los diseños 8 y 10-12 tienen una sola unidad de evaluación por unidad de dispuesto a suponer Que el valor Que se obtiene de una sola unidad de evaluación, Q!Ie peQueña fracción de la unidad de respuesta, es el valor típico Que se encontraría a área de la unidad de respuesta? Si es así, entonces no se preocupe. Si no, submueslrear, o sea, tomar múltiples medidas (usar múltiples unidades de respuesta. El submuestreo produce un va lor promedio para las unidades de evaluación, Que se caracterizar la unidad de respuesta como un todo y para los análisis de datos diSCUSión sobre promedios y variabi lidad en el capítulo 5) . Los diseños 7 y 9 pesar de tener otros problemas, al menos tienen submuestras. Los diseños 7 y 9 ind~ por unidad de respuesta, los 14 y 15 incluyen cuatro (con respecto al tiempo) y el 16 ~~ t~tal huble~a disponibles más de 12 unidades de evaluación, se podría mejorar - 3QueUos Que tienen seis verdaderas unidades de respuesta por nivel tales . Ise nos d mc luyen o varias unidades d i " ' . e eva uaClon dentro de cada unidad de respuesta nuevo, conS idere las ventajas y desventajas. • Es claro Que la ventaja de submu de la unidad de respu t estrear es Que provee una visión más precisa es a como un todo La de t · . sven ala es Que reQuiere mucho Por ejemplo si sólo h t' , ay lempo y recursos disponibles para 12 unidades

CAP[TUlO 4. DISEÑO

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deberían distribuirse. ,entre las distintas unidades de respuesta por una par t i as mu' I!ip . Ies . e. y entre unidades de evaluaClon dentr~ de cada unidad de respuesta por otra parte? Cuando existen tales limitaCiones estrictas. la el~cClon es clara: maximizar ~I número de las unidades de respuesta (réplicas por nivel del factor de diseno. SI los niveles son categoricos) y no desperdiciar unidades de evaluación en un submuestreo. Sin embargo. en otros casos no hay una respuesta sencilla'2. A veces la unidad de evaluación es en esencia la unidad de respuesta. de modo Que el debate es irrelevante. En otras ocasiones la unidad de evaluación es grande con respecto a la unidad de respuesta. de manera Q!Je no hay necesidad de meter más de una sola unidad de evaluación en 'Cada unidad de respuesta. Por otra parte. si las unidades de evaluación son peQueñas en relación al espacio y tiempo Que abarca la unidad de respuesta. o si hay razón para pensar Que las unidades de evaluación dentro de una misma unidad de respuesta son muy variables. entonces podría ser juicioso invertir algún esfuerzo en submuestrear. Lo más probable. como ocurre en el ejemplo de la tala selectiva. es Que exista un límite en cuanto al número máximo de unidades de evaluación Que se puede manejar. sin importar cómo estén distribuidas. Usted debe asegurarse de Que hay suficientes réplicas de las unidades de respuesta. antes de pensar en submuestrear. Si decide submuestrear. tensa cuidado de no empezar a tratar las submuestras de una misma unidad de respuesta como si fueran unidades de respuesta independientes. Hurlbert (1984) acuñó el término seudorreplicación (en inglés. pseudoreplication) para describir este error. Por ejemplo. en relación a la pregunta de la tala selectiva. las 12 unidades de evaluación en los diseños 1I y 12 sí representan 12 unidades de respuesta (6 réplicas por cada nivel). mientras Que en el diseño 9. las 12 unidades de evaluación realmente representan sólo 2 unidades de respuesta. Si empleara el diseño 9 y en su análisis tratara las 12 unidades de evaluación como si representaran 12 unidades de respuesta independientes. usted cometería el pecado mortal de la seudorreplicación. ¿Cómo se puede evitar cometer este pecado? Tenga mucho cuidado de Que haya verdaderas réplicas con respecto a la pregunta y el factor de diseño (en casos con niveles categóricos del factor de diseño). o si no _ como de costu mbre - cambie la pregunta. Por ejemplo. si su única opción fuera el diseño 9. podría si mplemente cambiar la pregunta: "¿hay una diferencia significativa en la densidad y abundan~ia de anfibios. mamíferos y aves entre estas dos áreas particulares de bOSQue. una de las cuales por casualidad está en. un área ST y la otra en una parcela TS1" Al replantear la pregunta. las seis unidades ~e r~spuest~ por nivel del factor de diseño se convierten en verdaderas réplicas. pero ahora el factor de diseno consiste en dos peQueñas áreas particulares y no la tala selectiva.

Paso 14. Defina el número de réplicas de las unidades de respuesta por cada nivel categórico del ractor de diseño. o el número total de unidades de respuesta a través de la gama de niveles continuos . d' ños con niveles categóricos QPe no tienen replicación En nuestro ejemplo hemos conSiderado tanto lse los I ' . 'vel del factor de diseño). como QPe se s (es decir. tienen sólo una Unidad de respuesta por ni Jlustratlws. réplicas por nivel. Estos números fueron escogidos arbitrariamente. para suficientes seis réplicas por nivel? Probablemente no; pero decide? Este aspecto fundamental será tratm en el capftulo

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CAl'rruLO 4. DISEÑO

Paso 15. Decida cuánto tiempo tiene disponible y asegúrese de Que es Esto se tratará en el capítulo 6: además vea Crome (1997). Es claro QlJe cualQUier efecto de Que se registre en un experimento de campo. o las diferencias QlJe s~ observan h~ en dfa no talados. no on valores fijos. Estos efectos y diferenCias cambian a medida Que el {s casi seguro Que un experimento. tal como el del diseño 13. mostrará un efecto inmediatoy selectiva sobre cualQuier va riable Que se examine. Pero a medida Que el bOSQue se regenera. respuestas a corto plazo sobrestiman los efectos a mediano y largo plazo. Que son los relevantes para las metas de conservación y manejo? Si usted no refiexionara sobre esto. proponiendo pautas de manejo innecesariamente estrictas. Por otro lado. los efectos plazo de la con taminación por mercurio. causada por la minería de oro clandestina en la mucho más pronunciados Que los efectos medidos en un estudio a corto plazo. A menos durara varios años. se podría estar subestimando notoriamente las consecuencias reales. Si después de renexionar tiene Que responder negativamente a la pregunta "¿es la adecuada?". tenga cautela con sus interpretaciones y aplicaciones.

Paso 16. Decida cuánto esfuerzo puede invertir y cómo distribuirlo Refiérase a los pasos 2. 3. 7- 12 Y especialmente 13-15. y luego establezca la estudiO en~1 espacio y el tiempo. precisando no sólo las unidades de respuesta sino de, evaluaClo,n. Sl ,no diera estos pasos preliminares. podría encontrarse con Que se ha mas de 31 dlas habiles por mes para el estudio. y aún no tiene replicación adecuada.

Paso 17. Decida provisionalmente de Qué manera va a analizar y resultados Los pasos 2 4-6 9-12 Y 14 se r mucha " f' d'd re leren a estas decisiones. El capítulo 5 trata el análisis ro decide ~ua: ~n I ad. per~ de ning,una manera es suficiente. Si después de leer el

t

IS Ica. antes e seguir al Siguiente paso.

Paso 18. iManos a la obra! Pero Quizás. primero Quiera practic

É ar un poco. chele una mirada al recuadro 4.2.

Recuadro 4.2. PractlQue . hacer un diseño Sele:cione una de las preguntas Que ens ' . . dlsenar un estudio para d p o durante el e¡erCIcio del recuadro 3 2 , res pon erla] Sol •• capitulo para diseñar un est d' . o o con sus colegas. practiQue a seguir t d' u 10 completo D • es u lOS relacionados Con s . espues. pregúntese si se siente I s· us preocupacio • rea . I su respuesta es no l' t nes mas apremiantes de maneJo o . n ente practic ar con otra de sus preguntas del

S9

Reconozca sus limitaciones Si culmina con éxito un estudio bien diseñado dentro del ámbito de la pregunta. puede senllrse razona~lemente confla~o de lo Que ha concluido respecto al factor de diseño (vea el próximo capítulo) Despues de una reflexlon larga e intensa. puede incorporar esta información como un elemento deCISIVO en la formulación y aplicación de pautas de manejo. o para sugerir nuevas líneas de investig¡¡ción generadas por sus Interesantes resultados. Sin embargo. QUizás después de haber leído la lista de 18 pasos. Siente esa desazón de QU: nunca será capaz de completar un estudio bien diseñado. ¿Le parece m¡ry complelo el proceso de diseno? ¿Muy costoso? ¿Muy confuso? ¿Abrumador? ¿Debería simplemente olvidarse del estudio y establecer sus pautas basado en sus presentimientos. o en lo Que otras personas u otros estudIOS dicen? Nuevamente. NO. Hágalo lo mejor Que pueda. en su propio paisaje. Luego reflexione largo y tendido antes de decidir cómo aplicar los resultados. Por supuesto. los resultados de su estudio. o cualQUier aplicación de la indagación científica al manejo de áreas protegidas. no van a tomar la decisión por usted . Eso depende de usted mismo(a) . La indagación es sólo uno de los innumerables factores socia les. políticos. legales. éticos. biológicos y pragmáticos Que tiene Que tener en cuenta. Siéntase tranQUilo de Que no existe el estudio perfecto. De hecho. tratar de lograr esa perfección puede involucrar algunas serias consideraciones éticas (recuadro 4.3). Los administradores. los ecólogos de la conservación y otros profesionales deben reconocer Que sus resultados. al igual Q!Je los de otros invc:stigaOOres. sólo se aplican dentro de ciertos límites. Revise de\alladamente los estudios publicaclos en los Q!Je pretende basar sus decisiones de conservación. y verá Que los puede clasificar en una de las siguientes categorías:

1.

Con respecto al ámbito de la pregunta. hay una falla seria en el diseño (a menudo la seudorreplicación). Que aparentemente el autor no ha reconocido. Los análisis y la interpretación de los resultados son dudosos.

2.

El autor reconoce la grave falla Que tiene en el diseño. pero ha sucumbido a la tentación de "explicar el universo". ha echado sus dudas a un lado y audazmente ha extendido sus más allá de los límites razonables.

3. La pregunta involucra eventos Que ocurren en escalas espaciales y temporales ~ gr
pensadas. El estudio está bellamente diseñado. pero aplica a una pregunta y un conjunto de condiciones tan estrechas. Que apenas puede ser extendido a otros tiempos y lugares.

Monitoreo AunQue no existe el estudio perfecto. al menos usted puede elegir entre un diseño mZ menos imperfecto. Indudablemente ha encontrado la palabra moni/orrotan a UlIlIO

o

60

CAplruLO 4. DISEÑO

Recuadro 4.3. Un dilema ético Mientras más sólido sea el diseño de su estudio. mayor será su confianza en las manejo o conservación Que proponga bas~do en sus conclusiones (vea la fig,ura 1.1). La de lograr un diseño sólido es establecer replicas de las Unidades de evaluaClon a t~avb el paisaje. yen algunos casos submuestrear. Sin embargo. cada unidad de evaluaCión establezca alterará en alguna medida el sitio. la nora y la fauna. En el elemplo de la tala la abertura de sendas para los transectos de aves y ranas perturba en alguna medida el y su biota.y al caminar por los transectos se compacta el suelo. El trampeo de peQueños a pesar de Que se supone Que los captura vivos. siempre ocasiona algunas muertes o Además. como ya se señaló. la única manera de verdaderamente estudiar los efectos de diseño es realizar un experimento. los experimentos a la escala de la mayoría de los de manejo son muy invasores y claramente perturban la vida de muchos animales y más mire el experimento de tala Que se propone en el diseño 13. En resumen. su dilema en Que los estudios mejor diseñados son los más invasores. mientras Que los respetuosos son los más débiles en términos de su aplicabilidad a las pautas cuyo la conservación del área. ¿Hasta dónde. entonces. puede usted justificar la perturbación del paisaje y sus poder proveer fautas para conservarlos? ¿Debe usted. para citar las palabras cín teniente del elerClto estadounidense durante la guerra del Vietnam. "destruir el salvarlo"?Como es costumbre en este manual. la respuesta se deja en sus manos. En la o en los estudios básicos de campo. el problema de la ética no es en blanco y negro y ,Rosovsry 1993). Simplemente medite profundamente en la pregunta con Que parrafo .- y en la Cita de la guerra del Vietnam - a medida Que diseña su estudio. necesario llegar a otros compromisos en el diseño.

Pero. ¿Qué es "monitoreo"] Depende d ., universalmente". pero hay t;es alt t' e QUien lo haga. No' conozco una defi :J erna Ivas Que cubren la mayoría de los casos.

1.

Monitoreo es el seguimiento di

'

hace un buen muestreo en to:o ~I~~:.sta pas~ndo, mediante el registro continuo objetiva y consistente. entonces se ' Ita de Int:res. y SI los registros son gun Después de una renexión est d esta deflnlclon el monitoreo provee una buena , . os atas pueden generar capitulo 3. pueden ser usados l' preguntas Que cumplen . como Inea de base pa t d' examinados para buscar tend . ra o ros estu lOS o pueden surja en los datos no puede senClas en el tiempo. Sin embargo. cualQuier 2 M er Interpretada más all ' . onitoreo es el sepuimiento d I a. porQue no existe una t-ase de . o e o Que está pasando I ' . o a ten denC/as sospechosas l ' . . con e propOSltO de estar . a Unlca manera de re es tener datos de ba conocer una sorpresa o una se o controles pa h ra acer una comparación. los

CAP[TUl04. DISEÑO

61

:'significativamente" de la base o ~el control. pueden causar preocupación. Sin embargo. es Importante reconocer Que este metodo no es capaz de identificar objetivamente la causa de dichas sorpresas o tendencias .

3. Monitoreo:s una investigación Que sigue todas las reglas de la indagación de primera mano. ya menudo esta oflentada a responder la pregunta "¿cuál es el efecto de la intervención humana en este sistema?" o. "¿cuál es el efecto de implementar tal pauta de manejor El problema de la tala selectiva se asemeja a la primera pregunta y podría calificar como monitoreo. si las unidades se muestrearan repetidamente por un período largo de tiempo. El paso explícito de monitoreo en el ciclo del manejo (figura 2.4). es en esencia la segunda pregunta. Entonces. según esta definición. el monitoreo debe ser diseñado con todo el rigor de cualQUier indagación y pasar por los 18 pasos.

¿Cu ál definición corresponde a su programa de monitoreo actual J Dado Que hay una gran diferencia entre las tres definiciones en los tipos de conclusiones a Que se puede llegar. y las decisiones Que se pueden tomar después. ¿Qué definición le gustaría Que se ajuste a su programa actual de monitoreo J

Conclusión - por ahora El diseño es un proceso de compromiso. Usted debe llegar a un compromiso entre el diseño ideal y las limitaciones reales de tiempo. esfuerzo. financiación y paisaje. Debe encontrar un eQuilibrio entre hacer lo mejor Que se pueda. y minimizar los impactos negativos sobre el sistema Que se está tratando de conservar (recuadro 4.3). Mantenga una perspectiva balanceada a través del proceso. y efectivamente su diseño le permitirá proceder con el ciclo del manejo o de la investigación de campo - una vez Q!Ie h'!Y3 absorbido los conceptos fundamentales Que se presentan en el capítulo S.

/

CAPITULO S el papel de la inferencia estadística

NUNCA conFunda el significado estadístico con el significado biológico. - Charles l. Krebs (1989)

La mayoría de las versiones de la pregunta sobre la tala de bosQue Que domina el capítulo 4. contiene las palabras significativo y significativamente. ¿Qué se Quiere decir con estas palabras? A veces nos reFerimos a los sinónimos Que se encuentran en un diccionario - por ejemplo. importante. notable. serio. llamativo. Si estamos tratando algún aspecto de los seres vivos. estamos hablando del significado biológico. Sin embargo. a menudo nos referimos a algo diFerente. el significado estadístico (en algunos textos la significación estadística). Como lo advierte Krebs (1989). estos dos sentidos del ··signiFicado· a veces se confunden. y esta confusión puede tener consecuencias graves para la interpretación de una indagación. bien sea Que la pregunta se refiera a la ciencia básica o a la conservación. Este capítulo pretende resolver esta confusión. Se presenta los aspectos fundamentales de algunas herramientas poderosas y prácticas para ir mucho más allá del diseño y los resultados. hasta el punto de ser capaz de derivar inferencias y tomar decisiones. siempre con cautela. en una escala de espacio y tiempo mayor Que la Que sus datos pretendían renejar. Al final del capítulo usted tendrá claro Q!Je el significado estadístico y el significado biológico juegan papeles claves. pero muy diFerentes. en el proceso. Veremos Que el desarrollo de estrategias de conservación realistas (Margoluis y SalaFsky 1998) debe incluir la filosofía. si no la práctica. de la inferencia estadística. y veremos Que la Fase de renexión de cualQuier indagación apenas puede darse sin tener esta filosoFía en cuenta. Después de todo. los patrones Que se observan en sus datos pueden ser resultado del azar. No se puede atribuir esos patrones al factor de diseño. a menos Que se pueda separar las diferentes Fuentes de variación. Si se usa como es debido. la inFerencia estadística es la herramienta apropiada - si no la única - para éste y otros propósitos.

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64

CAprTULO 5. lA INFERENCIA ESTADrSTICA

. t de este capítulo no se reQuiere formación previa en la os . . Para seguir los razonamlen d ' d el'or la filosofía y la lógica si no tiene ninguna experiencia h cho Quizás uste enlien am i l e . l ' b'sico las diferentes maneras de presentar e va or promedio Comenzaremos con o mas a . ., ,. d I I.~._ rnos en una presentaclon critica. paso a paso. e as UCQQo rca ba de los datos. antes de em " b . f . t d'lsti ca Hacia el final del capitulo mencionaremos revemente lógicas de la In erencla es a . . , [' r dos Que actualmente se encuentran en algunos trabalos en ecologla y muy so IS Ica, f ['nales a pesar de algunas controversias recientes (por ejemplo, Crome Hasta esos parra os l . , " , . .. . I ' . I ' nferencia estadl stica c1aslca . Los Que tienen a gun entrenamiento la S I 1999 ) rcca ca remo , . familiarizados con la estadística clásica. y para bien o para mal. es la mas ampliamente evaluar los res ultados de las investigaciones básicas y aplicadas. AunQue no se reQuiere ninguna experi encia previa con laestadí~tica. sí es necesario cantidad de term inología (recuadro 5.1) . Esta vez la termlnologla incluye unos cuantos

Recuadro S.1. Un glosario informal para el capítulo S Anális is de palencia: técnica usada para estimar la potencia de una prueba estadística tomar los datos (análisis de potencia a priori). o para determinar la potencia de una se ha aplicado a unos datosya tomados (análisis a posleriori) . El segundo tipo de considera apropi ado. al menos en nuestro campo. Biolósicamenle sisnificalivo: significativo o relevante desde el punto de vista de los los procesos ecológicos. los paisajes o los problemas de conservación involucrados. Por en un estudio bien diseñado una reducción promedio en el número de especies de 5. después de la tala selectiva. definitivamente es significativa biológicamente. reducción promedio de 20 a 19 casi con seguridad no lo es. sin importar lo @e le pruebas estadísticas. Compare esto con "estadísticamente significativo" más adelante. Clases de dalas: las diferentes maneras de caracterizar la naturaleza de la variable de No confunda esto con las diferentes clases de niveles del factor de diseño ( dalas de inlervalo son aQuéllos obtenidos cuando la variable de respuesta se mide Que (en teoría) el intervalo entre dos valores cualeSQuiera puede tomar cualQuier valor, fracciones . Los datos ordinales son aQuéllos obtenidos cuando las diferentes pueden ordenar o pueden ser asignadas a posiciones ordenadas. A menudo. observaciones ordinales pueden estar en la misma posición (o sea. recibir el mlsillo dalas nominales o clasificatorios son aQuéllos obtenidos cuando las asignadas a diferentes categorías. pero estas categorías no se pueden ordenar respecto a otras. como ocurre con categorías de sexo. especie o color de los Coeficienle de variación (CV): una medida de la variabilidad estandarizada media. de manera Que se puede comparar la variación relativa entre dos o más Desviación eslándar: la raíz cuadrada de la varianza. una medida de la datos. La desviaci ón estándar de la muestra es s y la de la población es CT.

CAPlTULOS lAINFEREN(IA ESTAOIsTICA

6S

Recuadro 5.1. Continuación

Error estadístico: error Que se corre el riesgo d I El' e cometer cuando se decide o no rechazar la · 't ' hIpO eSls nu a. error de Tipo I consiste en rechazar la h'pót ' nu Ia cuan do no se debería I eSls ·

rec hazar; el nesgo de cometerlo es a . Si se usa deb'd . . I amente. una prueba estadística dada provee un estimado precISO d~ ese riesgo. a."", también denotado por P. El error de TI 11 consiste en no rechazar la hipotesis nula cuando sí debería hacerse; este riesgo es jJ. po

Error est~ndar de la medi~ o SE, : si se calcula para una muestra de tamaño ny media J , es una estlmaclon de la desviacion estándar Que se obtendría de un gran número de tales medias si se pudiera seguir tomando muestras. todas de tamaño n. de la misma población estadística.

Estadística de remuestreo: métodos de inferencia estadística Que reQuieren uso intensivo de la computadora, en los cuales las estimaciones de los parámetros de la población estadística, o las evaluaciones de la hipótesis nula estadística, son generadas por la muestra misma. la computadora barala las observaciones originales un gran número de veces según la filosofía y método de la técnica particular. A veces las técnicas usadas para evaluar las hipótesis estadísticas nulas en sí. se denominan estadística de modelos nulos.

Estadística multivariable: se refiere al gran número de técnicas para tratar con juegos de datos Que tienen varias variables de respuesta QUe pueden estar correlacionadas entre sí. tales como los conteos de las diferentes especies de árboles en una serie de muestras de vegetación.

Estadísticamente significativo: en la inferencia estadística altamente dependiente de a Que tradicionalmente usan los investigadores en nuestro campo. el significado estadístico QUiere decir Que se obtuvo un a"",(P) Que es igualo menor Que el a .... Que se seleccionó antes del estudio. usualmente 0.05. Si el a.... es muy bajo. digamos 0.01 ó 0.001. frecuentemente se dice Que los resultados son "altamente significativos". Ambas designaciones son muy subjetivas. la última simplemente significa Que hay muy poco riesgo de cometer un error de TIpo I si se decide rechazar la hipótesis nula. Q!Je estas etiQuetas tengan alguna relación con el significado biológiCO. es otra cosa.

Estadístico: una sola medida Que resume la información de un conjunto de datos (la muestra). Los estadísticos de la muestra se designan con letras del alfabeto latino y se usan para estimar los valores de los parámetros desconocidos (vea "parámetro").

Estadístico de la prueba: el valor Que resulta de aplicar una clase particular de prueba estadística

a un conjunto de datos particular. Siempre se debe reportar este valor jun~o .con n. a.... los grados de libertad y los estadísticos de la muestra. Teniendo el valor del estadlSUCO de la prueba. uno va a la tabla correspondiente al tipo de prueba y busca el valor de a.., para este conjunto de datos.

Grados de libertad (g./.): un número entero (o sea. ~ 1) Q!le a menudo se relaciona con el tamaño de muest ra n y Q!Je siempre es definido por el procedimiento cstad'slico partICUlar QIIC se cs&j

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CAPlTULO S. LA INFERENCIA ESTADISTICA

.

.,

Recuadro 5.1. ContlOuaClon . • t' s usted necesita estar consciente de este valor. o necesita usarlo En términoSprac ICO . .. ' • efl'rl'endo a la tabla estadística correspondiente a dicho cuan do se este r Hipótesis estadísticas: el par de aseveraciones sobre la relación Que existe en la estadística entre el factor de diseño y la vanabJe de respuesta. Generalmente la (/-lo) asevera Que no hay re lación, mientras Que la hipótesis alterna (H) asevera QPe si Inferencia estadística: el proceso de es tim ar las cantidades subyacentes o las cuantitativas Que su muestra presumiblemente refleja. La inferencia estadística fenómenos subyacentes y desconocidos como fijos y sus datos como una muestra Existen dos aproximaciones clásicas: en la inferencia estadística paramétrica se parámetros de una o más poblaciones estadísticas: los parámetros estimados con más son la media y la varianza. La inferencia estadística no paramétrica no depende de esos particulares sino de otras características de los datos. En contraste con las técnicas inferencia estadística bayesiana. la cual se menciona sólo brevemente en este manual. datos como fijos y propone va lores para los fenómenos subyacentes basada en esos Intervalo de confianza: el intervalo de valores, definido por los dos límites de del cual se sospecha Que está el valor verdadero y desconocido de un parámetro de la Esta es sólo una definición práctica de trabajo. El significado exacto es el siguiente: tomara un número infinito de muestras de tamaño n de una población estadística y computará el intervalo de confianza del x%, el x% de esos cálculos incluiría el

del parámetro. Media aritmética: a menudo referida simplemente como la media. es el valor promedio a través de un conjunto de observaciones (compare con la "mediana" más adelante). de la muestra es J, la de la población es p. Mediana: el va lor de la observación Que está exactamente en el medio entre el valor el más alto. Es decir, es la observación por debajo de la cual está el 50% de las y por encima el 50% de las observaciones. Compare con "media aritmética". Meta-análisis: un método para combinar los resultados estadísticos de diferentes realizados en diferentes lugares y tiempos por diferentes investigadores, para del efecto (e) promedio y universal para un factor de diseño dado. Muestra: el conjunto de observaciones o datos Que usted registra durante el de ~u~str~, n es el número total de tales observaciones, a menos Que se rene. a par ICU ar e tÍ atas por nivel categórico del factor de diseño, como en el apéndice Nivel•de. rechazo'. el máx'Imo nesgo . Que usted esta• dispuesto a aceptar de estadlstlco de Tipo . • . . I s'I deCI'de rec hazar la hlpotesis nula, o a . En alpunos Simplemente el nivel de a . Uno deCI'de el a r«h antes de comenzar r«h o el estudio J

CAPiTULO S. lA1NfERENClAmADisncA

Recuadro S. l. Continuación estudio lo compara con el a Q.ue resulta de los datos o a _ta b·' II a d . obs m len amado el valor de P. Si . obs exce e. a""h' no se puede rechazar la hipótesis nula bajo las condiciones Q.ue usted ha Impuesto. SI a es menor a a se pu d h I h· ' . • . obs . «ch' e e rec azar a lpotesls nula. siempre y cuando usted este consCiente de Q.ue siempre hay una probabilidad de magnitud·Igua I d . a a e estar eQlJlvocado. obs

Ob~ervación: el dato. o el valor particular de la variable de respuesta o característica ex) Q.ue esta aSOCiada a una Cierta unidad de respuesta o unidad de evaluación

i.

Parárr;etro: una medida Q.ue resume un tipo de información cuantitativa sobre la población estadlstlca como un todo. Casi ~u~ca se pued~ obtener su valor exacto. pero se puede estimar por medio de la inferenCia estadlstlca. los parametros. ocasionalmente llamados estadísticos de la población. se denotan usualmente con letras griegas. Compare con "estadístico' . Población estadística: el universo de todas las posibles observaciones sobre las QlJe usted desea sacar conclusiones. basado en su muestra de un número limitado de tales observaciones. Potencia de una prueba estadística: la probabilidad de Q.ue su prueba estadística particular será capaz de detectar la verdadera magnitud del efecto e (o Dcuando el factor de diseño tiene niveles categóricos) o uno mayor. si e (o D) existe en la(s) población(es) estadística(s). Es decir. es la probabilidad de Q.ue se rechazará correctamente la hipótesis nula si ese e (o D) en realidad existe. la potencia estadística es la misma idea en términos más inclusivos y a veces se refiere a comparaciones entre diferentes clases de pruebas estadísticas - por ejemplo. las aproXimaciones pa ramétricas comparadas con las no paramétricas aplicadas al mismo conjunto de datos. Prueba estadística: cualQ.uiera de un gran número de métodos para extraer un valor de a.,. (d valor de P) de un conjunto de datos tomados con respecto a una pregunta comparativa. Este valor indica el riesgo de cometer un error estadístico de Tipo l. si decide rechazar la hipótesis nula. Tamaño del efecto (e): la magnitud verdadera pero siempre desconocida del efecto del factor de diseño en los valores de la variable de respuesta. a través de la población estadística pertinente. En el caso de niveles categóricos del factor de diseño. esto seria la magnitud de la diferencia (D ) entre los valores de las medias de los diferentes niveles. Valor tabulado: para un conjunto dado de datos al Q!Je se ha una prueba éste es el valor del estadístico de la prueba QlJe corresponde a un a.. y u~ I de d tabl rrespondlcnle a dicha prueba. ",telllaUvamenle. I particulares y QlJe se encuentra en a a ro ..... ...M los valor tabulado para a.. es 3QlJél Q.U!: corresponde al estMlstIco de la r - ya grados de libertad. . 'til ""'11' no es Intuitiva. de la variabilidad en los Varianza: una medida extremadamente u . au •...,..la elevada al es el promedio de la diferencia entre d valor de cada 2 la varianza de la muestra es s y la de la es a .

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68

CAPfTULO 5. lA INFERENCIA ESTADfSTICA

. E tos símbolos se encuentran en bastantes ecuaciones matemáticas. de ellos letras griegas. s 'd I . . . l i t S griegas le inspiran temor y tremores. consl ere o siguiente. las ecuaciones y as e ra . ,. ' 11 S . ' OJue atal'os e involucran arltmetlCa senCl a. egundo. no son ecuaciones no son mas · . 'l f' s b',,"cente siemprey cuando usted lea el texto con cUidado. Sáltcsdas entender Ia fl OSO la U :r . , . . ' o le parece OJue el capítulo sea amistoso. pase al apendlce D (acto 11). tanto. SI aun aSI n este capítu lo mejor armado.

¿Por Qu é molestarse con la inferencia estadística? Al entender la filosofía de la estadística. usted verá bajo una nueva luz las inferencias y se derivan durante la reflexión. volverá a evaluar el proceso de decisión Que la sigue y riesgos y las consecuencias para la conservación de tom,ar la decisión e.rrada. ~~ otras pragmáticas. aunQue algo cínicas. para entender la fdosofla de la ,inferenCia estadlstlca y en de las pruebas estadísticas (vea lohnson 1999). Primero. la estadlstl ca da la Impresión de objetivo y exacto de cerrar la brecha entre su peQueño juego de datos y su gran pregunta. siempre lo logra. Segundo. aparentemente todo el mundo uti liza la inferencia estadística. de usted por lo menos debería saber de Qué están hablando - ¿cuántas veces se ha cruzado tales como "significativo". límites de confianza. prueba estadística. va lores de P? Tercero. dispon ibilidad de programas de computadora para aplicar técnicas estad ísticas. Es m~ unos datos a un programa y Que éste arroje unos números Que inspiran asombro. aunQ!JC son incomprensibles o irrelevantes. Cuarto. a los estudiantes. los biólogos de campo y los de la conservación se les enseña a usa r la inferencia estadística y se les castiga si no la debido a Que los editores de revistas científicas. los tutores de tesis y los directores de conservación han pasado por la misma experiencia. ellos también exigen un análisis datos aunQue éstos no reQuieran o merezcan la inferencia estadísti ca. Si usted entiende las y conoce el uso apropiado de la inferencia estadística. será capaz de criticar los casos en se usa malo se interpreta mal (Yoccoz 1991: lohnson 1999). Estará en una mejor posición decisiones - por ejemplo. de no aplicar ninguna pru eba estadística - ante esos directores de proyecto. Si las ~ases Que se presentan en este capítulo no son suficientes. si suspira por ver matematlcas. usted puede consultar los centenares de libros de texto' y docenas computadora Que existen'. La intención de este capítulo es Que. antes de Que usted usar debidamente las potencialmente peligrosas herramientas de la inferencia usted no tiene intención de usar estas herramientas. si nunca le ha prestado atención a pretende hacerlo en el futuro. espero Que al menos apl iQue la filosofía de la inferencia haga o a los trabajos Que revise. Por otra parte. si usted ya es un mago de la estadrstlca. algunas sorpresas en lo Que sigue - y seguramente encon tra rá puntos con los Que no Que muchos de los aspectos Que se discuten son objeto de controversia entre los la estadística.

La estadística descriptiva En elbuso general. un estadístico es simplemente un valor Que resume la información de o servaClones o datos A m d ( . enu o pero no siempre) lo Que nos interesa es un 1*' .

CAPITULO S. lA INFERENCIA ESTADIsTICA

69

resu men . la información de diferentes maneras: uno Que p t I o se rvac lones. y otro Que presenta la magnitud de la vari . resen a e valor \fplco o promedio de las b para rep resentar el valor promedio es la d' . . aCión entre eUas. A menudo el estadístico usado me la antmétlca (de ""'í ad I . ") me la Que consiste en la suma de las ob . . . . .....w en e ante llamada simplemente "la ,d servaclones individuales ada II numero total de observaciones o taman"o de muestra. n: . c una amada x '. dividida entre el n

LX

media aritmética = i=1 '

(S.I)

n

n

s::laa~~;;~:~~~~rl~a~:~:I~~ e~ lata~a~za. el promedio

de la diferencia. elevada al cuadrado. entre poco más complejo. pero aún fácil de hacer a mano:

n

vari anza =

H(xi - mediaY] ,=1

n

.

c cu o e a varianza es un

2

fj _ yir.:.:.=~xi

L-

=

i=1 '

n n

(S.2)

La ecuación de la iZQuierda es más fácil de entender: la de la derecha es más fácil de usar en una calculadora. Muchas veces la variación también se expresa como la desviación estátHbr. QIIC es la Riz cuad rada de la varianza: desviación estándar = .J varianza

(S.3)

Por ejemplo. la figura 5.1 muestra dos juegos de datos con la misma media pero diferentes varianzas. Las observaciones en A muestran mayor variabilidad. y por lo tanto valores mayores de varianza J estándar. Que las observaciones en B. La mayor parte de la discusión Que sigue se basa en los dos estadísticos. la media aritmética J la vaia"za. aunQue hay algunas alternativas QlJe se discuten más adelante. Por ejemplo. QIIC usted ha de subm uestreado dentro de las unidades de respuesta (como en el paso 11 cid capflulo 41. J caracteriza r cada unidad de respuesta con un valor únicOJ rep«:SClltalhlo para la de interés (vea más adelante) . Podría obtener este valor 6nloo para la unidad de calculando uno u otro estadístico a partir de los de las frec uencia usted Querría comparar los conjuntos de: dichos valores representando cada unidad de respuesta. entre los hacer calculando la n1t:dia y la varianza a través de para cada nivel.

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CAPITULO S. LA INFERENCIA ESTADÍSTlCA

Algunas alternativas Importantes a la media y la varianza la media y la 113rlanza (o desviación estándar) no son los únicos estadísticos el 113lor promedio y la magnitud de la 113riación. la principal alternativa a la media es la de la obseMción Que está exactamente en el medio entre la mayor y la menor. AsI, en obSCMciones (por ejemplo. figura 5. /). la mediana es simplemente el valor del cuarto más bajo). En una serie de ocho obseMciones. el valor de la mediana estaría entre el cuarto y el Quinto 113lor en orden de menor a mayor - es decir. el promedio de lTiene alguna importancia para su investigación QlJe elija usar la media o la mediana? A diferencia fundamental en lo Que las dos medidas representan . Si necesita el valor

observaciones. elija la media; si necesita el valor de la observación típica. elija la medIaaa. digamos Que le preocupa una especie amenazada de árbol del sotobosQ"ue. cuyos frutos y sus semillas diseminadas por una sola especie de murciélago. Usted registra el número de por noche. presumiblemente por murciélagos. de un gran número de árboles. los 113riables: en la gran mayoría de los árboles muy pocos frutos son removidos, mientras QIIe árboles hay altas tasas de remoción de frutos. Dada la influencia numérica de estos árboles

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Variabilidad. Dos 'ue os de Agura S.I. variación. Cada puntal regprese t datos cbon la misma media (7), pero con n a una o servació N media. ¿Cuál escogería usted I~' . ote Q"ue en A, la mediana es Como e estadlstlco Q"ue mejor representa el

CAPITULO S. lA INFERENCIA ESTADISTICA

71

lo \ lores de la media y la mediana son mI!)' diferentes. mucho más Q.ue en la figura s. la. El valor de la media e mu h~ Q.u,e la mediana. ¿Q!¡é le dice el valor de la media? El número promedio de frulos rem~\ ,do por a~/. ¿Que le dICe el ~alor de la mediana? El número de frulos removidos del árbollípico. (Cual punto d: V.I ta representa melor la media? El de los murciélagos y su actividad: por ejemplo. repre enta un IndlCe de la cantidad de frutos consumidos por la población de murciélagos. ¿Cuál punto de \1 ta representa melor la mediana? El de los árboles: sugiere Q!Je el árbol típico en la población ha d, per do mu pocas semillas. al menos este año. La elección entre media mediana puede ser especialmente importante si está submuestreando dentro de unidad de respuesta y usando el valor promedio de las submuestras para caracterizar cada unidad de re5pue tao I la ubmuestras dent ro de una unidad de respuesta arrojan muchos valores bajos y unos poc alto. como en la figura s. la u otros casos más extremos. la media y la mediana pueden ser muy diferente, u elección puede afectar fuertemente el resultado del análisis. ¿Cuál debería elegir? Eso depende de u pregunta del punto de vista Q!Je Q!Jiera favorecer. Tamblen h~ algun e tadísticos alternativos para representar la variación. Por ejemplo. si está usando la mediana para apresar el valor promedio. usted puede presentar la variabilidad como los valores del pnmer . tercer cuartil. El primer cuartil es 3Q!Jel valor para el cual el 25% de las observaciones está~ por debal de el el 75% por encima; el tercer cuartil es 3Q!Jel valor para el cual el 75% de las observaCiones e tan por debajo el 25% por encima (vea Zar 1999). Mientras m~or sea la variabilidad entre las ob ervaci nes. m apartados estarán el primer y tercer cuartil. un si presa el val r promedio como la media. Q!Je es lo más común. h~ diferentes fo~~ de represen~ar la nación La varianza y la desviación estándar presentan la cantidad absoluta de va~laclón. En cambiO. el coefiCiente de \ riación. o CV. expresa la cantidad de variación relativa al promediO:

cv = ~(d;::es:::v.::ia:::CI:::6n::..es=tá::;:nda=TLr)

(504)

(media antrnttlCa) _'-' de ·deberfa elegir el CV o la desviación I esta comparando la variación entre dos o ,,- Juegos t I I1 no Importa cuál escoja. El · I medias de los conjuntos de son s m ares. SI as estandar (o la mcd dlsfmiles sf Importa. Suponga Q!le ecido Pero si las \as son mI!)' . par á resu Itado cua IItatlvo ser mI!)' . ~ el " bol del so\ObI'sQ!Je mencionado antes. está com parando la variabilidad en la producción de rulOS en la tala selectiva (figura 4.1). Resulta Q!le entre ItI Q!Je no han sido talados y los QIIC han más luz. gracias al clareo del dosel. y en I .irboles del tol>os@e en los sitios TS lec:=~ sitios ST. Por el simple hecho de Q!le los valores pr mediO produ en 20 veces más frulOS QIIC los Ión esdndaro la varIanZa (o sea. las medidas absolutas de produCCl n de frutos son más ~tos.1a dcsvIaC la de los sitios ST. Sin lo contrario de naci' n) en 105 ihos TS CasI CM se¡urtdId el efecto de la en las puede ocurm 51 se usa el de'" Es relatho medias El CV para los árboles en los TS puede 5CI en los ST. a la media. I árboles en los sitios TS De nuevo. (cuál estadísticO escoJa el estadístico ab5~uto. la

72

CApiTULO S LA INrERENCIA ESTADISTICA

I de rrutos o en la disponibilidad absoluta de frutos , , d "60 ~_._ I 'él opo) en el número r e a , , para e murCl a el árbol sin embargo, considere el coeficiente e vanacl . UIC Desde el punto de vista d 'bl' ara los árboles. la producción de rrutos varía ~ p relación a los recursoS dlsponl eTs Esto implica (llJe la contribución de los diferentes S' 'ti s ST Que en los S itiOS ,, I I en os SI o d' ás variable en los sitios ST Que en los SitiOS TS, Si a él' local también po rla ser m gen ICO, ' . ' de esta es ecie de árbol en particular ruera un problema urgente. la diverSidad genética 'd ~umento en el nivel de tala se lectiva, con el objeto de dría de hecho consl erar un " l d po , ' d I d'rerentes árboles, Sin embargo, conrlo en (llJe este no ser,a contribución relativa e os I en el Que basaría su decisión, variabi lidad relativa de dos muestras, es tomar el logaritmo de la r Otra manera de compara ' (o desviación estándar) de la va ri able transformada, Este I calcu ar a varianza , Y , II d ' de la variación absoluta a aumentar a medida Que aumenta la media. corrige a ten encla , b'l'd d ' tricos (vea más adelante) para comparar la vana I I a entre ame d mtomnopar é , ' ," posible Que ninguna de estas medidas de verdad mida el tipO de variabilidad Que, es más los organismos vivos o los procesos ecológicos, Podría ser Que los valores"o:~sl~nales y variable de respuesta, ruera n mucho más importantes Que la vanabllldad tlplCa, caracterizar la variabilidad de los datos en términos de los valores extremos, en lugar "típica"?Sí. Gaines y Denny (1993) proponen una técnica excelente, Pero no intente este Que sea un mago para las matemáticas ,

¿Cuál necesita usted, la media o a la variación? Si usted ha submuestreado dentro de las unidades de respuesta, ahora debe como un todo con un solo va lor antes de seguir con el análisis de datos, ¿Cuál será la caracteri za r la unidad de respuesta: con el promedio de las submuestras (Que es la o con la va riación entre ellas) Como siempre, la respuesta depende de su pregunta. Nos pensa r en términos de valores promedio o típicos, de modo Que sin renexionar mucho, la investigadores seleccionan la media, o algún otro estadístico para el promedio, como el la unidad de respuesta, Sin embargo, para algunas preguntas y problemas de manejo, usar la va riabilidad, ¿Cuál es la interpretación biológica de un estadístico de variación El grado de heterogeneidad, o imprevisibilidad, entre las diferentes unidades de misma unidad de respuesta, Esto puede ser precisamente lo Que usted necesita saber. muchas formas de intervención humana alteran el grado de heterogeneidad, o de ca racterísticas biológicas y ecológicas del paisaje, Por ejemplo, su pregunta pod ría haber sido: "¿cómo varía el grado de heterogeneidad en la abundancia y dive rsidad de mamíferos peQueños, entre parcelas TS y áreas esto, usted había dispuesto un número de unidades de evaluación dentro de cada establecida, _las unidades de respuesta consisten en parcelas TS y áreas ST de nllSmo tamano, luego se calcula la varianza, la desviación estándar, el coeficiente diferenCIa i(tercer cua rlil) - (primer cuarlil) I entre los valores de la variable de luego de sub mu estras dentro de una misma unidad de respuesta, o sea, caracterizar el grado de va ' b'l'd d d d I , rla I I a entro e a unidad de respuesta en su el conlunto entero de tales "índices de imprevisibilidad" de las parcelas TS con d

CAPITuLO S. IA INFERENcIA ESTADfSTICA

73

Cuando está planteando su preguntay selecciona do , . . n su variable de respu t d b mas Importante para la inQuietud de conservación' es a. e e preguntarse: ¿Qué es valor promedio de la variable de respuesta o los y mab~elo (o de la ecología básica): los cambios en el • . cam lOS en su variabil" d dJ As' pod • estadlstico correspondiente - o QUizás decida analizar . la. I ra seleccionar el estadístico más sencillo _ el resumen de los datos . el mterdPre~~r ambos. En breve. aun el análisis - mvo ucra eClSlones Illue e . 'd ' • cuidadosa de lo Que es significativo biológicamente S' d d i ' " xlgen una consl eraClon biológico y las consecuencias de las diferentes elecci~n~s es e e pn~Clplo usted reconoce el significado por la Que tenga más sentido. Que se pue e tomar. probablemente se decidirá

La inferencia estadística: introducción Si pudiera llevar,a.cabo un censo completo. o sea registrar todas las obs' ' ervaclones poSI'bl es en el universo Que abarca . •. . usted obtendría la población e'
-

74

CApITULO S. LA INF ERENCIA ESTADISTICA

alrededor de los parámetros J1 y a' y se denomina la inrerencia estadística param~trical. inferencia estadística de cualQ\Jier clase siempre reQuiere: (1) Que se haya muestreado la poblac ión estad ísti ca de aQuellos valores Que pertenecen a la pregunta y (2) Que cada completamente independiente de las demás. Muchas (no todas) formas de inferencia estadística tambi én suponen Que (3) los valores de la población estadística muestran una distribución aprox imac iones a la inferencia estadística . en particular las técnicas más complejas. otros supuestos. Una discusión de la distribución normal y lo Que de ella se deriva. está fuera de este manual. La mayoría de los textos de estadística , como los Q\Je se mencionan en la nota capítulo, tratan este tópico en profundidad. Por supuesto, en la práctica sólo se puede calcular estadísticos a partir de la muestra de tamafto la pobl ación estadística completa . Por lo tanto, en realidad se trabaja con los estadísticos ck la no con los parámetros de la población entera de valores desconocidos . La media aritm~tica ck designada por se calcula igual Que en la ecuación 5,1:

x,

n

-

Ix,

(5.5)

1=1

x= =--

n

La ecuación para la varianza de la muestra o población. Mire el denominador:

.I. ~Xi

-

52=' = 1

1 Ix, XY r. x; - >.-= '-,-1

-L

n

= ; =1

n-I

sin embargo. difiere ligeramente de la

i

n

f,

SI ,

n-I

(5.6)

La desviación estándar de la muestra es: (5.7)

Por una parte, al resumir el conjunto de n observaciones, los estadísticos de la muestra muestra completa, igual Que en la secc ión precedente. Por otra parte, X. s y 52 pueden conslde~ados co,mo estimaciones de los parámetros desconocidos - J1 • a y a', poblaClon estadlstlca de la Que se derivan las observaciones. ¿QlJé tan buenos son los muestra como estimaciones de los parámetros de la población] Puesto Que usted Interesado en las estimaciones de los parámetros Que en los va lores descriptivos obtenidos restnnglda, respondamos la pregunta anterior planteando una pregunta sencilla y no un poco con unos números.

Cómo estimar lo Que no se puede conocer directamente ~I doctora Felícite Navideña es la directora del ParQue Nacional El Perdido en I v~d~da. En esta laguna hay una población del Caimán Feroz Nrosuchu; g o a mente amenazado. Para informar a sus superiores sobre el estado de la

I

CAPITULO S. lA INFERENCIA ESTADISTICA

7S

Navideña debe .estimar el. tamaño promedio de los individuos Entonces su pregunt ¡ .., . a - s • reconozco Q!Je no es compa~a.tlva .- es simplemente: ¿cual es la longitud promedio de los caimanes adultos J subadultos en la I ~guna . . _D igamos Que usted y yo somos omnisapientes (Isólo durante este ejercicioll. pero la doctora Navldena no lo es. Usted y yo sabemos Que hay exactamente 99 caimanes adultos J subadultos en la laguna. y conocemos la longitud de cada uno (tabla 5.1). Si aplicamos las ecuaciones 5.1- 5.3. tendremos 4 2 los parámetros ve rdaderos: p = 2.2 m. u = 0.79 y u= 0.89. Sin embargo. la Dra. Navideña no tiene idea de cuántos cai manes hay en la laguna ni de sus longitudes. lo único Que ella puede hacer es muestrear. Vea mos Qué tan bi en los estadísticos de su muestra estiman los parámetros. Primero. la Dra. Navi deña captura y mide un solo caimán (n = 1). ¿le provee este dato de una estimación de p7 Sí. Después de todo. el caimán proviene de la población estadística de interés J contribuye al valor desconocido de p . Por lo tanto. calinca como una estimación de f1. Sin embargo. si existe algo de variación intrínseca entre observaciones. por casualidad una sola observación puede ser una estimación muy desviada y el investigador no tiene manera de saberlo. Por ejemplo. digamos Que el caimán Que la Dra. Navideña capturó es el número #89 (tabla 5.1)5. Siendo nosotros omnisapientes. sabemos Que el val or de 4 .0 m es una estimación muy mala de p. ¿Mejorará la calidad de su estimación con una muestra más grande' Digamos Que ella atrapa a los caimanes SS y 39 además del 89. lo Que le da n = 3Y j = 3.2 m - lo cual usted y yo sabemos Que mejora un poco la estimación de p. pero no tanto. Además. ahora ella puede ca lcu lar 52 para esta muestra. aplicando la ecuación 5.6 a los valores 4.0. 3.0 J 2.4. la varianza s2 de 0.65 Que se obti ene también sirve como una estimación. en este caso de UZ. la variación dentro de la Tabla 5.1. longitud en metros de todos los adultosy subadultos. numerados del I al 99 para propósitos de los ejercicios en el texto. de una población biológica (y en este caso especial. la población estadís.ti(3) del Caimán Feroz Neo5uchu5 enojadísimus. Que vive en la laguna OlVidada. del ParQ!Je Nacional El Perdido. lemuria. 1: 1.7m 2: 3.2 m 3: 0 .9 m 4 : 2.7 m 5: 2.4 m 6: 1.9 m 7: 0.8 m 8: 2.5 m 9: 2.3 m 10: 4 .3m 11 : 2.7m 12: 2.6 m 13: 1.8m 14 : 2 .9 m 15: 1.7m 16: 2.4 m 17: 2.7 m 18: 0 .7 m 19: 2.4 m 20: 1.3 m

21: 2.1 m 22: 3.1 m 23: 1.7 m 24: 1.4 m 25: 2.6 m 26: 2.9 m 27: 2.3 m 28: 0.9 m 29: 2.9 m 30: 1.9 m 31: 2.2 m 32: 2.4 m 33: 3.8 m 34: 5.1 m 35: 2.1 m 36: 1.8 m 37: 1.3 m 38: 2.7 m

39:

40:

41: 1.9 m 42: 2.7 m 43: 1.6 m 44: 2.4 m 45: 4.1 m

46: 2.2 m 47: 2.5m 48: 2.4 m 49: 2.2 m 50: 1.3 m 51:3.1 m 52: 1.9m 53: 2.0 m 54: 1,7m

55: 3.0 m

58:

61:6.1 m 62: 1.7 m 83: 2.4 m

64: 2.2 m 85: 1.9m 68: 3.0 m 67: 2.3 m 68: 1.4 m 69: 2.0m· 70:3.1 m 71: 2.9 m 72: 1.7m

73:2-8 m

74: 1.4m

15:

81: 1.9 m 82: 2.4 m 83: 1.0 m 84: 2.7 m 85: 2.0 m 86: 1.9 m 87: 0.6 m 86: 2.6 m 89: 4.0 m 90: 2.4 m 91: 1.3 m 92: 1.7 m 93: 2-6 m

m

76

CAPíTULO 5. LA INFERENCIA ESTADíSTICA

s mu!y buena estimación. la Dra. Navideña e . d" Que de nuevo, no d ás de población esta Istlca I 'manes 22 SI 78 2. 56. 8 Y 28. a em muestra a 10. muestreando al azabr os cal e es ba;tant~ alt~ todavía como estimación de - d 26m (QlJe sa emos QlJ b QYe arroja un x e . . I de O 77 (Que por casualidad es una uena . ., previa)y una varianza . d como la estlmaClon 't do el tamaño de la muestra. la exactitu de sus . de t . lIa siguiera aumen an I Natura men e. SI e ., . , el·orando. Sin embargo. la unica manera , d la poblaClon continuarla m parametros e l ' nes de la laguna. lo cual es imposible. absoluta sería capturar todos os calma 'd d 'd conformarse con el un tamaño de muestra n de 10 Y h la Dra Navl ena eCI e '. d I Por a ora. '. . b 11 Primero. ella calc ula otro estadlstlco e a derivar algunas inferenCias so re f""

estándar de la media o SE.: SE - S -

Y-.Jñ-

52

n

(S.8)

Este estadístico difiere un poco de los presentados, previamente. en QlJe su valo~ n aumenta. Su definición es también un poco mas complela: SE. es una estimación estándar de las medias Que se obtendrían si se pudiera to~ar al azar un gran independientes. cada una de tamaño n. de la población estadlstica. De acuerdo a la ecuación 5.8. SE. el de la muestra particular de los 10 caimanes ctue capturó es ftO) ó 0.28. ¿Es este valor. ?eriVado de una sola muestra. una buena desviación estándar de las medias de un gran numero de muestras independientes de 10 de la población desconocida de los 99? Vaya al recuadro 5.2.

JO.77

Usted se estará preguntando por Qué tendría uno Que molestarse con algo tan Observe cómo la Dra. Navideña se refiere al apéndice A de este manual y estima los de 11. la media de la población estadística. basándose sólo en los estadísticos muestra única de 10 caimanes. Como es usual. ella supone Que el mue$treo es observaciones son independientes entre sí y Que la población estadística de valores normal. Luego. a partir de la tabla Al. ella infiere Que hay una probabilidad de Que el valor verdadero de la media de la longitud. 11. de todos los caimanes adultos y caiga entre 2.0 y 3.2 m. inclusivé. En símbolos esto se expresa como: P {2 .0 m :5 J.l S 3.~ PQuiere decir "probabilidad". O. ella podría decidir Que QUiere reducir el intervalo de su precisión). lo Que aumenta el riesgo de Que el verdadero parámetro Quede por el apéndice A) . Entonces ella calcula el intervalo de confianza del 90% (es decir. el límites de confianza) : P{2 . I m $ 11 $ 3. 1m} == 0.90. Note Que el riesgo de no 11 aumentó: esta estimación casi no incluye lo Que sabemos es el valor real de /l. 2.2 Qu.e la Dra. Navideña reduzca el riesgo de no incluir el valor desconocido de J.l y mas nebulosa. calculando el intervalo de confianza del 99%: P { 1.7 m :5 J.l:5 3.S m} En resumen. al usar una definición práctica del intervalo de confianza. la Dra. la longitud promedio de I . . os caimanes con una confianza razonable (es a . d proxlma amente 90%. 95% ó 99%). Por supuesto Que ella se da cuenta de

77

Recuadro 5.2. Variación entre medias obtenidas de la misma Vaya a la tabla 5. I (las longitudes de los 99 ejemplares del callÑn feroz), 10 Individuos al azar (muestreo con remplazo - vea la nota S del capitulo S) y calcule la media y la varianza usa ndo las ecuaciones ,5 .5 y 5.6, respectivamente. Para muestrear al usted necesita algún método para generar numeros aleatorios entre I y 99. Muchas calculadoras de bolsillo un generador de números aleatorios: use los dos primeros digltos. 0, use una tabla de nlÍlilClos aleatorios, como las Q!Je se encuentran en algunos textos de 0, escriba los números del I al 99 en unos papelitos, échelos en una bolsa y S3Q,UC diez a papdHo a la bolsa antes de sacar el siguiente. CualQ.uiera Q.ue sea el método, repita el proceso 20 veces. Es decir, saQ.ue 20 muestras aleatorias e independientes, una de n = 10, Y para muestra calcule x y i . Si esto se vuelve tedioso, convenza a algunos amigos de QIIC se van a divertir mucho ayudándole. los valores de ;Z no se usarán en este ejercido pero se más adelante,

Ahora examine la cantidad de variación entre estas 20 medias de calculando la estándar (es decir, aplicando las ecuaciones 5.6 y 5.7 al conjunto de las 20 Compare este valor con el estimado (SE.) de 0.28 Q.ue la Dra. Navideña calculó para su única muestra con el mismo n de 10. ¿Son similares los dos valores? Si se siente ambicioso, repita todo el proceso pero con n más grande, 22 (y con más ayuda de sus amigos). Para empezar, siga el procedimiento de la Dra. Navideña y 5aQIIC una sola muestra aleatoria de 22 valores de la tabla 5.1: luego calcule SEr para mucstra con la ecuación 5.8. ¿Es este valor mayor o menor Q.ue el de 0.28 QIIC ella obtuw de su ml.'eSba de 107 A continuación, saQ.ue 20 muestras aleatorias e independientes de las en la S.I, pero ahora cada una con n = 22. Para cada muestra de 22 calcule ¡ Y ¡'1pII QIIC an tes. ¿Son estas medias más similares entre ellas Q.uc lo QIIC las de n = I07 calcule la desviación estándar (ecuaciones 5.6 y 5.7) de estas 20 de muesbasyCOll1fI'rcIa con el estimado (SE.) Q.ue calculó basado sólo en la primera mucstJa de 22.l~ tan son los dos valores?

eQuivocarse. Su muestra podría estar entre el I 006, 5~ Ó I~. de las IasQIICcI intervalo de confianza no incluye el valor de JI. Vaya al S.3 J \áIo por U5kd Técnicamente hablando. con una muestra limitada la única mqpe la Dra, ~"I a cero el riesgo de Q.ue su intervalo de conDanza no la' ~ 11 intervalo hasta (0, 00). lo cual no es muy útil. La única IIIIIIUI de ..... el punto de precisar el valor exacto de Jl sin ts totalidad de la población estadlstica (y en csIe _ reducir los límites de confianza es aceptar un va lor de P cercano a cero si útil tampoco. Entonces. el punto de en térmi nos prácticos. tiene un

78

CAPITULO S. lA IN

FERENClA ESTADíSTICA

errada laI'n~erenc'la h El riesgo de acer l' 3 Recuadro 5. . d = I O Que usted sacó en la primera parte Para cada una de las 20 muestras .~ n 5 8) Y luego de nuevo con la ayuda de SUS I I SE (ecuaClon . , recuadro 5.2, ca cu e d nfianza del 90%, 95% Y 99% para ¡.l. Ahora t los interva os e c o , . I posible, compu e I dadero valor de 11. ¿Que tal los 20 mterva os del y intervalos del 99% inclu en7e vetr ría en promedio dos de los 20 intervalos del ~ 'Q ' le dice esto En ea , del 90%? l ue . ' 1 .' 11 mientras Que sólo una de 100 muestras 20 intervalos del 95% no InC ulrlaC~07' Si ha terminado el segundo ejercicio del 11 en el intervalo del 99%'dlcorrefian~a para cada una de las 20 muestras de n = 22. I I I I tres intervalos e con ca cu e d 05 ce intervalos de con fianza más estrechos? Pero, ¿aún haya gunos intervalos I n pro u . I deI 90% _ QlJe no incluyen el verdadero valor de ¡.l? _enespecialmente en eI n/ve

x,

La utilidad de los intervalos de confianza , '1miza ' . do usted con un método para relacionar' muestras peQueñas Ya se ha ,ami . y grandes 105 datos de Ia mues tra Para estimar los valores de los parametros,desconOCidos Que estandar e intervalos de pregunta. Note Que es to se puede extender al cálculo de errores 2 . . tambl'e'n para otros parámetros tales como a , a. el CV de la poblaCión para 11 sino ' 7 . proporción o la pendiente y el in~ercepto de una Imea recta : Algu~os prof~slonales destacados Que trabajan en ecologla de campo o la conservaC/on blologlCa. opman QjIe confianza constituyen una forma mucho más válida de inferencia estadística Que las (Yoccoz 1991 ; Gerard, Smith y Weerakkody 1998; lohnson 1999). No voy a ir tan lejos en recomiendo calcular intervalos de confianza cuando Quiera Que sean apropiados para Que ha tomado y la pregunta Que ha formulado . Además, algunas lecciones Que se intervalos de confianza - tales como el riesgo Que siempre se corre de estar importancia del tamaño de la muestra - son indispensa bles para la discusión más estadística Que sigue a continuación.

Inferencia estadística para preguntas comparativas Si usted está formulando una pregunta comparativa, se está preguntando si el factor efecto sobre los valores de la variable de respuesta. Por ejemplo. recuerde la selectiva del capítulo 4. Para cualQUier va riable de respuesta. tal como el número del bOSQue encontradas en promedio por unidad de evaluación dentro de la se pregunta si existe una diferencia biológicamente importante entre las unidades TS. Esta pregunta. como muchas otras. se refiere no sólo a los valores Que respuesta particulares en sus muestras, sino también a las dos poblacIones representan. En otras palabras, usted se pregunta si I1 :;t: I1 S" o sea, si hay sr T medias de las dos poblaciones estadísticas Que consisten en la diversidad de a través de todas las posibles unidades de respuesta inQUietud estadlstlca es saber si las medias de las dos poblaciones pertenece a las parcelas TS y la Que pertenece a las áreas ST, son diferentes. Su

unid~d

evalu~c~ón,

sr

CAPITuLO S. lAINFERENCIAESTAOISllCA

es Que las medi~s de la~ p?b.laciones estadísticas pueden diferir tanto o más Que una magnitud la cual se considera b,olos,camente sisniflcatlva.

79

~ (delta),

capítulo .La mayoría de las discusiones . _ en este . ' así como en el capl'tulo 4 , se re flleren a preguntas Q.Ue Involucran factores de d~seno con niveles ,:,tegóricos. Igualmente, usaremos el concepto de ~ _y la letra - par~ refenrnos a la diferenCia desconocida y verdadera entre las medias de las diferentes poblaciones estadlstlcas de observaciones (valores de la variable de respuesta) Que pertenecen a cada nivel categórico, como por elemplo entr~ J.l.ST Y J.l. rs· No obstante, se puede aplicar un razonamiento similar a las preguntas, Igualmente comunes e Importantes, Que tienen factores de diseño con niveles continuos. En estos casos, la inQuietud estadística sería si la ,variación en el nivel del factor de diseño en las unidades de respuesta, tiene un efecto sobre la vanaClon en los va~?res d~ la vari~ble de respuesta a través de toda la gama de nlvel~s posibles., Su inQUietud de c~nservaclon sena Que dicho efecto cuantitativo dentro de la población estadlstlca podna ser de una magnitud e Que es biológicamente signiflcativa. ITécnicamente, el símbolo no debería ser e sino una letra griega, ¿no? Alguien se confundió .. . I Tanto ~ como e se llaman a veces masnítud (o tamaño) del efecto. En los ejemplos Que siguen trataremos con niveles categóricos y ~ simplemente porQue la lógica será más clara de esta manera.

Filosofía Con respecto al problema de la tala selectiva y la diversidad de aves, ya sabemos Que no podemos conocer J.l.ST y J.I. TS con certeza. Lo único Que conocemos consiste en XST y XTS' las medias de las muestras tomadas de las unidades de respuesta respectivas. Es casi seguro Q.Ue XST Y xTstienen diferentes valores. Pero esta diferencia entre las medias de las muestras, ¿necesariamente indica Q.Ue hay una diferencia ~ real entre J.l.ST y J.l. TS? De hecho, en el ejercicio del recuadro 5.3, las medias Que se calcularon para las diferentes muestras también salieron diferentes, a pesar de Q.Ue todas las muestras provenían de la misma población estadística de los 99 caimanes, ¿no? Observe la flgura 5.2, donde la verdadera ~ es cero, pero por azar se han muestreado unidades de respuesta con valores más altos en una población estadística y valores más bajos en otra. Si concluyéramos Que las J.I. son diferentes, estaríamos eQUivocados. Por otra parte, podría existir una diferencia ~ real !Y biológicamente importante) entre J.l.sT Y J.I. TS, pero por azar podríamos muestrear las unidades de respuesta con valores más bajos en la población con el valor mayor de J.I., y las unidades con valores altos en la Q.Ue tiene el valor menor de J.I. (flgura S.3). En este caso obtendríamos una diferencia minúscula entre Xsr y Xrs Que no permitiría discernir la verdadera diferencia ~. Por lo tanto no podríamos inferir Q.Ue el factor de diseño tiene algún efecto sobre la variable de respuesta. lDepende la probabilidad de cometer uno u otro error, del tamaño de muestra? Po~ supuesto. Si usted ingenuamente utilizara el diseño 7 para responder la pregunta de la tala selectiva, segun 10 Q.Ue dlsc~timos en el capítulo 4, casi con seguridad encontraría una diferencia entre los dos -:alores. De nuevo, el numero de unidades de respuesta es ridículo: nsr = 1Y nrs = l. en estos tama~ de mucstra,lpodrfa usted concluir con conflanza Que hay una diferencia ~ real entre J,lsr y J,lrs en la periferia de la Y basar sus decisiones de manejo en esta conclusión? Espero Que no. Por otra parte. podrfa erlsllr gran diferencia ~ entre J.l.sr Y J,lTS pero con tamaños de de 1 l. usted no podlfa lIrIMr .. diferencia observada al factor de diseño. ya Q.Ue no se saber si se a la variación intrínseca (vea el capítulo 4).

l 11UlCH 1M JI RfN<.1A f TN>! T

x xx )(x . )(

..

XX)( .

XI •

/-id

)(xxx . xx • • • •

xxxxx xx )(X)(xxx . )()(xx •• x )( x )( x xxxx xxX xxx xx x

x xx xxx xxx XXX X

xxxxx •• xxxx . xxxxx x XXXXXX X ..xxxx . xxxx . xxx

J..l2

X2

•• x

xxx .x x

Agura 5.2. La de una direrencia. Dos poblaciones estadísticas de observaciones vertical). con valores Q.ue aumentan de abajo hacia arriba de la figura . No ~ una apreciable entre las medias de las dos poblaciones ¡.J. , y ¡.J.z. pero usted no lo sabe. de diez observaciones (cuadritos oscuros) obtenida de la primera población uperabundancia de sus valores más altos. mientras Q.ue la muestra de la segunda preponderancia de sus valores más bajos. de manera Q!Je las medias de las dos bastante.

Digamos Q.ue usted ha sido más sensato y ha empleado el diseño 12. con nST = encontrado Q.ue xST > XTS' De hecho. ha encontrado Q.ue en cada uno de los seis especies de aves de bosQ.ue en la parcela ST excede el número en las parcelas concluir con confianza absoluta Q.ue ¡.J. sr > ¡.J. rs y proceder a desarrollar pautas ¿puede usted inrerir Q.ue si pudiera muestrear todas las áreas ST y TS desigualdad se mantendría? No necesariamente. Aun con seis réplicas por n!vd. de Q.ue su muestreo se parezca al de la figura 5.2. Mientras mayor sea la las dos poblaciones estadísticas. más dificil será hacer inrerencias. basado sólo la verdadera naturaleza de ¡.J.STY ¡.J.rs. Sin embargo. mientras más grande sea la difícil.

CAAIII!.OS.

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81

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.xxxxx xxx.x

X2 J.l 2

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ASura S..3. La ilusión de igualdad. Como en la ligura S.2, pero esta w:z e~isle una diferencia suslancllll cncrc las medias de las dos poblaciones J.l, y J.lr Sin embargo. usted no lo Por am. !IsIcd ha obIcnIdo una muestra de cada población con una distribución similar de valoics. de modo 'II'C' las de las muestras no difieren ,

la Inferencia para preguntas no En muchos casos, resulta Q.ue responder preguntas COlilparaIMIs I trIIIá de la reduce a intentar distinguir entre los efectos cuanlltatMls cid I'ador de .... valores, y los efectos cuantitativos de la dailnl • ...., de valores. Note cuán importante es Intento parlo para su estudio de campo básico. ¿No Xila estas dos fuentes de variación dentro de varIII*. las pruebas estadísticas. Para comenzar una prueba dos hipótesis estadísticas con rapec:ID hipótesis estadística nula H" J la hipótesis se presentan de la

• •

etJ'fnJLO S. I.J\ INFERENCIA ESTADISTICA

82

d' - sobre los valores de las observaciones a 110. no existe un efecto del factor de Iseno estadística. d' - obre los valores de las observaciones a . f existe un efecto del factor de Iseno s

HA. s estadística.

. t d'stica clásica todo lo QUe se hace después de , d la inferenCia es a l ' . "d dd I En el uso comun e Es decir se evalúa la poslblh a e Q..ue e evaluar Hay decidir si se rec~aza ,o r::;~emos pu'dieran haber sido generados por los a"nI datos tomados. o patrones aun masHe c'lert'a Como de costumbre. su evaluación nunca . d' r n la Ql.Ie es . una poblaCión esta .IS!Ca e d I a datos de su muestreo decide rechazar Ha e . de certeza. Es deCIr. SI basa °d en os e corre el riesgo de estar eQuivocado sin sabello.1o -, Igún efecto uste slempr d de la diseno tiene a . ' . lo una investigadora QUe tomara los atos t d' tico de Tipo 1 Por elemp , lado error es a 15 , '. d error de Tipo I sin poder saberlo. Por otro • h zar H estana cometlen o un d" .1- TI 11 rec a t1 I d' .ón opuesta cometiendo el error esta Isllco uc 'po 11. . o de eQl.livocarse en a Ir e c C l , d h nesg .' d tomara los datos de la figura 5.3 y deci iera no recaz'y rechazar H . El Investiga or Ql.Ie . d T' I a . d r aberlo Esta dicotomía clara entre errores de Tipo I Y e lpo I es tipo ,de error Sln dP?lst'leca spra' ctiC~ y lo Que es más importante aún, en la toma de la InlerenCla esta , basadas en la indagación, como ya lo veremos. Para resumir: el error de Tipo 1 consiste en rechazar la hipótesis nula cuando no J el error de Tipo 11 es no rechazarla cuando sí debería haberlo ~echo. Por supuesto. está cometiendo tales errores. Lo único Que sabe es Que cualQUiera QUe sea su nula, siempre hay un riesgo de eQuivocarse. Así es la vida. Tradicionalmente, los investigadores han sido mucho más temerosos de cometer el Tipo 11. El concepto del error de Tipo 11 apenas se menciona en muchos textos y cursos de Qué esta disparidad? La variación intrínsecay los azares del muestreo aleatorio siempre ilusorios en los datos (vea la figura 5.2) . Así, antes de atribuir esos patrones a la diseño. la mayoría de los investigadores Ql.Iieren sentirse muy confiados - reconociendo tener 100% de confianza - de Ql.Ie han reducido el riesgo de cometer un error de aceptable. Si los investigadores siguen debidamente la práctica tradicional, deben antes de tomar los datos, cuál será el nivel más alto de a (alfa) QUe están dispuestos a define ahora como la probabilidad de cometer el error de Tipo l. En términos precisos. las dos hipótesis estadísticas para la variable de respuesta particular. usted rechazo, o a ,ech antes de tomar el primer dato. El valor de a representa d d' ,ech Ispuesto a correr, de cometer un error Tipo I por haber decidido rechazar la Ho. Al de Intervalos de confianza, el nivel de rechazo suele ser a,ech = 0.05 ó 596. No hay de 0.05, excepto Ql.Ie la mayoría de los seres humanos tenemos cinco dedos en la S (de hecho el 10 - las d s ) l b , . o manos es a ase de nuestro sistema numerico. SI correr un nesgo mayor d t . :J e come er un error de Tipo 1, por motivos Q..ue se seleCCIonar un a de O 10 ' , Al ., ,ech . o mas. ternativamente, si el costo social conservaClon de comete d T' • • b" • r un error e IpO I fuera particularmente grave usted O.OI O• mas ala aun S' d • d . • . I espues e realizar su estudio, el análisis mostrara Q!JC si

CNfrutos.

83

la hipótesis nula. el riesgo de cometer el error de TI I podría rechazar legítimamente la hipótesis nula. r!:m el valor . de ~a:/p usted no jugar de acuerdo a las reglas Q..ue usted mismo adoptó portaddQ.\Ié ta~ tentado se SIenta. Usted tendría Q.!Ie Q..ue el riesgo de cometer el error de Tipo I ruera i ~les estudIO. Por otra parte. si el análisis mostrara rechazar la hipótesis nula. gua o menor Q!Je ~a:h entonces usted si podria decidir Entonces. ¿cómo es el procedimiento preciso para lIe r a esta decisión ' ' . de los pasos preliminares. Para cada variable de res~ta: tan Importante? AQ¡¡I va. a partir ( I ) Antes de la toma de datos:

(a) Especificar Ha esl>distla. HA estodlstle• . (b) Seleccionar el valor de

am:h'

(2) Tomar los datos.

Siempre y cuando sea posible. cakular los estadísticos de Ia(s) muestra(s). tales como j y 51. A IIN.nudo se ingresan estos estadísticos mismos ~. la ecuación ~ próximo paso. a veces se ingre s.m los datos crudos y (en el caso de muchas pruebas no paramétricas - vea mas addante) a veces se ingresan los rangos de los datos crudos. (3)

Ingresar los valores reQ..ueridos en la ecuación particular de la prueba estadística elegida. y cakular el valor particular del estadístico observado de prueba. O sea. (4)

(a) el estadístico observado de prueba: según la clase de prueba elegida. éste es el valor particular Q..ue se obtiene al resolver la ecuación. (S) Pasar a la tabla Q..ue corresponde a la clase de prueba elegida y (en el caso típico) buscar la fila Q.!Ie corresponde al número de grados de libertad (g.I.. d.r. ó v). Localizar la columna en la Q..ue cae su

estadístico observado de prueba. No se preocupe por ahora por las palabras "grados de libertad". Hablando en términos prácticos. es un número particular Q..ue está determinado por el tamaño de muestra y la particular Q..ue se utiliza. (6) Los valores Q..ue encabezan las columnas de la tabla suelen

ser los de a y as! se

YlIIIcRs

de a'a/M'/ado' El valor particular de ~"'Mo Q!IC se encuentra según el Paso S. lo a propios. se denomina a.b . ... , o aros' A a..,.se llama P. el valor de p, oen ~ "P"vaIue", pero su magnitud y su signifICado son lo de los del valor Pen los de O sea, (a) aob>: éste es el valor particular QJIC se !Y el valor de g.l. particular para el elegida. menos QJIC se use ... pIQIICIC estadístico de prudIa cae valor preciso del a .. cae CIIIn: respectivas. En tal se (b) A

O.XX

< a .. <

al

el de cilios) en la tabla

de la a la p i " epi ~ el valor del el

84

CAPlrULO s. LA INFERENCIA ESTADíSnCA

.

O002 <

aobs

< 0.005 (ó. 0.002 < P < 0.(05).

como por elemplo : d a aplicando "la regla de tres" (por estimar el valor precIso e obs posible QUe tal estimación no sea muy exacta. (7) ¿Cómo se usa e interpreta el valor del

aobs?

,

. d a indica la probabilidad de Q.Ue el patron aparente en (a) El valor precIso e obs 'd () , , ' extremo podría haber sido producl o por una s , . , di' Patron aun m a s' n resentara (n) taI patro . O sea , indica la magnrtud precisa e rresgo P cometer eI error r l'po I si se decide rechazar la Ho en base a la muestra de (b) La comparación entre el valor del aobs Y el de a' a cualQ!uiera Q..ue sea el valor particular de aobs no se n o· I obs rech' . segundo caso, ya no se corre ningún riesgo de haber c~metld~ un error T1po ahora se corre el riesgo de haber cometido un error Tipo 11. lno?l. (8) Al escribir el resumen de los datos. en el informe o el trabajo publicado siempre (a) los estadísticos de la muestra; (b) el tamaño de muestra n para cada uno de los k diseño, si los niveles son categóricos [si son continuos, se presenta el tamaño de unidades de respuesta]; (c) si es apropiado, los intervalos de confianza para los (d) el estadístico observado de la prueba (con su valor particular de g./.) y (e) el En resumen, se debería mirar al valor de aobs desde dos perspectivas. La más (paso 7a): a obs es la probabilidad precisa de cometer un error de Tipo I si se sea el valor de a obs de 0.049, 0.273. 0.00000073 ó 0.05000 l. La otra siguiendo la idea del nivel predeterminado de rechazo, consiste en comparar este valor previamente seleccionado para a ,ech' Éste es el momento de ser absolutamente a~ ::; a ,ech le permite rechazar Ha, mientras Q..ue si aobs > a,ech. no se puede deCida rechazar Ha, y en particular si se había seleccionado el valor tradicional todos dirían Que los resultados son estadísticamente significativos. Se debe esta etiQueta es Simplemente una convención Q!Je se refiere al máximo riesgo error de :IPO I (596). convención Q..ue representa el "síndrome de los cinco Piense cuan diferentes serían las conclusiones de muchos estudios en ecologra J Siglos los humanos hubieran tenido tres o siete dedos en cada mano.

lDistintas reglas d . e • e InlerenCla para preguntas direccionales? La mayoría de las preguntas '. algún efecto biolo' . c~mparatlvas simplemente indagan si los niveles del glcamente slgnificati .. respuesta. Éstas Son pr t . vo - pOSitiVO o negativo - sobre los egun as no dlreccio ¡ T d I el capítulo 4 y toda I na es. o as as versiones de la . ' s as preguntas de t b ' bl' direccionales Cuando l' ra alOs pu lCados Q..ue se presentaron . . ana Izamos los I d siguiendo el proceso de 't . resu ta os de un estudio basado en . scn o arnba a l' I registramos valores de rv , "d d ,p Icamos as denominadas pruebas '"'
as A veces el investigador tiene motivo para .o • QIIe el factor de d'...."- .•u de. . Él II pod' de _n., tellUi .. un ulo · I d en una so a IreCClon. o e a na ~sear formular una pregunta direccional. tal como: ·en la periferia de la reserva. ¿hay menos especies e individuos de en las parCC'las TS las :ir as ST?" En nuestras disciplinas y en otras como las ciencias sociales y las del COillPO¡ tam:lo~a lik!n~ se plantean preguntas direccionales y se sigue un procedimiento de inferencia diferente. Que consiste en pruebas estadísticas "de una cola" y valores distintos de a ... Ldo y a"",. ¿Por @é haría uno esto? la respuesta pragmática: para un juego de datos dado. es el doble de fácil QJJe a.". sea menor a a'do- todo lo Q..ue tiene Q..ue hacer es doblar todos los de a...,.. (por ejemplo. una con encabezamiento "a = O.OS· se convertiría en ·a = 0.10·). Con c:stotcnclñ una tabla para de dos colas. como se ha en la sección anterior. Toda esta discusión sobre errores de Tipo I Y 11. a de colas y rechazo o aceptación de hipótesis nulas. le puede Y confusa. Sin embargo. usted debe ruor.ocer QIIC los hemos discutido han jugado un papel en .. por muchos años. y no hay señas de QIIC csIO ..,. mágico de O.OS. dicta muchas'" i997: lohnson 1999). Aun asf.1as en cuyo caso

Recetas para Si usted Q..uiere aplicar una prucIII este capítulo) y tenga cuiclldo. Que corresponden a la ".. sencillas. como por .. diseño 1 I del capitulo 4. o ..

valora de ade . . o dos

de

WIka, ..

IIIoI6p:I • ele

WIIar

: CIOIIIC

86

CAPITULO S. IA INFERENCIA ESTADfSTICA

le' l as El número de pruebas complejas disponibles crece: mpo , Otras son sumamen te c , . I uetes para computadora se vuelven mas sofisticados. a medida Que os paQ! , . . mbargo tienen ciertos supuestos sobre la naturaleza de la parametrlcas. SIO e ' de la variable de respuesta y del procedimiento de muestreo. Regresaremos a este en este capítulo.

Más allá de a: cómo convertir la Inferencia estadfstlca en herramienta de conservación Si usted es unía) científico(a) o administrador(a) de la conservación, debería tener tanto un error de Tipo 11 como de cometer uno de Tipo I (figura S.4). A menudo la inqplctud involucra una amenaza potencial a la integridad de su área protegida, o la posibilidad pautas alternativas afecten la reserva de una manera menos benigna QUe otras. SI usted se investigación, realiza un estudio experimental o de observación y no rechaza Ha. según de la sección anterior no puede inferir legítimamente Que debería preocuparse por el factor de diseño - en este caso, la amenaza o la pauta QUe se elija. Sin embargo. l~ esta decisión usted cometiera desprevenidamente un error de Tipo II? Si estuviera el eSQuema de la figura 2.4 Y la secuencia de pasos en la sección anterior, con el fuerte es típico de la inferencia estadística tradicional. usted estaría ignorando alegremente la para la integridad de la reserva o la potencial diferencia, biológicamente signiflcativa. en aplicar pautas alternativas. El riesgo para la conservación de la biodiversidad de cometer el de Tipo 1, debe ser balanceado contra el riesgo de cometer un error de Tipo 11. El puede minimizar ambos riesgos al mismo tiempo, a menos Que se aumente el tamallo infinito. ¿Cuál sería un compromiso aceptable?

Errores de Tipo 11

y

potencia estadfstlca

Hemos definido a como el riesgo de cometer un error de TIpo I si se decide Ha. como el n:sgo de cometer un error de Tipo 11 (vea la figura 5.3) si se decide no a, en tea na f3 puede variar entre 0.0 y I .0. En el peor de los casos, el factor de diseño efect~ verdadero muy fuerte sobre la población estadística de la variable de tan debli ' valor db ' Que usted jamás podría rechazar Ho (es decir ' /3 = I .O). le ua'l senaun e ena tratar de alcanzar en su estudio? ¿Será 0.0 I , 0.05, 0.10, 0.20 ó 0.4O? La CClente sobre conservaClon y manejo se presenta algunas sugerencias . Para un conjunto dado d d t /3 ' a mu baO . , e n a os, a y estan inversamente relacionados. Si se peYmitt~n(es~a au~en\ando el riesgo de cometer un error de Tipo 11 cuando va mas Tipo I si dec'ld or h ato d: a para disminuir /3, ¿está aumentando el e rec azar Ho? (Es I 'bld d d . yel "ruido de fondo" de I ' . . ,a pOSI, II a e distinguir entre cualqpler ( ó e) es grande Que cuand~ ~rI:Clon_m~nns.eca, ,mayor cuando el verdadero (y de las unidades d p Quena. ¿Dlfenran los dos riesgos; a y fJ entre e respuesta por nivel y un • réplicas por nivel? la , o con exactamente los mismos valora . respuesta a todas las ' refiriéndose a las figuras S 2 S 3 preguntas es SI. Reflexione un . y . ,antes de continuar.

C"~j1l0S.

87

Definamos un término matemáticamente sencillo pero crucial. La potmcá de /ItU prueba estadística es el recíproco del riesgo /J de cometer un error de Tipo 11 para un lueSO partlcubr de datos. o sea la potencia de la prueba = (I -/J). En aqpellas QSIC ni'.eks en el factor de diseño. la potencia de la prueba es la probabilidad de QSIC. al "Slf se rechace Ho si hay una diferencia igualo mayor a entre las pobIaclooc:s de para cada nivel. En otras palabras. la potencia de la prueba es la probabilidad de Ho cuando de hec ho usted debería hacerlo. Hay cuatro factores QIIC ¡nnuyen en la potencia de una prueba:

.s

Concluir que " existe relaciónl efectol diferencia" cuando no existe

ERROR DE TIPO I

cuando

DE TIPO

Imputarle una Importancia falsa al factor de diseno

Reaccionar de tal manera que haya consecuencias sociales. pollticas y económicas. tales como:

-~,.-Recalcar la amenaza y emprender una mitigación inútil

Los costos para la derecho o el

pauta més rlguroeaa y ca.... que \o

... .....

88

CAPITULO 5. LA INFERENCIA ESTmíSTICA

(1)

. d datos dado la potencia aumenta a medida CUIC Para un conlunto e . . d d'd e permite Que aumente el nesgo e cometer un . deCIr. a me I a Q!Je s

(2)

. t d datos dado la potencia aumenta a medida Que Para un conlun o e . de () (u otro efecto del factor de diseño). dadas . la potencia aumenta a medida Q.!Je se

(3)

Para unas a,ech Y f3

(4)

En los casos en Que los datos pueden analizarse co~ más de una estadística. la potencia podría variar algo entre las diferentes clases

¿Muy poca o demasiada potencia? Veamos adonde nos llevan estos cuatro factores en la práctica. Si usted fuera un empleado por una empresa de minería de oro Que está ver,tiendo mercurio y ci~nuro en para hacer una evaluación de impacto ambiental. reconocena Q!Je casI con segundad () verdadera y notoria en la calidad del agua entre arroyos afectados y no afectados. disminuir la potencia estadística. para aumentar la probabilidad de no poder rechaza~ a su jefe. Quien así podrá decir. "¿vieron? nuestras actividades no tienen un efecto relaciones Que se acaba de presentar. usted podría (1) disminuir a,ech y/o (2) mantener n (3) aplicar el tipo de prueba más débil posible . ¿Suceden tales procesos sucios Indudablemente. y usted debería estar consciente de la posibilidad. Ahora. mismo disminuir la potencia estadística de esta manera? De veras. espero Que no, buscar una potencia estadística razonablemente alta. Pero esto también tiene un límite. suficientemente grande para proveerle de suficiente potencia para poder detectar una significativa. pero no tanto como para terminar detectando una () microscópica. Por ejemplo. el Dr. Félix Cumpleaños está preocupado de Que la escorrentía de los drenan en la laguna Encontrada. la cual no está protegida. puede estar retardando d caimanes en comparación con los de la prístina laguna Olvidada Que ha sido Navideña. Note Q!Je él sólo está comparando dos sitios: su diseño no pretende escorrentía agrícola en sí. El Dr. Cumpleaños se embarca en un programa de 72 de los 99 ~aimanes de la laguna Olvidada (tabla 5.1). más 427 de la laguna tremendo tamano de muestra. el a obs es más bajo Que el a ,ech de 0.0 I Q.!Je él había lo~ datos. ~I Dr. Cu~pleaños anuncia Que los caimanes de la laguna Encontrada Wfl mas peQuenos. estadlslicamente hablando. Que los de la laguna Olvidada. Sin ~lise7da en sus datos entre XEncontrada y xOMdada es de 1.2 mm.y sin Que él pueda ver adera entre J1Encontrada y J10Mdada es de 1.3 mm. Sus resultados son pero. ¿son biológicamente significativos? A mí me parecen triviales. Por otra parte. d Que trabala para la empresa minera. podría lograr no encontrar una diferencia en la ca','dad del agua pero en el Bar Lemuria. después de tomarse unas catorce diferenCia "no signifi r" I Ica IYa rea mente representa tremendo significado biológko. En b . ,I reve. (: ua es un compromiso razonablemente aceptable entre un Que no sera capaz de detectar un efecto () ó e b' l' . . 10 oglcamente Importante. J

CAPfTut.o S.IA

89

costosa) Que casi siempre encontrará un 'signlflcado estadlstico' en los datos población estadística existe un efecto 8 ó e rldlculamente pectueño y . a 17 de QIfe en la B. el cual aprovecha la relación lógica entre las cuatro variables (a ~ ÓtrMa ) Vea el ." di • nyu e para una estlmaClon cruda e tamano de muestra Que se reQlJerirá. En cuanto sea posible debe '- pi la t . • se 1.. a lar • d' B I d técnica e apen . Ice . u o ra. melor. a un conjunto de datos preliminares antes de realizar el estudio. si hay alguna flexibilidad en. el numero ~e réplicas de las unidades de respuesta Que se podrá disponer. Es decir. se debe deCidir cual es el tamano de muestra por cada nivel del factor de dfsdío nue con valor . d . "<.u un razonable de c:- sera capaz e .proveer u~a potencia adecuada (digamos. un 80 ó 9~) para H• o si de verdad eXiste un efecto 8 o e lo sufiCientemente grande para ser biológicamente signifICativo. Entonces. ¿cómo se selecciona ese 8 ó e biológicamente significativo para ser capaz de detectarlo al menos ( I - fJ ) x 1001% de las veces? Ningún libro de estadística se lo dirá. ni yo puedo ayudarle. Le toca a usted decidir cuál será la magnitud del cambio en el valor de la variable de respuesta QlIe IndlQ!Je algo o preocupante. Si realiza el ejercicio del apéndice B. QlJizás descubra Que el tamaño de muestra (n) rCQ!Ierido es tan alto. Que usted no dispone ni del tiempo ni de los recursos para realizar un estudio adecuado. O Q!l1ús usted ya está restringido a un n fijo. y al calcular {J en lugar de n (Apéndice B) descubra Q!Ie su tamaño de muest ra le da muy poca potencia para rechazar Ho aun si el efecto 8 ó e Que usted cree Q!Ie es lo biológicamente significativo. realmente existe . Sin embargo. ojalá Que encuentre Q!Ie se reQJllere un tamaño de muestra mínimo Que es alcanzable y Que le permitirá hacer Inferencias con un . bastante bajo de cometer un error. bien sea de Tipo I ó 11. En resu men. como lo demuestra el apéndice B. la inferencia estadlstlca se en un (para estimar el tamaño de muestra mínimo) Que le da una hase para diseñar un estudio real QIIe es acke"" en otro sentido (para calcular intervalos de confianza. o decidir si se Ho Y se procede con a la reflexión y la aplicación de los resultados). Cada vez más de la IllIpa1 Que los Que hacen ciencia básica. reconocen lo critico Q!IC es . en la 111 tomar decisiones II. Cada vez más personas reconocen Q!It: el riesgo de cometer un de~ 11 I ser mucho más grave para la conservación a largo plazo QIIe el rIc:s&O de 1.11 /l la figura 5.4). y deciden. de mala gana. relajar el niYd de a... paraaumcnlarla (1- ' : " " ; : en Que n tiene restricciones. Sea ~e usted aplklle o no , ; ; : ~ das Jtaps campo o decisiones de conservación. al menos debe llene .. ..... a y {J. el tamaño de muestra n y el 66e el fIc:Iar de respuesta. No poder rechazar Ho no es lo QIIC . . . tiene efecto. Nunca piense así. por 1iMIr.

tt «-

« ..., .,

Lai

no

opción La mayoría de los aspectos de la hasta ahora. suponen QlIe su variable ele presentan una distribución tanto fraCCiones) como normal (en ele en el concepto de los l'

90

CN'fTULO S. lA INFERENCIA ESTADfSnCA

ebas estadísticas para métricas más complejas suponen además qpe la Muchas de las pru . les en los diferentes niveles del factor de diseño. No blaciones de valores son Igua d I bIa S I po I t s criterios. Aun los legendarios caimanes e a t a . de respuesta cump en con es o , . . 'ó d O I de modo Que los valores registrados tecnrcamente no con una preclsl ne. m, continua. variable de respuesta se desvía bastante de los supuestos la sos h De hecho, en muc os ca _ , . I Por ef'emplo digamos Que al Dr. Cumpleanos no sólo le parametrrcas popu ares. , . " . " gronou'lm'lca haya influido en la talla de los caimanes, sino también qpe contamlnaCIOn a '" 'J , . hayan afectado los procesos endocrinos y por ende la razon de sexos de los caimanes Él desea comparar la razón de sexos de los caimanes de la laguna ~ncontrada, con la de la laguna Olvidada, QJJe está protegida. IDe nuevo, esta pregunta Involucra so~o las dos pregunta es: "¿difiere la razón de sexos de los caimanes entre estas dos lagunas? La a un juego de lagunas expuestas al plaguicida y otro luego de lagunas ~o. Una Cumpleaños muestrea un gran número de caimanes" pero esta vez solo ~eglstra su respuesta tiene sólo dos "valores" posibles: las categorras macho y hembra. lSon estas No. ¿Se puede calcular x y 1 para estas medidas? No, el concepto del "valor promedio sentido. ¿Presenta la variable de respuesta una distribución continua de valores? No. poco Que ver con la estadística para métrica. No existe un número teóricamente infinito ele la variable de respuesta, sino sólo dos, Que ni siQuiera pueden ser ordenadas por su comentarios machistas o feministas, por favor). Otros casos en los QJJe la inferencia estadística paramétrica sería inapropiada, son Cumpleaños tiene otra preocupación: Que la contaminación en la laguna Encontrada ha de población de los caimanes en comparación con los de la laguna Olvidada, o sea, caimanes en las distintas clases de edad. Su pregunta es: "¿difiere entre las dos lagunas la individuos por clases de edad?" Su variable de respuesta puede tomar uno de cuatro , eclosionado, juvenil, subadulto, adulto. El regresa a las lagunas a muestrear grupos más grandes como antes sino también los más peQJJeños. A cada individuo código (rango) por clase de edad: 1, 2. 3 ó 4. Es decir, la variable de respuesta tiene posibles en lugar de tener un número potencialmente infinito de valores. En contraste con la pregunta sobre la razón de sexos, en este caso las categorías si Un caimán con código 4 es definitivamente más viejo Que uno con código 3. ¿Cumplen aproximaciones de la inferencia estadística para métrica? De ninguna manera. no se les ha asignado una edad con precisión de días, semanas o meses. categorías arbitrarias. Con certeza ocurrirán empates en las observaciones - es decir, obtiene una muestra razonable habrá varios caimanes en la categoría 4. varios en sentido cal~ular la media, mucho menos la varianza. de estas categorías. No hay las categorras en la población estadística tengan nada Que se parezca a una En breve. muchos. estudiOS; t.otalmente válidos. involucran variables de respuesta las cuales ~o~ an~hsls estadlstlCos paramétricos son Inapropiados. pero en cambio no parametnca SI es apropiada. Considere las tres clases de variables de

91

Las medidas de la 10~~itud de los caimanes son un ejemplo de los de Intervalo. La csaIa mide con alguna precIsión (de 0.1 m) el Intervalo entre las ' de caimanes. J en teoría dicho intervalo (a I igual Q!Je la medida de cualqpler calIÑn) de cuaIq¡¡ier parvalor • un conjunto de datos de intervalo cumple con los otros supuestos reClJ(l1dos por Ia único. Si un para métrica en general y por la prueba particular elegida. entonces puede la pa ramétrica. si lo desea. con Los datos de clases de edad compilados por el Dr. Cumpleaños son un ejemplo de datos ordltutks. Las categorías de la variable d~ respuesta pueden ser de menor a mayor. o de peqpeño a grallde. Sin embargo. las observaciones dentro de una categorla no pueden ser Por ejemplo. 110 hay manera de dar valores diferentes a dos individuos Q..UC están en la categorla 2. Las categorlas mismas son a veces. pero no siempre, arbitrarias. La amplitud de una categorla 110 es necesariamente Igual a la de otra. Por ejemplo, la categoría l. "recién eclosionado", puede Incluir una gama mucho más estrecha de edades verdaderas y longitudes Q..ue la categoría 4. "adultos". Dependiendo de la naturaleza de categorías. la aplicación de una prueba paramétrlca a datos ordinales podría variar entre ser un poco. bastante . o ridículamente inapropiado. Fi nalmente, "el sexo del caimán" representa una variable de cuyas 110 pueden ser orde nadas objetivamente. Estas clases de observaciones se llaman datos Cada caimán (la unidad de respuesta y de evaluación) puede ser asignado a una categoría. macho o hembra, de modo Q..ue en cada categorla se acumula un conteo o de caimanes asignados a ella. Las variables de respuesta en muchas en de está biodiversidad. involucran datos nominales. Por ejemplo. uno podrla preguntarse $1 la tal;¡ La asociada con un cambio en las frecuencias de las diferentes especies de mamlfcros variable de respuesta Q..ue se "mide" (registra) en cada individuo capturado. es su Hose"" pone r en orden ni sacar la media y la varianza de "especie". procedimiento no paramétrico.

...

La mayoría de los textos estándar de estadlstlca mencionan de paso la Y Zar (1999) hace una presentación excelente tanto de la para métrica. Sin embargo, usted deberla variables de respuesta en las preguntas más datos nominales u ordinales y intervalo Q..ue técnicamente se aJustan a las aIIaIaa pruebas no paramétricas con mayor muy com plicados (todavía) no más sencillos existen eQ..uivalentes no tradicional mente. Entre las para los diferentes I 99 S) Y otros textos. i~ • la prueba de caimanes machos y

no de la JI es ,....12. MudIIs • 1,

I

..... de GIl

92

•

• •

•

CAPITULO 5. lA INFERENCIA ESTmíSTICA

.

do ara dos muestras (prueba de heterogeneidad o la prueba chl-cu~dra P la razón de seXos de caimanes en los dos 13&05 el Dr . .cumpl:andosdcomp~er~trasy más de dos niveles del factor de diseño); extendida a mas e os m

. I Smirnov para dos muestras. útil para la comparación de las la prueba Ko mogorov. . de clases de edad entre las dos poblaciones de caimanes. on signo de Wilcoxon para muestras pareadas. útil para los la prue ba de rangos c b d ó 13 del capítulo 4. si los n fueran más g~andes (igualmente la. pr~e .a e en blOQues con más de dos niveles categoncos del factor de diseno). la prueba "U" de Wilcoxon-Man~-Whitney p~ra dos muestras independientes. útil del capítulo 4 si los n fueran mas grandes (Igualmente la prueba Kruskal-Wallls más de dos niveles discretos del factor de diseño);

•

las pruebas de Siegel-Tukey y Moses para comparar la magnitud de la variabilidad

•

la prueba de correlación de rangos de Spearman. útil para examinar la relación de respuesta medidas en un número de unidades de respuesta cuando ellas mismas factor de diseño 14. No se han presentado ejemplos. pero un caso podría ser el de parásitos en los estómagos de los caimanes de la laguna Olvidada y el consumidos por año. en donde el factor de diseño es simplemente "caimán".

Si usted puede elegir entre aplicar a su diseño particular una prueba paramétrica O SU paramétrica. casi siempre le sugeriría la aproximación no paramétrica. La inferencia no muchas ventajas. Además de las consideraciones ya mencionadas. una consideración puede hacer fácilmente casi cualQuier prueba no paramétrica con una calculadora debe tener en cuenta QlJe las pruebas no para métricas no siempre solucionan todos

•

puesto Que en las pruebas no paramétricas no se estima la media de la población y no siempre es obvio cuál es el análogo apropiado de 8 ó e (la magnitud del Cohen (1988);

•

nuevamente. algunos diseños sólo pueden analizarse con pruebas ~eQulere un diseño complejo y puede justificar los supuestos de una usela. En tal_caso; si tratara de forzar los datos con una prueba no paramébk;' para un diseno mas sencillo. perdería información y precisión;

•

en unos P?COS ca~os. cuando los datos son apropiados para cualQuiera de las la potenCia estadlstlCa disminuye cuando se usa una prueba no paramétrica;

93

•

las pruebas para métricas son ampliamente usadas bl investigadores (pero no todos) las aplican e InterpY en conocidas de manera QIIC muchos retan correctamente mientras "' ... las , . parametncas son con frecuencia mal e Interpretadas H • no cuadrado ser usada indebidamente con m~ frecuencia "''''10' e ylsto la sencilla prueba de chI'O"" QIJC se lisa J veces he visto Q.ue se aplican correlaciones de rangos de S ndo regresiones no para métricas 14. pcarman cua los datos rCQSJCrlan

•

algunos investigadores creen Q.ue pueden aplicar las no no cumplen con los criterios de realizar un muestreo aleatorio o de cuando los datos han sido mal medidos. o en otros casos de estudios mal eQ.uivocados.

Otras aproximaciones La "era de las computadoras" ha permitido a los estadisticos I'I13tcrÑtIcos y cIscmInar mue !¡IIS técnicas sofisticadas Q.ue son con frecuencia usadas por los ecólogos y otros profesionales de la conservación. o se ven expuestos a ellas. La mayoría de estas t«oleas se en CUItro clases amplias.

La estadística multivariable Esta clase incluy e muchas técnicas estadísticas
.-a,

Otras técnicas multivariable tales como PeA. DCA, a las intenciones (e interprelaciol"¡(s) de , 1997). Estas pueden ser técnicas dar luz sobre los patrones registros sobre la composición de la en el número de ejemplares por

la la

.........

94

CAPITULO S. LA INFERENCIA ESTADISTICA

. ' t toSOS cwe son muy sensibles a la naturaleza precisa de estadísticos descriptivos os en . I _..l_ . la d" ' n o sustracción de una sola Unidad poco usua. pu~ QUe se Incluye. a ICIO . d'b'l'd d . I , d las técnicas multivariable pierde su cre I II a SI e resultado. la mayOrla e .'d l' ' las diferentes técnicas - o la seleCClon e un a gontmo Ad muchos ceros. emas. isponibles para cada técnica - a menudo producen resultados d I S t vez de otro. en re o . . ' a licados al mismo juego de datos. Muchos usuanos simplemente Ingr~n sus p t dora sin ningún cuestionamiento y sin reconocer estos problemas. Existen compu a be' Ieer Ia magnl'fiIca r"VDIUII - ••:..<.. de dos de entusiasmo pero de na exceIen tes. au nQlue pasa . , . antes de usar o interpretar cualQuier técnica multivariable Que este etlQ..uetada con u..

La estadfstlca de remuestreo Algunas aproximaciones bastante nuevas a la inFerencia estadística utilizan intenso uso de la computadora para producir estimaciones de los paramétros de una o evaluaciones de una hipótesis estadística nula. Que es generada por los datos la computadora baraja. o remuestrea. las observaciones originales un gran número de al procedimiento de la técnica particular. Estas técnicas incluyen los procedimientos "bootstrap"). navaja ("jackknife"). Monte Cario y aleatorización. Tales procedimientos útiles para algunas preguntas en la conservación. al igual Q..ue para investigacloocs describiremos estas técnicas. más bien lo referiremos a algunos trabajos excelentes 17• muy cauto al usar técnicas Que reQuieren intenso uso de la computadora. Por procedimientos comparan los patrones en los datos observados con aQ..uellos nulo" Que se construye por un proceso de remuestreo. La parte más difícil es decidir nulo. y los críticos señalan cwe estos supuestos modelos nulos a menudo tienen suposiciones biológicas Que no son obvias.

El meta·análisis ¿Qué pasa si el tiempo no alcanza para llevar a cabo un estudio bien diseñado sobre par,asu inQuietud de conservación y manejo? En este caso usted podría decidir usar anallS/s para sintetizar los resultados de todos los estudios similares Q..ue bibliografía. sin importar QUién los hizo o en dónde. Por medio de esta técnica diFer_encia 8 típica. o más generalmente el tamaño del efecto e. Q..ue está diseno (por ejemplo. la tala selectiva) a través del área geográfica cubierta por l8 utlhzado . Con precaución. podría suponer Q..ue este tamaño universal del efecto se donde usted trabaja y podría usar los resultados de su análisis para elaborar locales. En teoría. el meta-análisis podría ser sumamente útil para los profesionales de Intvestlgadores. DesaFortunadamente. por definición. el meta-análisis depende o ras personas y ha!y u t d . F bl' . na en enCla uerte entre los investigadores en ecolop pu I~ar los resultados sólo cuando la Ha ha sido rechazada los resultados se °b pOsIciones ~olíticas (vea Johnson 1999). Por lo tanto no fmPOrla nué tan USQue estudiOS publicad I '.. . .., d t d' os. e meta-anahSls seguramente sobrestima'" el es acar emaslado la influencia del factor de diseño. cualQ!liera Q!le sea.

la

ealfnIOS.

meta-a nálisis para las ciencias biomédicas y sociales. en las (y aceptable) publicar tanto los resultados QIIe el apoyan.

QIIe

95

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~n6 Y en las

QIIe

es tan ficII los QIIe lo

La estadística bayeslana La aproxi mación bayesiana a la estadística se propuso en el siglo XVIII pero apenas ~ enH:z'"'1do a popularizarse entre los mve.s,tlgadores de campo. Para la mayorla de nosotros. los ::,.. sianos representan una aproxlmaclon novedosa a la inferencia estadística. Son muy distintos a los métodos clásicos (lIam?dos "la estadística frecuentista" por los estadísticos bayesianosl dlsculidos iIQIIi J emplados por la mayorla de los cursos y textos de la estadística. y además de los estudios publicados en ecoIo&ia básica y aplicada. La aproximación bayesiana es muy prometedora para las Investigaciones en conservación y manejo (Wade 2000). En esencia. uno no comienza un proceso de Inferencia proponiendo hipótesis nulas y alternativas. sino proponiendo un valor teórico o lo QIIe uno cree QIIe es el tamaño de efecto (e ó 8). o es un parámetro en cuestión. Después del estudio. los datos se para ; la creencia o valor teórico y proponer un nuevo valor o una nueva distribución de las con los posibles valores. con los cuales se evaluarán futuros estudios. Los de un solo aun con un tamaño de muestra n peQueño. pueden usarse para cakular las de los de estudios o eventos futuros. Que tienen lugar bajo las mismas condiciones. La evita cualQuier confusión entre el significado estadístico y el biológico. De hecho. se enfoca en el biológico directamente. por ejemplo en las magnitudes (tamaños) de los efectos o en los valores desconocidos de los parámetros. La mayoría de los ecólogos. y los biólogos de la conservación y sus prolesores. dieta exclusiva de estadística clásica. Indudablemente tomará un tiempo antes de sea aceptada por la mayoría. Sin embargo. si no le molestan las familiarícese con lo básico de los métodos baycslanos".

la cculna

CCJiIIfllelas.

¿Qué hacer? de CIIIIpO J a las ¿Cuál será la mejor manera de aplicar la Inferencia esld Uca a la paGa ca • indagaciones y decisiones de conservación? COIIIO siempre. no hay una se presentan unas sugerencias. . . ' tadlstlca cuI es el de IlIIieraIcIa 1. ConSidere SI se necesita una prueba es " • ....... . . . . . . ......, • I

estadística (y vea el punto 8 más l .... . . , . . . . . . . . . . más amplio de todas las pasibles muesba QIIC ¿Es siempre esto lo Que se neccsHa7 Mucha . . incluso inapropiada para su preocupaciones éticas limitan tanto el algunos casos le sólo la siempre se reQuiere el a~ fuertes y biológicamente 4). QUe no es más QPC d estadística. De nuevo.

I

¡

e

96

CAPITULO s. IJ', INFERfNCL". ESTAO/STlCA

o es debido tan raramente. Q!Je Q..uizás estadlstlcas se usan com á tras y calcular límites de conflan za . SIn to para estimar par me I comp eto exce P ente este capítulo del libro y lo pisotee. preste QlJe usted arranQlJe felizm I I '~dística Tan sólo porQ..ue la estadistlca es od ( 1997)" "No use ma a es...· Crome· I t ndida no significa Q!Je los mét os sean usada. mal interpretada Y ma e~ e Q.ue usted deba hacer lo mismo .

2.

3.

un texto estándar de estadística (vea la nota I sól Tenga a la mano no o __ L_ 1988 1995) Conover (1999) u otro texto """,e ( II t también SiegeIy Cas e an . . y úselos con cautela.

de

ropiado calcule los límites de confianza de los sea ap d Siempre y cuan o . . ' I[ para los diferentes niveles. o muestras. Esto le dará una Idea de SI e actor efectos biológicamente significativos.

4.

Use la prueba más sencilla Q.ue se ajuste a su diseño. En general. mientras prueba. más supuestos tiene Q.ue cumplir sobre la naturaleza de la población muestreo - y por lo tanto. el resultado cuantitativo es menos confiable.

s.

Igualmente. por las razones mencionadas antes. tenga cui~ado con la • se presentó en la sección anterior. A menudo usted se vera tentado. o será técnica más sofisticada posible. Resístase.

6.

Cuando tenga dudas. consulte a un estadístico profesional. Sin embargo. tenga en estadísticos más profesionales están acostumbrados a trata! con diseños de bien controlados en las ciencias agrícolas o biomédicas. Estos a menudo no se complejidades del diseño de estudios de campo. de la naturaleza tosca de campo. de la falta de control sobre los posibles factores potencialmente realmente alineados). de la selección frecuentemente arbitraria de las unidades del hecho de Q.ue las unidades de respuesta suelen diferir de las unidades de Q.ue no son obvias. y de aQ.uellos conjuntos de datos Q.ue incluyen tenga en cuenta Q.ue hay grandes diferencias de opinión entre los estadísticos estadísticos la misma pregunta y obtendrá diez respuestas diferentes. BuSQpC estadísticos sin dudarlo y agradézcales. pero evalúe sus sugerencias aplicarlas. Relea el capítulo 4 antes de su cita con el estadístico. y Q..uizás

7.

No ignore la filosofía . Aun si se siente apabullado por el ataQ!Je de letras y el vocabulario de este capítulo. o si cree Q.ue el computador Q..ue solución a todos sus problemas. reconozca Q.ue una comprensión básica de la de diseño (como se presenta en el capítulo 4) y de los errores estadísticos de (como se presentan en este capítulo) es indispensable para sacar conclusiones y útiles de su estudio de campo. o para tomar decisiones sobre temas de Recuerde Q.ue no importa lo Q.ue usted diga o haga. siempre corre el riesgo de En parti~ular. usted siempre corre el riesgo de cometer un error de Tipo I si un patron realmente existe (rechazar Ho). o de cometer uno de Tipo 11 si patrón no existe (no rechazar Ho).

" 8.

Reflexione una vez más sobre la 16p.8 . . . de ciertos valores y el conJunto de .... bajo exactamente las mismas conctcblcS. En 11 "tomados bajo exactamente \as mlsmls una segunda ocasión con .. letras griegas (al menos la J vaIw:r .11 ......

...... ... ••• • ... ......... ..

"

CAPITULO 6 Punto de vista: teniendo en cuenta la historia natural

Los actos en ... el "teatro ecológico" se representan en varias escalas de espacio y tiempo. Para entender el drama. debemos verlo en la escala apropiada. -Iohn A. Wiens (1989)

Le he advertido Que tenga especial cuidado con el diseño del estudio. Que renexione sobre Qué tanto puede extender las conclusiones de una indagación y Que piense QIJ~ tan realista es la "regla fundamental de la inferencia estadística". ¿Por Qué? PorQue en el paisaje donde usted trabaja. nada es lo mismo de un lugar a otro o de un momento a otro. Es decir. si conna ciegamente en la inferencia estadística para aplicar los resultados de una muestra tomada en un lugar y tiempo. a otro lugar o tiempo. usted tendrá un problema básico: la población estad(stlca de valores de la QJJe torllÓ la

muestraya no existe. Además. cada organismo vivo tiene su propio punto de vista del espacio y el tiempo. Este punto de vista se relaciona con todos los otros aspectos de la historia natural del organismo. Por su punto de vista espacial como ser humano suele Quedar a una altura aproximada de unos 1.3 .. 1.8 m sobre el sucio y abarca más o menos una hectárea. Es decir. usted se percata de las circunstancias dentro de un radio de unos so m (o menos en un bosQlJe denso). Así. como ecólogo de campo o profesional de la usted tiende a usar esta escala cuando piensa en un "sitio". -arboleda-. -rodal de • "parche" O "comunidad ecológica" - aproximadamente I hectárea. ¿Puede usted confiar en Q!JC este punlO de vista humano sobre la heterogeneidad natural lo guíe para seleccionar los mejores diseños de pautas Que aseguren mejor la conservación a largo plazo? Probablemente no (PoIanl el al. 2000'. Consideremos otros puntos de vista de animales y plantas y renexionemos sobre si ktos ...... ....,. en el proceso de indagación y el desarrollo de pautas de manejo y conservación.

99

100

CAP(TULO 6. PUNTOS DE VISTA

Diferentes puntos de vista del tiempo .

.

e un punto de vista únrco del tiempo tanto · t d e r humano. uste len . d' d omo se d las estaciones a lo largo de varras eca as. Consciente mantiene activo en tdo as say planea en términos del año "promedio". La lIIl!YOrla bablemente uste plen d d d pro . ' contratos y provectos financia os uran e uno a lanes de manelo, tesIS, '.1 ' d d ' .<. P ' usted extienda los resultados a perro os be tiempo me después de re neXlonar, bl eso espero, pero pro a emente no durará un poco más QU e un solo provecto, '.1 décadas.

La perspectiva de organismos con diferentes ciclos de vida · de una colonia de hormigas_ o termitas del tiempo parece un l a perspec tIva 'se. humana. la colonia en sí vive por muchos anos ya menudo expenmenta el ciclo año. Sin embargo, muchos insectos y otros invertebrados experrmentan una. sola adu ltos, y QUizás pasan otras estaciones como la~as o nrnfas con estilos de VI~ " " " los insectos "evitan" las estaciones o incluso anos no favorables y en realidad conj unto de condiciones climáticas Que es mucho más restringido y previsible Q!Je lo percibe. Algunos vertebrados hacen casi lo mismo. Aun las ranas .más tropicales porción sustancial del año inactivas, bajo tierra o de otra manera, aisladas de los clima externo. Algunas poblaciones de ranas pueden permanecer inactivas por varios los puntos de vis ta de estas ranas o invertebrados involucran sólo breves vistazos de ciertas estaciones, QUizás también de ciertos años. ¿Cómo se debería tener esto ¡indagaCiones, interpretar los resultados (por ejemplo, la ausencia o , de anfibio o invertebrado durante un cierto mes o estación) y establecer pautas de hacer un proyecto de tesis? Igualmente, su tesis o su inQUietud de conservación puede involucrar árboles o tras año por décadas o siglos. Que tales plantas tengan éxito cada año en convertir semillas y plántulas, puede importar muy poco desde cualQUier perspectiva. excepto hongos Que se alimentan de frutos, semillas y plántulas _ y QUizás. a muchos de importa" (Herrera 1998). Quizás un individuo dado contribuya con un gran número circundante sólo una o dos veces durante su vida. la preocupación de usted episodio, no en los eventos del año promedio. Quizás la población como un todo significativ? (la producción y supervivencia de muchas plántulas nuevas) durante fructlflCaClon maSiva, en los Que el inmenso número de semillas sacia a sus observa reclutamiento por uno o varios años, u observa otro patrón preocupante en plantear Que hay un problema grave, embarcarse en el ciclo de manejo de la figura de manelo para conservar esta población? No necesariamente. Intente adoptar planta.

Las perspectivas de las plantas de larga vida Es tentador SUponer Q!ue I I . "Slncronrzadas . ' " con el amb o ast pf"antas b" nati vas Que actualmente florecen I . len e ISICO y lologico en Que se encuentran panes de manelo de acue d O ' r o a esto. espues de todo, por conveniencia

CAPITULO 6. PUNTOS DEVISTA

101

Figura 6.1. Un árbol de alerce (Fitzrqya cupressoides) en el ParQue Nacional Los Alerces. al sur de Argentina (provincia de Chubut). Es probable Q!le este individuo tenga por lo menos dos mil años de edad.

de la conservación hacen esta suposición. Sin embargo. algunas plantas Que viven y norecen h" co menzaron su vida bajo condiciones muy diferentes. La semilla del árbol de alerce (Filzroya cupressoides) de la figura 6.1 llegó. germinó y empezó a crecer cuando el concepto de historia natural apenas se vislumbraba en el ojo de Aristóteles o Plinio. Durante la vida del árbol. el sur de Sudamérlca ha experimentado muchos cambios climáticos. ¿Puede usted suponer Que las condiciones rrslcas y biológicas Que mide hoy en las raíces de este árbol. son idénticas a las condiciones bajo las cuales éste y otros árboles cercanos germinaron? ¿Basará sus planes de conservación para la población de alerces. desde plántulas en adelante. en las condiciones bajo las cuales existen los alerces maduros en el presente? Un alerce de dos o tres milenios no es ni siQuiera el caso más extremo. En el occidente de los Unidos. muchos de los clones de Populus tremuloides (pariente del álamo) (!pe salpican las montIIas (figura 6.2) comenzaron sus vidas hace al menos 10.000 años. Cada clon es técnicamente un solO Los investigadores estiman Q!Je un clon particularmente grande ha vivido por un mlll6n de o ... (Millon y Grant 1996). Esta planta particular ha visto Ir y venir edades del hieloJ húmedos y cálidos. ¿Es esta planta sensible a Jos errmeros bitos y de este este siglo 7 ¿Será Que su problema de conservación involucra algunos ··reliQuias vivientes"? Si es asr. ¿cuál será la para desarrollar ~ del tiempo es mucho más lenta (!pe la nuestra?

102

CArrruL06. ruNTOS DE VISTA

Flpn Clones de álamos coníferas en las rada. EEUU). Cada follaje de los álamos distinto (un clon). Los en la foto podrían de edad O

Además de usted, ¿a Quién le importa el clima ·promedio·? Desde el punto de vista de la mayoría de las plantas y' los animales (ya incll!Yendo a profesionales de la conservaCión). no existe el año promedio. Las estaciones estaciones frías y cá lidas. no son idénticas de año a año. Las respuestas de la blota .. de una investigación bajo las condiciones cl imáti cas de un año. no necesariamente para las condic iones del próxi mo año. Como se señaló en el capítulo 4, las un año o aun dos deben ser vistas con escepticismo. si se pretende basar pautas plazo en el las. Además. los eventos climáticos extremos Que ocurren esporádicamente, como los o La Niña. probablemente tienen efectos mucho más profundos y duraderos sobre comunidades ecológicas y paisajes. Que las nuctuaciones anuales "normales· del pueden alterar drásticamente la disponibilidad de recursos para las plantas y los explosiones o colapsos de poblaciones. cambiar temporalmente la naturaleza de las especies. empujar a las poblaciones fuera de sus rangos geográficos usuales y sucesión ecológica en sitios perturbados. lo Que llevaría a cambios casi permanentes un sitio y consecuentemente en los animales. Aun con la mejor de las intenciones y contrato o proyecto dure de uno a cinco años. podría no incluir el evento extremo Qlle los procesos ecológicos y las interacciones entre especies en su paisaje. Las manejo Que se basan estrictamente en sus resultados. podrían ser inadecuados extremo. El marco temporal de cualQuiera de los diseños del capítulo 4, aun d certeza los eventos climáticos extremos Que podrían determinar la respuesta a la y nora a largo plazo)

¿Huellas de eventos extremos del pasado? Dependiendo de su historia. las diferentes biotas pueden mostrar algunos desastres naturales Que a nosotros nos parecen semejantes. Las y de la costa central de Sudamérica. filtradas a tr avés de

CAPlTUl06. PUNTOS DE VISTA

103

Figura 6.3. Un paisaje de Costa Rica menos de tres años después de la violenta erupción del volcán Arenal en 1968. A principios de la década de 1980 este paisaje tenfa de nuevo vegetación secundaria (y sus animales asOCiados). excepto en los lugares en los Que rue convertido a agricultura.

indudablemente sobrevivirán los episodios ruturos. si no se ven arectadas por nuevas rormas de Intervención humana y la invasión de especies exóticas. Sin embargo. la biota costera de Argentina podrfa no sobrevivir un solo episodio tan severo como El Niño. simplemente porQue tales eventos no ocurren. o no son tan dramáticos. en la costa sureste del continente. Una erupción volcánica en el Escudo Guyanés. Que es geológicamente calmado. podría tener erectos catastróficos y duraderos sobre la biota local. mientras Que la biota de algunas partes de América Central. Que es geológicamente hiperactiva. ha sobrevivido y evolucionado durante numerosos episodios de volcanismo (figura 6.3) y hasta explota los paisajes alterados por ese renómeno. los bOSQues montanos de los Andes centrales podrían ser devastados por una severa tormenta ciclónica. de la cual se recuperarían lentamente. mientras Que los boSQues montanos de Puerto Rico se puede decir Que viven de los huracanes Q!Je los azotan con rrecuencia (Walker el al. 1991). En sus indagaciones y pautas de conservación. ¿cómo incorporará usted el punto de vista único Q!Je muestran los animales y plantas de su reserva. sobre tales eventos extremos?

Huellas dejadas por los cambios climáticos del pasado No sólo el sur de Sudamérica donde viven los alerces. sino todo el globo. ha experimentado dramáticos cambios climáticos durante el pasado geológico. Durante el último millón de años en particular. han ocurrido muchos episodios de rápido enfriamiento y calentamiento. y secuencias de perfodos húmedos y secos. El episodio glacial más reciente terminó abruptamente con un rápido calentamiento hace solo unos 12.000 años - un evento del cual pueden haber sido testigos los tatarabuelos del alerce de la Rgura 6.1. Estas rápidas fluctuaciones han obligado a las poblaciones de plantas y animales a moverse por el continente. No todas se han movido a la misma velocidad o en la misma dirección. Las de los diferentes animales y plantas han retrocedido o han avanzado en el paisaje (o p;n ..... J en las montañas) a velocidades diferentes. Muy pocas ·comunldades ecoIóglcas. han migrado en el paisaje como unidades. si es Q!Je alguna lo ha hecho. Sea en lis norte. subtropical. tropical. o templada del sur. los conjuntos de "vez'. ¿Han dejado estos eventos al~una huella en los paisajes de hoy en dliJ Muchos investigadores creen QlIe pocas biotas de un eQuilibrio en composición de especies - 51 es QIIe lo . .

104

CAprruLO 6. PUNTOS DE VISTA

'I'b 1'0 En cualQuier sitio dado, algunas poblaciones podrfan estar alcanzar ta I eQul Ir , , O ndiciones climáticas ideales ya no eXisten, tras , extinción porQue sus co I '1 ' , I ' do habiéndose retirado a otra parte durante e u tllno clima actua es apropia , , ? t ...... ·n, é t' e Q!ue ver esto con las pautas de maneJo, Aun en ausenc a UII:' regresado, ,'
d

área protegida Indudablemente cambiará, 5610 por esta razon, serfa c;n~~rvaclón con la esperanza de Que se podrá mantener indefinidamente la especies,

Huellas Que dejará el cambio climático Que

se nos viene

Quizás el problema de conservación en gran escala más urgente Que usted enfrenlll actual y futuro, no el pasado. Nadie puede decir precisamente Qué va a pasar con las próximas décadas o siglos. Sin embargo, muchos investigadores están de de Latinoamérica va a experimentar un aumento en la temperatura de varios grados cambios en los patrones de precipitación, por no hablar de los niveles elevados dramáticamente el crecimiento de las plantas y las interacciones entre plantas y los organismos Que viven en áreas planas verán Que sus condiciones climáticas hacia los polos, Muchos organismos Que viven en áreas montañosas verán Que sus ideales migran rápidamente ladera arriba. La única manera en Que las moviéndose, siguiendo estos rápidos movimientos de sus condiciones climáticas Que nunca antes en su historia, El cambio climático de hoy no sólo dejará huellas lo pisoteará fuerte. Sus mejores esfuerzos serán insuficientes para evitar Que algunas en el área protegida Que usted maneja, incluso durante su vida profesional. Sin disminuir la pérdida un poco, considerando la forma de la reserva y la diversidad de Considere las siguientes preguntas:

1.

Si su reserva está en terreno montañoso y es posible extender la ¿debería tratar de expandir (a) hacia nuevos hábitats en eJ mismo cinturón arriba? ¿Qué indagaciones podrían guiar su elección?

2, Si, su rese~a está en terreno plano, ¿debería tratar de extender (a) el habl~at CrItiCO Que eXiste, en la reserva, o (b) la gama de hábitats distintos ,O!Je indagaCiones podnan guiar su elección? Que las ,~reas geográficas donde están hoy en dfa los blodlverSldad ( hot spots . Mlttermaier et aJ 1998) I ., ' , - en os Que se conservaclon local. regional y global - no serán mañana los medida Que la t:mperatura aumenta y las especies endémicas migran proponen la VIS Ion de los "puntos calientes", ¿han tenido en cuenta el

3. ¿Está seguro

d~

Aun si el cambio climático es m ' 'd algo de calentamiento y algun~n~~~~~so e~ ~enos intenso Que lo
CAPlTuL06. PUNTOS DE VISTA

deprimirse con "facilidad y tiene a su carpo una res .... ~ mlN peQ\lCñ o~··a -J 13 pavimento. Quizas deberla tratar de no pensar en el futuro.

Huellas dejadas por los habitantes humanos del

en

teneno pIano y

lOS

de

pasado

Las nuctuaciones climáticas .no son ~os únicos cambios ~e han experimentado los paisajes del Nuevo Mundo durante los pocos miles de anos precedentes a la conQuista europea. Realmente 'cree usted Q!Je está manejando un pa,isaje ."prístino". si prístino signlrica "libre de innuencia humana pasaJa"? Si eso cree. casI seguramente esta eQUivocado. Las áreas silvestres no mancilladas por la mano humana son un bonito ideal. En la vida real. no existe un paisaje prístino. excepto Quizás en las reglones polares'. Desde su llegada hace unos 12.000 años. los humanos han caminado sobre casi cada metro cuadrado de los paisajes del hemisferio occidental en algún momento. En algunos casos. las huellas son pocas y someras. En otros casos. como en el oriente de Norteamérica y gran parte de México. Centroamérica y el norte y centro de Sudamérica. las huellas son muchas y profundas. Numerosos pueblos indígenas desaparecieron como un resultado directo o indirecto de la llegada de los europeos. Sus huellas se han borrado un poco o mucho desde entonces. aun en los sitios más profundamente afectados. al punto de Que esos paisajes parecen prístinos alojo no experimentado. Note Que el término huellas es una metáfora - otros autores dirían efectos. señales. artefactos o impactos. Claramente. la "exuberante selva tropical" del sur de México y norte de Centroamériq. es de todo menos prístina. pues alojó la vasta civilización m~ y otras más. Las huellas de las civilizaciones pasadas en el altiplano sudamericano son particularmente visibles (Binford et al. 1997). Algo menos obvio es ~e hace milenios los pueblos indígenas cultivaron maíz en una gran parte de la región del Darién. en el Istmo de Panamá y Colombia (Bush y Colinvaux 1994). Esta región es a veces mal llamada "la última frontera de bOSQue prístino del hemisferio occidental". los "bosQ!Jes vírgenes" de las riberas del y sus principales tributarios. Que son el símbolo de los activistas ambientales y los niños de escuela de las naciones del norte. aparentemente soportaron agricultura intensiva y poblaciones de varios millones de 5 personas hasta un poco después del año notable 1492 • Aun los paisajes Que no tuvieron grandes civilizaciones precolombinas sintieron d efecto de los (vea Martin y Szuter 1999). En los boSQues húmedos y pluviales tropicales. las de algunos de los majestuosos árboles del dosel Que tienen frutos comestibles o útiles. gclllllnaron en las letrinas de los aborígenes. o fueron plantadas a propósito por ellos.· Por otra parte. los antes de la conQuista y hoy en día. pueden haber interferido con la diseminación de J haber alterado la dinámica de muchos bOSQues húmedos tropicales. al reducir o extinguir las de de algunos sitios (Redford 1992). En una escala mucho más grande. los la ecología de la vasta región del Chaco y otros boSQ!les secos aparentemente llevaron a la extinción muchas especies de marnlfcros de su extinción). y luego cuando le prendieron fuego al bosQIc para sobrevivientes'. Si usted no ha encontrado vestiglos de hudlas porQue no ha excavado un hueco lo sulkientelllente profundo o no ha Como profesional al Que le inQuieta la conservación en d por las huellas dejadas por los humall{lS la reserva a su estado "natural" (vea

106

CApiTULO 6. PUNTOS DE VISTA

para representar ese estado?8 Si elige una fecha Q!Je sea ~ás reciente Q!Je 12.000 años casi seguramente tendrá Que incorporar lashuellas de algun(os) grupo(s) humano(s). SI co más temprana para evitar tener Que lidiar con las huellas humanas. tendrá QPe hielo y en muchos casos. con un conjunto de mamíferos grandes cuya innuencla no hoy en día. Segundo. ¿debería tener en cuenta las huellas humanas del pasado al manejo para regular el uso por los humanos de hoy? Es posible Que un paisaje Que rue por los humanos precolombinos. hoy se recupere más rápidamente de las i moderadas. así como la biota de los bOSQues del Caribe se recupera rápidamente despuls mientras Que un paisaje superficialmente similar Que sólo fue ligeramente usado por los podría ser sensible a la más ligera intervención actual. Hasta donde sé. esta investigada. ¿Cuáles indagaciones podría usted diseñar en este tema. y Qué alternativas de resultar?

:1

Huellas dejadas por perturbaciones recientes de origen humano o Los paisajes naturales experimentan frecuentes eventos de perturbación aun en ausencia caída de ramas y de árboles abre claros de peQueño y mediano tamaño en los bosQPes. severas y los derrumbes abren brechas grandes (figura 6.4). Los fuegos y los huracanes o brechas aún más grandes. Lejos de ajustarse a las viejas concepciones de bOSQues y otros hábitats son mosaicos de parches recientemente perturbados. parches un tiempo y actualmente en recuperación y áreas Que por casualidad no han sido tiempo (figura 6.5). La biodiversidad de un hábitat. su riQueza de actos y actores depender en gran medida de este mosaico de perturbaciones9 . Algunas actividades la agri:ultura extensiva o las plantaciones forestales comerciales. crean perturbaciones catastroflCas Que destruyen el rico mosaico de peQueña escala. Sin embargo. otras

Figura 6.4. Vegetación en regeneración en la derrumbe (ParQue Nacional Podocarpus. Chinchipe. Ecuador).

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6.S.

Diagrama eSQ.uemático de un mosako de natural por boscoso. Los parches más oscuros represe'ltan los sitios .ms : Q.ue avanza la regeneración. éstos se aclaran ~ .ms a las conjunto de especies de las reglones no (fondo de color claro). Por tiempo ocurren nuevos eventos de de Q\IC en un presenta un mosaico de parches en todos los distintos •

se llevan a cabo en escalas similares a las de el mosaico "natural". Algunos ejemplos Incl~n la (Andrade y Rubio Torgler 1994) y la extracción forestal de "manejo natural de boSQ.ues" tratan de causadas por la caída de árboles (vea revisión en CImIL

1mIIIr"

Dado Q.ue su tarea es llevar su área hada las evitar todas las formas de perturbación para aIc:aIIDr Definitivamente no. lDeberlan sus pautas de perturbación, QlIe permitan el cambio Definitivamente sr. Ahora, considere la regeneración cambios en la vegetación en habitantes locales? lDeberla evidencia. Por ejemplo.

......., ...... ,

107

CAPfruLO 6, PUNTOS DE VISTA

108

- A t de eso en las partes más periréricas del boSQlle se · '5 des de hace 20 anos, nte s 'o'n d'lspersa de maderas valiosas, Hace años. b Y ex raCCl . de tum ay Quema , .d I erva para uso sostenido de baja intensidad. Bajo reabrir estas areas e a res I , Id osechan productos no maderables. ta es como comunidades a e anas c nd , , " t d de manel'o es si debe suspender. mantener o expa Ir mediCinales, Su InQule u ,, d I Usted ha notado algunos cambios recientes en la vegetaClon e a z,ona , d culpar al programa actual de cosecha de esos cambios y a siente tenta o a ,, I 'E 'usto es0 7 'Cómo podría diseñar una indagaClon Que e permitiera programa, ( s I ' ( , " I cha de los erectos de la regeneraClon desde as cose al de t programa ac u

¿Qué es "natura'"? Espero haber ya aclarado Que la diStinCi~n entre ~.aiS~!eS "naturale~" y paisajes humanos". o entre eventos 'considerados naturales o no naturales. es Inlusta. continuo Que va desde los pocos paisajes (si es Que existe alguno) donde no hay los humanos. hasta los paisajes agrícolas. sobrepastoreados. industriales o o para mal. los humanos somos parte de la naturaleza (Soulé y Lease 1995: Hunter 1996). están inextricablemente tejidas en la historia y el estado actual de casi todos los desarrolle pautas de manejo. ¿cómo reconocerá este continuo? ¿Debería suponer uso "occidentales" de los paisajes son nocivas y deben ser evitadas. mientras Q!JC indígenas son benenciosas? No, A menudo ésta es otra dicotomía ralsa. El mito salvaje" Que vive en armonía con el ambiente es simplemente otro ideal de los ambientalistas de la zona templada del norte y de las grandes ciudades de su par occidentales a la conservación en Latinoamérica no son automáticamente malas ética de conservación y sus propias pautas de conservación son aproximaciones aproximaciones "nativas" a los paisajes no son necesariamente buenas,

s·.

Igualmente. ¿Qué signirican para usted las etiQuetas "especie nativa" y ':especle esto innuir en sus pautas de manejo?1I La invasión de plantas y animales exóticos primaria de conservación. tanto global como localmente, Los runcionarios considerables en la erradicación de invasores exóticos, La etiQueta "exótico". d~s~e, el punto de vista de la conservación? A menudo. pero no siempre, hlstorlco. muchas o la mayoría de las especies en su reserva son exóticas. Que durante ,los últimos 12.000 años, Varias hierbas medicinales ampliamente suda~erlcana. de hecho llegaron con los primeros europeos, Algunas rales de plantas y animales pueden ser el resultado de liberaciones Ci~rtamente. la distribución geográrica de muchas plantas silvestres ~bedec:. al transporte consciente de los pueblos precolombinos, Algunas na~lvas pueden haberse originado e,n ejemplares liberados por los estetlcos (Haemig 1978. 1979), Además la ', d . percepClon e Que una especie es estéticamente desagradable Q~e tenga efectos ,negativos sobre la biota local. La rosa mosQueta (Rosa y greslvo de las areas protegidas en el sur de Argentina (Damascos y ayudar en la regeneración de los bOSQues naturales en algunos lugares. al ,

CAPfIlIl06.

árboles. nativos del ramoneo de otras especies exóticas· vacas J d I rnIn ( .' . .• e CM) ....... curoptO l. comunlcaClon personal). Finalmente. unas especies exóticas pueden arectar algunos palsaICS con mis severidad ~e otras. Las cabras cimarronas J otros mamíferos exóticos. J algunas especies de plantas no nativas. estan afectando la biota de las islas Galápagos de manera alarmanteU. Sin embargo. a excepción de las cabras. en el continente ninguno de estos exóticos tiene efectos tan severos. Aun las cabras cimarronas raramente afectan los hábitats en el continente de manera tan severa QPC los tenp1 conformar expediciones internacionales para cazarlas (MacFarland 1991). QPC Ciertamente no pretendo ignorar la extraordinaria amenaza Q.ue slgnmcan las Invasiones de muchas especies exóticas y la homogeneización de la biota mundial (vea Putz 1998; Rlehardson 1998). Lo qpe pretendo hacer es convencerlo del peligro de establecer dicotomías y asignar etlQ.uetas con connotaciones de ··bueno" y "malo·· Q.ue orienten sus decisiones. En muchas reglones tropicales y subtropicales. incluyendo el estado de Florida en los Estados Unidos. las especies exóticas tienden a afectar más severamente las áreas protegidas en las islas y penrnsulas (Slmberlorr. Schmltz y Brown 1997; Frits y Rodda 1998). En las regiones continentales. los paisajes tropicales húmedos parecen ~ ufrir menos por la invasión de exóticas Q.ue los paisajes semiárldos o los de zona templada (p.ej .. Veblen et al. 1992). ¿Deberían sus pautas de manejo reneJar una aversión total a las especies no nativas y reQ.uerir su erradicación a cualQ.uier costo? ¿Deberra usted suponer Q.ue una especie QIIe ha sido etiQ.uetada como "invasora" o "nociva·· en otro lugar. constituye automáticamente una grave amenaza para la integridad de su área protegida. Q.ue debe ser Inmediatamente enrrentada? ¿Cómo diseñaría usted unas indagaciones para evaluar la amenaza Q.ue representa para su paisaJe. una especie exótica de animal o planta?

Diferentes puntos de vista sobre el espacio ¿Comparten todos los habitantes del paisaje donde usted trabaja. su punto de vista de 1.3 • I.a m de alto y 100 m de ancho? Por supuesto Q.ue no. Si reQ.uiere una ·prueba". haga el ejercicio cid recuadro 10.1 (capítulo 10). Un ácaro. una hormiga un ratón opera en una escala mucho ... peQ.ueña Q.ue la suya. El ácaro percibe un grano de arena como si ruera una roca glpnte. una de hierba seca como si fuera un gran tronco Q.ue debe trepar. Al otro un ,&ulla o ... andino Q.ue planea sobre nuestras cabezas. percibe el paisaje a una escala ..,." QIIe Y no presta ninguna atención a los granos de arena a las hojas ele SIn distinciones son más sutiles.

°

°

Como una manera práctica de pensar sobre la espacial. una planta o animal consiste en los otros Individuos. de .. interactúa. y el área Q.ue ellos cubren. A se clases de vecindarios ecológicos Q.ue sin duda existen de incorporar estos diversos puntos de vista en lis POiani et al. 2000). Un arbusto en nor

La extensión del vecindario Por ejemplo. el ··vecindarlo

110

CAPITULO 6. PUNTOS DE VISTA ,

, las otras plantas en nor Que están cerca y QIJe cualQlJier otro hábitat. conSIste en ue todas las plantas podrían ser visitadas por un r ' dores de manera Cll animales P<;' 100za d 'limentos (Feinsinger et al. 1986; Feinsinger. Tie~t y Yoong ronda de busQueda ~ a pocos a unas decenas de metros. El radio del drene un radiO de unos menu o I llantas (usualmente coespecíficosl con las QlJe compaile arbusto. Que, consiste_ en aSá~grande dependiendo de la escala en la QlJe operan las . ás Puede ser mas, peQueno o m" de un arbusto puede incluir so' 1o Ios vecinos m cerClll1Q5 de competenCia por recursos . , ló de - S ' cualClluier definición. entonces. el vecindario eco Slco bastante más peQuena, egun de " d' d decenas de metros. o al máximo centenares, Parece QIJe mediano tiene un ra 10 e . I I o si compartieran su punto de vista en cuanto a a esca a com S I t tratar a ta Ies p an a

Un colibrí El picanor Que poliniza algunos arbustos de sotobosQue y Que por sus acciones crea el podría tener un vecindario ecológico propio no mucho mayor - al menos por el colibríes de pico relativamente corto pueden alimentarse durante la m'!)'or parte del árboles o epífitas del dosel de noración profusa. o moverse en u,na_o dos hectáre~ en el pobre en nores. Por otra parte. para buscar alimento los ermltanos y otros cohbrfes menudo repiten muchas veces al día sus rutas de varios kilómetros. A lo largo del ermitaño probablemente se muevan a medida Que las plantas norecen. pero el picaflor misma región del bOSQue. El vecindario ecológico de tal colibrí puede abarcar. kilómetros cuadrados durante el año. un área Que es muchó más grande Que el de "comunidad ecológica", Algunos individuos de algunas especies de colibríes de pico corto pueden tamblm región del bOSQue a lo largo del año. lo Que resulta en un vecindario ecológico más o tamaño Que el de sus parientes de pico largo. Sin embargo. otros individuos de la • poblaciones enteras de muchas especies de colibríes de pico corto. migran hábitats vecinos; (bl horizontalmente por decenas de kilómetros. a medida Q.ue de vegetación muy diferentes; (cl verticalmente. subiendo y bajando por las montañas: o a través de centenares o millares de kilómetros 13 • Algunos individuos de un género ermitaños. los .pico de hoz (Eutoxeresl. pueden moverse altitudinalmente miles de medida Que buscan sus nores por las laderas de las montañas. Los vecindarios migratorios no se parecen en lo más mínimo a la escala espacial humana. o a del paisaje en donde está el área protegida. Si su meta involucrara la conservación de ?tro gru~o de organismos con tamaños de vecindario ecológico tan variables. ¿~ mdagaClon o un plan de manejo realizada en la escala de su área protegida?

Un Quetzal resplandeciente Muc,has aves Que se a~imentan de frutos. al igual Que muchos mamíferos trav~s de diferentes habltats durante el año (Levey y Stiles 1992; van Shaik. fruglvora muy carismática. el Quetzal resplandeciente de Centroamérica. caracteriza nublados - durante, una pa,rte del año, En otras estaciones. los Q.uetzales se secos en las elevaCiones mas bajas, En el noroccidente de Costa Rica. sus

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no sólo diferentes tipos de bas®e sino tamblát de -'-la ' us o" "de ,bosq¡,e tIelia. I areas pro t'd egl as en e I boSQ,ue nu blado h asta peQ!lCños J vulnerables parches bajas. casi. siempre en terrenos privados J de campos de cultivo o pastos. Uen as las poblaCiones del Quetzal es una preocupación real para los funcionarios de las das bOSQue nublado -y una preocupación práctica. pues los observado;-es de Q!Jelzales deJanP~ ~r: J ~uros. las pautas de manejo Q!Je involucran sólo la escala normalmente Investl83da por los ecologos de campo - por ejemplo. un parche de bosqpe nublado - sería obviamente En cambio. las iniciativas de conservación para el Q!Jelzal deben tener en la escala de su ecológico (powell y Bjork 1995).

n:

Un playero migratorio

El premio por el vecindario ecológico más grande entre las aves se lo llevan cleltos chorlitos J Que se reproducen en el Artico y pasan gran parte del tiempo fuera de la estación reproductiva en las costas del sur de Sudamérica. En ruta hacia Sudamérica. se detienen en las pl~ del mar o de los lagos del altiplano. Un conservacionista Q!Je trabaje en un área protegida para la protección de pl~os. tendrá Que reconocer Que las iniciativas de conservación tienen Q!Je Involucrar una lÚs grande Que la Que sus propias pautas de manejo pueden abarcar. Otros animales

He seleccionado unos pocos ejemplos de aves J uno de plantas. para mostrar la gran de puntos de vista espaciales y el desafío Q!Je significa incorporarlos en las pautas de manejo (vea TbIolIaJ "89). Con igual facilidad podría haber elegido otro grupo de animales. Por ejemplo. los de algu nas mariposas J polillas se ajustan a nuestra propia perspectiva de la hectárea. pero otras polillas suben y bajan por las montañas. o se mueven entre cada noche mientras se alimentan. A1gul'as mariposas realizan migraciones estacionales. QIIC ser espectaculares y de fama mundial (Broo'Cr 199n, Por otra parte. algunos no percibir el paisaje en una escala menor Q!Je la nuestra. Sin millo usted 5Ibc. carn ívoros J herbívoros grandes C()jlft) los tapires tienen extensas de lCtIvIdId. iIIIaIInIS QIIC al el hemisferio occidental (en especial en África) otros ml&,: . . CIIIIe hábitats extensos. Entre los murciélagos. los tamaños del ~ sexos o individuos pueden igualar la variación entre coIlbrfes. bastante sedentarios. otros buscan su cada diversos hábitats. y aun otros migran SI los veci ndarios ecológicos de los de los pl~eros. Si el es la ¿cómo pueden las pautas de conservacJ6n tener El diseño e interpretación de

En el capítulo 4. nos J ranas del boSQue. Todos los parcelas TS (en el ' dlsello ta maño similar. típica parcela de tala

112

CAP(TUL06, PUNTOS DEVISTA

Id I to de vista de los animales. ¿es la indagación aun escala espacl~ó ,eppun s ranas un "sí" condicional. El vecindario ecológico de conservaCl nr ara la . ' I S d nte abarca sólo una peQuena fracción de área T o e bl b soloboSQue pro a eme , b I reas TS pueden no tener influenCia so re os vecl á las Io tan to. P arabl e, or " , P 't'os control ST cercanos, Los vecindarios ecológicos de unas I las ranas en os SI I también a'lustarse a la escala de las áreas TS. pero las de den boSQue pue , , dí' I abarcarán superficies mucho más grandes ,Que factlmente po r an InC ulr simultáneamente, Si tales aves reaccionan positiva o negatlvam~nte a I?s huecos abre en sus vecindarios grandes. entonces sus respuestas se veran re~eladas ST del vecindario, Por lo tanto. aun si la tala selectiva estuviera confinada a unas odría alterar las comunidades de aves no sólo en las parcelas TS sino tamblm ~istanciadas, Un estudio diseñado Que tratara con esas áreas ST como si fueran sesgado (vea también Crome 1997), Así, aun el más riguroso de los diseños en el capítulo 4 no prueba objetivamente tala selectiva sobre las aves del bOSQue en una escala Que sea apropiada para las punto de vista de muchas aves. las áreas individuales TS y las regiones ST de Igual unidades de respuesta verdaderamente independientes, Quizás la única un realmente independiente sea una reserva entera en la Que hayo no alguna tala. planteada la pregunta en el capítulo 4. se está evaluando sólo una reserva. así tiene sólo una unidad de respuesta para un solo nivel (algo de tala selectiva en factor de diseño y ninguna para el otro nivel (control - ninguna tala), Para el efecto de la tala selectiva sobre las comunidades de aves. se podría necesitar una de las dos clases de reservas (unas sin ninguna tala y otras con alguna tala) en replicadas TS y ST dentro de una misma reserva, ¿Sería remotamente posible tan ambicioso? OlJizás el vecindario ecológico de la mayoríª de los mamíferos peQueños se alusta a parcelas de tala y estamos bien con la indagación original. Sin embargo. posiblemente o individuos funcionarán en escalas más grandes. de manera Que su uso de las respuesta, positiva o negativa. a las áreas TS cercanas, Sin considerar la historia natural ¿puede usted suponer Que las comunidades de mamíferos en los "controles" ST existirían si nunca hubiera ocurrido tala selectiva en los alrededores? En resumen. si su problema de conservación involucra aves. peQ!Jeños mamíferos animales con variados puntos de vista espaciales. considere la escala espacial desde d ellos, no el suyo, No importa Qué tan astuto y estadísticamente sólido sea su tiene en cuenta los puntos de vista de los diferentes organismos. los resultados. Que se generen pueden ser erróneos, Como lo enfatiza la sección final de este por esta complicación real de la historia natural - simplemente tenga cuidado. recuadro 6,1.

I'lMOSD€YlSTA

111

Recuadro 6.1. PractiQue incorporar diversos puntos..l~ vIsta en su dlsci'io Regrese al diseño Que propuso durante el ejercicio del recuad 42 511 este diseño involucraba otras especies además de los humar: .;' a pregunta QIIC &enero vista sobre el espacio y el tiempo? SI no fue asf 'cómo./ UVOdl~~UC:lntandasus puntos de h I 7 s· .( a a ;><;, ..r a I gaclón para acer o. I .encuentra Q~e es imposible diseñar una Indagación QIIe no sólo Uene en cuenta los puntos de vista de los su!et~s de i~vestigación (según este capRulo1 sino QIIC tamblbl cumple con los reQuerlmlento~ .d~1 diseno y la Inferencia estadfsUca (capRulos 4y SI. ¿cómo podrfa replantear la pregunta o redirigirla a un grupo diferente de organismos?

Distintos puntos de vista sobre el sitio Dejemos las aves y los mamíferos vagabundos a un lado por el momento y vlsltelilos una población de plantas. o de animales bastante sedentarios. Que esté dispersa sobre una cierta extensión del paisaje. ¿Esperaría usted Que la dinámica de la población fuera uniforme: de un extrelilo a otro de esta extensión? ¿Podría ser más exitosa la reproducción en unos lugares QIIe en otros? ¿Podrfa pasar QIIC los Individuos adultos tuvieran una tasa de supervivencia más alta en unos lugares QIIC en otros? Es decir. ¿podrfan las tasas de natalidad y mortalidad variar entre distintos puntos a través del rango de la población? Ahora supongamos Que en promedio. teniendo en cuenta toda su extensión. la población es estable. Como un todo no está creciendo ni decreciendo. En términos más precisos. en los es 1.0. SIn compensan exactamente las muertes y la tasa finita de crecimiento de: pobIlI/C/6n ..l embargo. si seguimos el razonamiento del párrafo previo. a una escala más fina d valor de..l 1< 1.0 en variará de un lugar a otro. desde> 1.0 en las áreas donde los las de donde ocurre lo contrario. TIene sentido esto. ¿no? Esta tan simple. lejos de ser hecho liga muchos conceptos en la conservación de la y ... ... decisiones de manejo.

.....

El caso más simple de fuentes y sumideros Definamos las zonas donde,i > 1.0 corno fuentes. en genera individuos "extra" en elliempo.y las se mantiene sólo si la llegada de individuos muertes (Dias 1996: Meffe y Carrolll997: fuentes y sumideros de una población. el dispersas en una región sumidero. por una población de una población a largo plazo sin también se aplica a migratorios se reproducción es casi

"

,

JUlO

A.<1

Fuente

O

Sumidero

Figura 6.6. Fuentes y sumideros dentro del área ocupada por la población de un animal o I n población no está ni creciendo ni decreciendo (A =1). pero en las regiones . lis los nacimientos (A < 1), mientras Que en las regiones fuente los nacimientos lis este caso hipotético, la m'!)'or parte del área consiste de hábitat sumidero. en d cual la podría mantener si no fuera suplementada por el exceso de individuos de las

En la práctica. ¿se pueden realmente identificar en el mapa las fuentes o reconocer las diferencias entre los individuos en una u otra área? en las áreas sumidero interactúan con otros de la misma y otras especies. y por sus vecindarios físicos y ecológicos. Se aparean, se reproducen con éxito alegremente como sus contrapartes Que viven en las fuentes. La densidad de puede ser igualo mayor Que la de las fuentes. La topografía de fuentes y característica visible, ni la causa de la variación en A . Más bien. es una de esa variación, de las diferencias invisibles y a menudo peQueñas. entre las mortalidad. La única manera de ver en el mapa la topografía de fuentes y real. sería haciendo seguimiento a las tasas de natalidad y mortalidad en toda un largo período de tiempo - muy largo si le preocupan los alerces. los álamos los ocelotes o los tapires. Y cualQuier topografía de fuentes y sumideros. con el tiempo. Dudo Que usted pueda diseñar una indagación sobre el tema de Entonces, ¿para Qué sirve el concepto?

CNfIl.I06. PlM05DEVlSTA

lIS

Topografías de fuentes y sumideros. tiempo y espacio Primero. el modelo de fuentes y sumideros puede Ser la manera más útil de ver las de las poblaciones y conjuntos de especies a: (a) el mosaico de perturbaciones y (b) d cambio dldlco. En cuan to al mosaico de perturbaciones. para muchas poblaciones de plantas y animales en el ~rca QJJe usted maneja las regiones Que no han sido perturbadas por un tiempo pueden ser sumideros. mientras Que las peQueñas áreas recientemente perturbadas y ricas en recursos. o los parches en reuneración. pueden ser las únicas fuentes. Obviamente. el mapa de fuentes y sumideros cambla~ en el tiempo a medida Que los sitios perturbados regresan a las condiciones "maduras" y las nuevas perturbaciones salpican el paisaje (vea la figura 6.S). ¿Cómo podrfa esta perspectiva Innulr en las indagaciones QIIe usted realiza y las pautas de conservación resultantes? En una gran esc:ala. las fuentes y los sumideros migran por el paisaje a medida Que cambia el clima. Lo Que antes era una fuente es ahora un sumidero. y lo Que era un sumidero puede ahora convertirse en una fuente - si la población puede lIesar a esa área. ¿Le sugiere esto unas maneras novedosas para manejar las ~rcas protegidas o la matriz natural Que las rodea. frente al cambio global?

Sumidero

Fuente

Gradiente de h6bII8l

Considere ahora la topograffa de fuentes y pero esta vez con respecto a un gradiente de geográficas (figura 6.6). Por ejemplo. si la distribución entera de la parches fuente hacia d medloJ

116

CAP(TUL06. PUNTO DE VISTA

to Por lo tanto. las zonas fuente de la . b "d - - - , -_ i le reale . por supues . l o pa a l' át' tipo de vegetación o mlCrohá Itat. y ell"' __' . centradas en una zona c 1m Ica. hacia lo sumideros en los extremos (figura 6.8) .

Bosque húmedo tropical Bosque nublado de altura Bosque seco tropical

Figura 6.8. Fuentes y sumideros al nivel de un paisaje y toda su biota - por ejemplo. la capítulo 4. Para cada especie de planta o animal. un cierto hábitat puede ser individuos hacia los hábitats vecinos. sosteniendo así l3-s poblaciones robustas pero Que disminuirían hasta extinguirse si se las separara de la de especies de cualQuiera de los hábitats incluye especies "fuente" Que ese hábitat. más un buen número de especies "sumidero" Que realmente no persistencia depende del subsidio de sus propias fuentes Que están en otras fuentes y los sumideros podrían ocurrir en una escala más fina Que la de las hábitats de la reserva Que se ilustran aQuí. Por ejemplo. la variada precipitación del bosQue nublado crearía un complejo mosaico de fuentes cada una de sus especies. Note Que la dinámica de fuentes y sumideros hábitats "naturales" dentro de la reserva. sino también el intercambio entn: convertidos Que rodean la reserva. lo cual es tema del

Por supuesto. las diferentes especies tendrán diferentes hábitat Que es una fuente para algunas poblaciones. será un especies Que aparentemente prosperan en un microhábitat. tipo

CAPfllI06.IUnOSDEVISI'"

117

zona climática. al.gunas estarán en sus fuentes. otras en sus sumideros. Mientras m's acusado sea el gradiente , , ambiental. más , cercanos estar~ los distintos hábltats Q!ue conforman eI gradi en te entre SI. mas cerc~no estara un punto en un hábitat dado a otros hábltats y más alta será la llegada a ese punto de elemplares de plantas y animales Q.ue se están saliendo de sus fuentes en los di stintos habitats vecinos - es decir. mayor será el número de poblaciones sumidero sostenidas en cada punto. En consecuencia. mientras m's cercanos estén los hábltats entre sí. mayor será la proporción de especies de un sitio dado Q.ue está constituida por poblaciones sumidero en co mparación con poblaciones fuente. ¿Cómo afecta este escenario su vida como profesional de la conservación? Algunas. o Q.ulzás muchas. de las especies en un área protegida. aun aQ.uéllas Q.ue parecen estar rebosantes de salud. podrían estar en regiones sumidero. Su presencia depende. o ha dependido. de la Inmigración de las fuentes cercanas. Si se aíslan de estas fuentes. muchas se extinguirán aun sin la influencia del cambio climático. El conjunto de especies actual de la reserva podría ser insostenible sin importar los esfuerzos de manelo. debido simplemente a la topografía de fuentes y sumideros. Este problema puede ser particularmente agudo si su área protegida está en una región de alta biodiversidad. ya Q.ue una gran parte de esa biodiversidad es el resultado de una dinámica de fuentes y sumideros". El piedemonte oriental de los Andes. o las regiones donde hay una rápida transición entre boSQues secos y húmedos. son ejemplos de esta situación. ¿Se están empezando a gestar en su mente algunas serias preocupaciones. o ideas para indagaciones o para pautas alternativas de manejo. ahora Q.ue está pensando en fuentes y sumideros? QlJizás el capítulo 7 lo estimulará aún más. las dinámicas de fuentes y sumideros no se detienen en los límites de su reserva 'S •

¿Q!Jé hacer? 1.

Escuche a Mercedes Sosa cantando la canción "rodo cambia". Nunca la olvide.

2. Generalice con cuidado. Reconozca una vez más QlJe aun la indagación melor dl~ (capfl~1o 4) Y la inferencia estadística más rigurosa (capítulo. S). necesariamente Invo ucran ~ca as restringidas en el espacio y el tiempo. Dado Q!Ie los palsales naturales no cumplen con la re&Ia fundamental de la inferencia estadística". en escenarios de la estadfstlca se debe apile:. e interpretar con más cuidado Q.ue nunca.

las d

3. Adopte el punto de vista de las especies en cuestión. No suponga QIJe losd d o los conjuntos de especies comparten su punto de vista humano ~ ele 11 cambio o sobre Q.ué tan adecuado es el sitio a largo pl!llO. Confre en su co..oclmlaltO historia' natural para pensar como un árbol. o una maleza. o una polilla. o un . . o una lombriz. o un tapir o un Q!Ietzal. 4. Reconozca la diversidad de vecindarios individuos dentro de una misma especie. más peQ.ueña. aproximadamente Igual. o su indagación. Cada caso neccs1t1r6 selectiva. a veces las dos objetivamente. SI esto lo

QIIC .

118

CAPrruL06. PUNTOS DE VISTA

5. Deje el texto de estadfstica en la mesa y salga y ensúciese las de la historia natural le complican el diseño. el análisis. d vida como profesional de la conservación o como «6logo de mejor conozca la historia natural de su reserva y sus habitantes.... divergentes puntos de vista cuando proponga preguntas. las adecuadamente diseñadas y desarrolle pautas de manejo QIJC de

,

CAPITULO 7

Ningún parQue es una isla. - D. H. Janzen (1983)

Los humanos modificamos el paisaje para Que se ajuste a nuestros propios vecindarios ccolÓSIcos. e imponemos nuestro punto de vista particular a los demás animales y a las plantas. Por eje¡¡+Io. los paisajes rurales a menudo presentan un mosaico complejo de unos pocos remanentes de b original. dispersos entre parches de distintos usos de la tierra Q!Je un área de unas 0.1- 3.0 con excepción de los parches más grandes de pasto para ganado (figura 2.3). Las .,. de vegetación original Que todavía no han sido alcanzadas por la rrontCia agrcola. pueden CU...Citlnc en áreas protegidas. Por supuesto QlJe dentro del límite legal de un área prote&lda tambIát Nber un número de parches Que habían sido previamente talados o cultivados. A su lambI6I haber buena porción continua del boSQue original por ruera del parQPe. De ~ en los lIlAIla lcpIa de la reserva corresponden aproximadamente. o Quizás precisamente. con d cnIJe la remanente y el mosaico Que la rodea. Este mosaico ha sido seminatural (Brown. Curtin y Braithwaite 2(01).

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Tradicionalmente. el administrador de un área prote&kla ueneet ecosistemas y la biota Que están encerrados dentro de de conservación tratan el contexto del área zona de amortiguación (Wells y B,ar;cba están más seriamente personas encargadas de la área protegida y lodo externo? ¡Por supuesfO

120

CArrTULO 7. EL CONTENIDO Y El CONTEXTO

del paisa,·t! Tenga en cuenta Q!Je este análisis se aplica no caprtulo 6 y de Ia ecoJogla . , d ó . . t bié a aQuellos remanentes mas peQuenos e vegetacl n . I r ' I de I Protegidas, sino am· nngran número de ecólogos, socl6 ogos y pro eSlona es a '

frecuentemente tra bala u y Greenberg 1996: laurance y Bierregaard 1997).

El área protegida desde la perspectiva del paisaje . t e' tan grande sea el área protegida o el fragmento, o cuántos tipos de " , No Impor a QU es s610 un elemento de un paisaje más extenso. El area protegida podrla parecer pero, como cualQuier otro elemento del paisaje (~or ejemplo: una lapuna, una cultivo o la parte alpina de una montaña). tambien experimenta algun intercambio o alrededores. la naturaleza de esos intercambios e interacciones depende de un gran Que incluyen detalles como la dirección predominante del viento, o los detalles de la entre la reserva y la matri z seminatural (Forman 1997). Por supuesto Que el área protegida y la matriz semi natural no deberían ser vistos hábitats distintos y homogéneos. Casi siempre, la distinción entre "reserva') "no reservasentido político. la no-reserva, o matriz semi natural. consiste en una gran variedad de de especies. Donde el paisaje original era un bOSQue, hoy en día la matriz semi natural un continuo de usos de la tierra y tipos de hábitat tales como: huertas caseras cu cultivos o plantaciones saturados de plaguicidas: potreros mejorados con especies huertos de frutales bien cuidados: plantaciones de árboles exóticos como pinos y mantenidos: plantaciones menos cuidadas con un robusto sotobosQ!Je de arbustos J plantaciones tradicionales de café o cacao sombreadas con árboles nativos y exóticos: con un sotobosQue herbáceo muy diverso: cultivos de subsistencia o potreros no una nora de herbáceas y una fauna de insectos diversas; parcelas o potreros colonizados por numerosas especies pioneras nativas y exóticas; parches de bosQ!Je aún conservan algunos árboles nativos del dosel: rastrojos secundarios diversos J Que incluyen áreas casi indistinguibles de la vegetación original Que se ve parches remanentes de la vegetación original en sí. Si la vegetación nativa no es boscosa,la Que rodea un fragmento o una reserva puede aún poseer un buen número de hábitats QIIe distintos grados de conversión por parte de los habitantes locales. Consideremos diferentes sobre las relaciones ecológicas entre su área protegida y los distintos

¿Ha mirado a ambos lados del borde? Empecemos con el caso más simple posible: un parche aislado y bastante original Que ah?ra es distinto a las áreas modificadas Que lo rodean. Estos parches proceso conOCido como la fragmentación de hábitats, en el cual la frontera t~ansformación de la tierra avanzan e interrumpen la continuidad de la tlplCamente rem,anentes en las partes más inaccesibles o menos cultivables2• Antes vectndarlo ecologlCo de las plantas y animales residentes del sitio se extendl'a direCCIones. Hoy, sin embargo, los hábitats aledaños al fragmento son mI!)' distintos y el veCindariO de muchos individuos se acaba abruptamente en el borde. ¿Qp~ el modelo de fuentes y sumideros a ver.

CAPITuLO 7. EL CONTENIDO Y EL CONTEXTO

121

Figura 7.1. Un área protegida con un borde claro y muy abrupto: ParQ!Je Nacional Impenetrable Bwindi (Uganda).

Primero. si estlNiera sobrevolando en un avión. el borde parecería como un límite abrupto entre el contenido de la reserva y el contexto (figuras 7.1 y 7.2a). Aun de cerca. el borde sigue siendo una barrera - desde el punto de vista de aQuellos organismos Que de pronto "descubren" Que han estado viviendo todo este tiempo en un sumidero. Que era subsidiado por el suministro de individuos provenientes de las fuentes cerca nas recientemente desaparecidas. Como lo señala el capítulo 6. sin más entradas desde esas fuentes. estas poblaciones esperarán en vano su rescate de una extinción local Que bien puede ser rápida o dolorosamente lenta. A menos Que haya un cambio climático. las únicas especies Que probablemente persistirán indefinidamente en un fragmento de hábitat original. independientemente de su tamaño. serán aQuéllas Que por azar ya tenían recursos suficientes dentro de los límites. cuando éstos fueron creados. Desde otro punto de vista. sin embargo. el borde entre un fragmento y sus alrededores es bastante poroso (figura 7.2b). A menos Que esté rodeado por asfalto. el fragmento es accesible a nuevas poblaciones fuente. ya Que la matriz seminatural mantiene sus propias poblaciones de plantas y animales QIJe podrfan pasar a través del borde. Estas poblaciones probablemente van a encontrar condiciones de dentro del fragmento. Sin embargo. puesto Q!Je están constantellk.lle afUCIa. ulos colonizadores pueden llegar a alcanzar una alta densidad de J cJerccr una sobre los eventos subsiguientes dentro del (Janzen 1933). Los inocuos. o podrían ser competidores agesiYOS. nativas al remanente. La invasión de un por o exóticas. constit~ una clase los efectos de borde tambIá por un terreno c~ décadas hasta QlIC se exteriores del

122

CAPlTUl 7

n

ONT[ tDOV(I CONTfXTO

Matriz semi-natural

a /vea protegida

Matriz seilÚ nabnl

e Figura 7.2_ Cuatro perspectivas distintas del borde entre un parche de vegetación original y la (Brown. Curtin y Braithwaite 200 1). o sea. el paisaje total o parcialmente convertido a borde. (a) la perspectiva de los "parQues como islas": el límite es una barrera particularmente para las especies Que sobreviven en el parche. (b) la perspectiva "efectos de borde": en lugar de estar sellado. el borde es permeable a las innuencias hostiles a las poblaciones e interacciones ecológicas Que sobreviven en el parche especies (por lo general dañinas) del exteri or. (c) l a perspectiva de ambos lados: el able a las innuencias. interacciones e intercambios Que pasan en ambas direcciones_ (el) de ambos lados. Que tiene en cuenta la va riación en la naturaleza de la matriz

atmosférica. humedad del suelo y velocidad del viento. lo Que afectará a las plantas J habitan. los bordes de los fragmentos también son vulnerables a plaguicidas y desde los cultivos cercanos. los efectos de borde. tanto físicos como biológicos. metros o varios cientos de metros dentro del fragmento. El tamaño del fragmento relativo de los efectos de borde. Un fragmento pe®eño puede experimentar efa..tos extensión, Que inducen cambios rápidos en las condiciones físicas y en la existía antes del aislamiento. los fragmentos más grandes pueden retener un núcleo Que esté libre de efectos de borde. mientras Que en las reservas de cientos de miles de borde afectarían sólo una minúscula fracción del total y por io tanto generarían Hay aun otra perspectiva sobre los bordes. las inQUietudes de conservación se han sobre el destino del área protegida y no de sus alrededores. Por lo tanto. la efectos de borde sólo mide las nechas de la figura 7.2b y se concentra en los

CAPITULO 7. EL CONTENIDO YEL CONTEXTO

123

hacia adentro. Pero. ¿no tienen los bordes dos lados?. l'No podría -1 bl t f' I ..1- f . . ~ am en e ISco U<: un ragmento penetrar alguna distanCIa' dentro de la matriz semin3lural (figura 7 2e)? 'No podr' l' á I ..1_1 pobl . . . l lan 53 Ir pro¡> gu os U<: as aclones de plantas y animales reSidentes en el fragmento. hacia la matriz seminatural (Gaseon et al. 1999. Grlmth 2000). aun cuando la matriz en sí no pudiera mantener poblaciones viables de esas especies? l os metafóricos poros ~el borde entre el área protegida y sus alrededores casi siempre funcionan en ambas direCCIones. no solo en una. Además. la naturaleza del intercambio entre el contenido y el contexto probablemente no es Uniforme a todo lo largo del borde (MeSQ.uiLa. Delamónica y Laurance 1999). Con seguridad varía con los cambios en la naturaleza de la matriz seminatural Qlle bordea la reserva (figura 7. 2d) . Con toda seguridad. el contenido de su área protegida ejerce una innuencla distinta sobre distintos tipos de matrices seminaturales. y distintos tipos de matrices seminaturales ejercen distintas innuenclas sobre el contenido del fragmento (Mclnryre y Hobbs 1999). ¿Qu é tan importante es considerar ambos lados del borde desde la perspectiva de la figura 7.2d. si usted está trabajando con el área protegida o con la matriz seminatural? Creo Que es crítico en ambos casos. En América latina yen el resto del hemisferio occidental. ¿cuántas indagaciones realizadas por administradores o ecólogos. han enfrentado el concepto presentado en esa figura? Hasta donde tengo conocimiento. sólo unos pocos (por ejemplo. Estades y Temple 1999. Gascon et al. 1999. MesQuita. DelamOnica y Laurance 1999). aunQue el modelo unilateral de la figura 7.2b ha sido tratado en numerosos estudios. ¿Qué asuntos serios de conservación o ideas de estudios interesantes se le ocurren a usted? ¿Qué indagaciones factibles podría diseñar escrutando cuidadosamente la figura 7.2d? la perspectiva de "ambos lados" se extiende más allá del caso del peQueño fragmento aislado. Por ej emplo. la conversión del hábitat no necesariamente aísla la vegetación remanente y desconecta los fragmentos. Por lo general. produce tiras angostas de vegetación original Q!Je aun están conectadas entre sí o con extensiones grandes del mismo hábitat (figura 7.3). De hecho. las grandes extensiones pueden ser áreas protegidas (de lima y Gaseon 1999). Estos jirones de hábitat (Feinsinger 1997) son esencialmente "puro borde". los efectos de borde entrantes se difunden de un extremo al otro del jirón. Pero a la vez los efectos salientes desde el jirón. pueden innuir profundamente en la matriz seminatural Q!Je éste penetra. No importa cuál sea su forma y tamaño. cualQuier extensión de vegetación remanente. bien sea QIIC esté

Flpra 7.3. dc ~tats.

110

la falo.

• I

•

_

124

CAPfTULO 7. EL CONTENIDO YEl CONTEXTO

protegida o no. seguramente experimenta y ejerce va;iados efectos de borde a todo lo La naturaleza de esos efectos debería interesar no solo al profesional de la conservación, del terreno y al ecólogo. sino también a las comunidades rurales de la matriz semlnatural. de vista de los habitantes locales. los efectos de borde ejercidos por un peQueño rivado o una reserva estatal extensa pueden ser benéficos. negativos. o ambos. Los ~ultivos o los pastos cercanos a los fragmentos podr~an incluir: (a) es~abilización de la y de la humedad atmosférica y atenuación de seQjJlas; (b) aten~a(lon de extremos de generación de rompevientos y (d) incremento en el control blologlCo de plagas de los depredadores y parásitos Que emanan de la reserva (vea Power 1996). Por otra parte, la la reserva podría también generar pérdidas en las cosechas. debidas a hongos u otros de insectos Que emanan de la reserva y otras plagas grandes y abusivas tales como Sudamérica y elefantes en África (Naughton-Treves 1998); o. podría disminuir la cosechas porQue el sombrío disminuye el crecimiento de las plantas o su producción de ¿Le sugieren estas posibilidades algunas inQuietudes. preguntas o indagaciones de comunidad Querer saber la respuesta a estas preguntas u otras sobre los efectos de los bosQue? Vea el capítulo 10.

La matriz seminatural como una entidad de conservación Algunos profesionales de la conservación aún perciben todo lo Que está dentro de un como "bueno''y todo lo Que está fuera de ella como "malo". Esta percepción es producto de políticamente necesaria. pero biológicamente desafortunada. Que se mencionó en el entre los paisajes "prístinos''y los "manoseados por los humanos". El resultado de estas la matriz semi natural. por lo general. inspira desprecio por ser una fuente de invasores e desagradables. En el mejor de los casos. se la tolera simplemente como zona de Sin embargo. considere de nuevo la gran variedad de hábitats y conjuntos de especies qpe una matriz seminatural. Es cierto Que algunos usos de la tierra en esa matriz tales COIIIO o plantaciones de algodón o de palma africana. pueden ser de muy poco interfs para el conservación. Sin embargo. otros sitios pueden contener muchas especies nativas del algunas especies (y procesos ecológicos) de gran valor de conservación (Gascan el Hobbs 1999; Brown. Curtin y Braithwaite 2001) . Algunos parches. o toda la matriz. pueck:n un subconjunto bastante completo de los conjuntos de especies y los procesos nal. Por ejemplo. el diverso dosel de las plantaciones de café con sombrío por lo fauna de vertebrados e invertebrados (perfecto et al. 1996; Moguel y Toledo pueden ser paraísos para la biodiversidad local (Gómez-Pompa y Kaus 1992; nativos usados para producción de madera pueden contener conjuntos de como los bOSQues no talados (Thiollay 1995; Grimth 2(00). Los peQ.ueilos dispersos en la ~atriz semi natural. Que rara vez reciben alguna atención de parte de la conservaClon. pueden de hecho contener muchas especies nativas. proveer de las tierras transformadas Que los rodean y tener un signlncado práctico O locales,'. En una escala mayor de tiempo y espacio. es posible QYe las en su area protegida como consecuencia del cambio global. encuentren puntos dlsper~os de la matriz seminatural y tengan éxito siguiendo el de sus chmas Ideales. en lugar de extinguirse al llegar al borde de la

CAPITULO 7. EL CONTENIDO YEl CONTEXTO

125

Como dice ~rome (1997). "es ~uy i~portante manejar la matriz si ha de persistir la biota de un paisaje fragmentado . Cada ,vez hay mas ecologos y profesionales de la conserv aClon . , Que es tan ' de acuerdo con esta frases Hoy en dla muchas est~ategias de conservación se enfocan en los paisajes (Poiani et al. 2(00) e Incl uyen la.matriz semlna~ural. Sm embargo. volviendo a la figura 1.1.. ¿cómo se puede tomar decisiones de manelo Sin la InformaClon Que proveen las indagaciones científicas?

¿Qué hacer? Como profesional de la conservación. si sus actividades se pueden extender más allá de la reserva y hacia algunas partes de la matriz seminatural. no desestime ese paisaje potencialmente rico. a medida Que sigue el .. ciclo de manejo" de la figura 2.4 y propone pautas de conservación. Como ecólogo de campo. considere Que las preguntas sobre fenómenos en la matriz seminatural pueden ser tan interesantes - y más manejables - Que las preguntas sobre lo Que se encuentra dentro de la misma reserva. Sea Que sus actividades se extiendan o no hacia la matriz seminatural. considere la posibilidad de animar a las comunidades locales a manejar el paisaje. de tal forma Que: (a) se minimicen aQuellos efectos de borde deletéreos Que penetran la reserva . (b) se maximicen aQuellos efectos de borde positivos Que penetran la matriz seminatural y (c) se maximice el potencial de conservación de la matriz seminatural por sí misl.1a. Por ahora. por lo menos rea lice el ejercicio del recuadro 7.1. Sea Que esté trabajando con comunidades locales o no. ¿le parece abrumadora la complejidad de la indagación a nivel del paisaje? Afortunadamente. hay algunos atajos para indagar sobre efectos de borde y otros efectos crípticos ,de las actividades humanas sobre ,la "integridad ecológi~a" del .paiSaje. tst~s y otros atajos pueden ser utiles en estrategias de conservaClon en gran escala. (Cuales ata lOS escogerá.

Recuadro

7.1. PractiQue formular preguntas acerca del contenido J el contexto

Piense en el área protegida en la Q!Je trabaja. o estaría interesado(a) en trabajar. ~eje un ~. o examine una fotografía aérea. imagen de satélite. archivo de SIG u otra repKsentaclón del área protegida

y del paisaje Que la rodea. Note lo siguiente:

• •

• •

La forma del límite legal de la reserva El grado en Que el límite legal coincide con los límites entre la extensión continua de hábitat original y la matriz semlnatural QlJe la rodea La variedad de tipos de hábitat a ambos lados. tanto cid Ifmlte lepl ele la resoli! como del borde de la vegetación original. a elementos de la matriz seminatural. J Los tamaños y fOlm3S de los

Ahora apliQlJe el método del formule tantas preguntas CXJiIIO Luego escoja aQ!Jé11as QIIC real. y considere:

~

CAPITULO 8

La pregunta "¿Qué estamos monitoreando o evaluando. y por Qué?" es fundamental para seleccionar los indicadores apropiados. - Reed F. Noss (1990)

Muchas preguntas e indagaciones relacionadas con la conservación se enfocan en una especie de planta o de animal en particular. o un grupo de especies. Quizás la especie o el grupo de especies constil~ su motivo primario de preocupación. Si es así. la está tratando cOll)O esp«le objetivo o grupo objetivo. Un patrón biológicamente (¿y estadfsticamente?) significativo en los resultados de su indagación le indicarfa Que algo está sucediendo con esta especie o grupo objetivo. la f'!Ce de reflexión usted podría especular Que algo puede estar pasando también con otras o ecoIósicos. no actuaría más allá de la especulación: su foco continuarfa siendo especie o grupo qJe estj Las preguntas sobre los efectos de la tala selectiva. en el capftulo 4. ImoIucrabI.-I tres grupos obJetIwX las aves. los mamíferos peQueños y las ranas del bosQ!Je. En el capftuloS.IaDra. Dr. seleccionaron una sola especie objetivo. el Caimán Feroz. lJstto:l una o .,., objetivo por una variedad de razones. como se discute rNs adefante. Por otra parte. Quizás su preocupación y foco de conservación "'l!(ho" ser el conjunto completo de especies de animales y plantas J su conjunto. con respecto a: (a) un fenómeno visible QIIC proximidad a una frontera agrícola. la talci selectiva. la menos obvias QlJe se sospechan pero no se Que usted ha puesto en práctica. (2) Su parche en particular. no sólo de la blota sino de

128

CAPrTULO 8. INDICADORES VERSUS OBIETlVOS

ecológicos del sistema. Al igual Que con el conjunto de esp.e,cies. usted podría desear ecológica con respecto a fuentes conocidas de perturbaclon. a amenazas menos visibles. pautas QUe ya se han puesto en práctica. tstas son pr~ocupac~on~s de gran ~scala. ¿Cómo Aun un proyecto de conservación gigantesco y multldlSClplmano no podna evaluar lo QIIe con cada población de planta. animal y microbio en el paisale. y mucho menos con cada interacciones y procesos relacionados con la integridad ecológica. Si usted está trabalando unos pocos colegas. es claramente imposible Que responda todas estas urgentes preguntas escalas. Entonces. usted ha seleccionado una especie o grupo particular de especies como atatos o responder preguntas sobre otras especies y los procesos ecológicos de los Que son parte. de la biota o la integridad ecológica del paisaje. Usted está suponiendo Que las respuestas a o a las acciones de conservación de estas especies. Que considera indicadores respuestas de todas las otras especies y procesos ecológicos (poiani et al. 2000). Si biológicamente (¿y estadísticamente?) significativo en la especie o grupo indicador. scrra Que algo eslá ocurriendo con la biola)' por lo lanlo. con la inlegridad ecológica del 1998). Es decir. idealmente la especie o el grupo indicador le dice si las cosas van bien o mal o con una parte o todo el paisaje l . Si ésa es su meta. debe ser supremamente cuidadoso especie o el grupo indicador más apropiado y debe tomar medidas especiales cuidadosamente la(s) variable(s) de respuesta Que va a medir con respecto al indicador Los indicadores ecológicos de ninguna manera están limitados a las especies. T constituyen sólo un componente de la biodiversidad del paisaje (Noss 1990). Las integridad ecológica. incluyendo pero no limitadas a aQuellos estudios etiQuetados de biodiversidad". pueden involucrar varias clases de variables físicas y biológicas J ecológicos Por otro lado. sólo porQue usted está cuantificando una variable ambiental , . automatlcamente en un indicador ecológico. Por ejemplo. usted podría estudiar la nitratos en lagunas Que se sabe están expuestas a diferentes intensidades de ser un fenómeno interesante de por sí - en cuyo caso usted estaría tratando esta obletlvo en lugar de un indicador ecológico. Este capítulo se enfocará grupos de especies. simplemente porQue son los objetivos o indicadores estudl~r. los m~jor conocidos y los Que son más frecuentemente seleccionados. recomiendo enfatlcamente Que considere el uso de ciertos procesos ecológicos cuantificar. como indicadores - u objetivos - ecológicos.

~I pri~eradv~sta. la diferencia entre objetivos e indicadores puede parecer trivial. I osodlas I leren en aspectos muy importantes. Además. las especies más menu o son co mo .In d'Ica dores y viceversa . Lamentablemente los ., deficientes . conservaclOn tienden a pegarle la etiQueta de "bioindicador" indiscri • meno ~~u,::~ s~e d~t~ic!es fen?b ecológico Que están investigando. así sea o no o mas am a. o Simplemente s b" subjetiva de indicado ea un o letlvo. En el mejor de conservacionistas. en ~~: ~~ede llevar a malas ,interpretaciones y a de los casos puede llevar a d dl?s de codmunlcaClon y entre las entidades de eCISlones e manelo desastrosas. En este

?

.

CAPtruLO 8. IMlICAOORES VERSUS OBIETIVOS

129

y malos indicadores y enfatizaré Que el uso de especies objetO . I 'I'd . IVO es Igua mente va I o pero Involucra . . t d'f m terlos y me as I erentes.

Criterios para seleccionar una especie objetivo ¿Po,r Qué una especie o grupo. de especies en particular es escogido como el objeto de manejo. de pohtlcas regionales. de regulaciones globales o ~e investigaciones ecológicas básicas? La mayoría de las posi bles razones enc~~an en un sencillo eSQuema. Una razón es porQue es una Especie Importante - por consideraCiones pohtlCas. por prioridades de conservación o por razones económicas. Las especies pueden ser Importantes por consideraciones políticas:

•

por ser especies carismáticas. es decir. organismos estéticamente atractivos Q!Je pueden generar simpatía !Y muchas donaciones en dinero) entre el público general. Las especies Que tienen ojos grandes y suave pelaje. plumas. colmillos o aletas. tienen más probabilidades de ganarse el apelativo de carismáticas y de adornar los calendarios a todo color. pero algunos vertebrados Que no tienen estas características (por ejemplo. la rana arbórea de ojos rojos o las ranas venenosas de la familia Dendrobatidae). algunos invertebrados (como algunas mariposas) y algunas plantas (las orQuídeas en particu lar). también califican. (Pregunta: ¿podría ocurrir Que el excesivo énfasis en las esprcies carismáti cas genere la creencia en el público de Que no vale la pena conservar paisajes don{le no existen estas especies?);

•

por ser especies bandera. es decir. especies carismáticas Que pueden usarse para lanzar un esfuerzo de conservación o un plan de manejo para un paisaje en particular (se aplica la misma pregunta Que para la especie carismática) ; o.

•

por ser especies sombrilla Que tienen grandes vecindarios ecológicos o una distribución geográfica extensa. de manera Que las medidas de conservación dirigidas a la especie objetivo protegerían a muchas otras especies y procesos ecológicos (se aplica la misma pregunta Que ~nt~ .. además de la siguiente: las áreas fuente y sumidero de otras especies. ¿necesariamente van a COinCidir con las de la especi e sombrilla?) .

Desde el punto de vista de las prioridades de conservación podrfan ser importantes: •

por ser especies vulnerables. Que están en peligro de extinción o cJ.!Y3S caractcrfstiras ecológicas sugieren Que lo estarán pronto _ una especie vulnerable a la QIIe se le da reconocimiento oficial se convi erte en una especie amenazada o en peligro. (Preguntas: ¿existe una relación entre la bcilidad con Que se declaran especies amellazadas o en peligro. y el de n:latlvo al .,. total de especies en el paisaje local? y. esa razón de : ¿es ... alta o en aQuellos paisajes Que probablemente tengan el ~ de QIIC etiQueta?): o.

•

por ser especies claves o piedrangulares. desproporcionadamente grande en relación a SIl piedrangulares son fáciles de encuentran. o se a paI5IIC5 cambios en las

130

CAPfTULO 8. INDICADOR f5 VERSUSOBIETIVOS

ás difíciles de identificar. (preguntas: ¿Qué es una especie no den er m pue " . d I 'd d" t r 1.' I d na Q!ue sr lo es7 ;Podrra ser la pie rangu an a una carae er 51_ .< . " dIStlOgUr e u discreta IKotliar 20001? ¿Se han descubierto todas las espeCies muy y se han Incluido en las normas de conservación?).

o tal vez una especie puede ser importante por ser económicamente valiosa, bien local o para el mercado. Pregunta: las especies Que actualmente son consideradas va liosas", ¿siempre lo serán? Si no lo serán, ¿Que pasará con sus pautas de Un segundo motivo por el cual una especie es escogida como objetivo, es porQue aunQue no realmente usada, como una especie indicadora. Casi con certeza bta es (vea McGeoch 1998). Recuerde la direrencia en la definición y vea la siguiente algunas personas creen Que deben justificar su selección de una especie obletivo ninguna evidencia sólida, sus propiedades como indicador ecológico. Si usted cree Importante por una o más de las razones expuestas arriba, esto es justificación Si no le puede adjudicar ninguna "importancia", no fuerce la verdad con un llame indicadora. Sea honesto y admita Que la ha escogido por el tercer motivo por el escogida: porQue está allí, porQue le intriga y, en consecuencia. es una especie etiQueta es la más honesta de todas. Después de todo. ¿QUién puede decir cuáles pai saje son más Importantes Que otras 7 ¿No debería la conservación incluirlas a posibles excepciones talés como el virus de la viruela y los mosQuitos Anopheles ? Por supuesto, estas etiQuetas no son mutuamente exclusivas. Una cierta especie simultáneamente carismática, bandera, sombrilla, vulnerable, piedrangular. supuesto. interesante. El uso juicioso de las etiQuetas no es malo. siempre y cuando O'Doher\}' 1999). Aun así. tenga cuidado al desarrollar pautas de conservación (Crome 1997). Éstas pueden s.er bastante subjetivas. No es justo ignorar aQuellas sido catalogadas como vulnerables, o piedrangulares. o económicamente valiosas. Es especies carismáticas, banderas o sombrillas para determinar Qué paisajes vale o (Schwartz 1999; Poiani et al. 2000) . Finalmente. reitero: no promocione una especie a menos Que haya leído las dos secciones siguientes y esté convencido de Q!le no

Criterios para seleccionar una especie (o grupo) indi Si su indicador ecológico va a justificar este apelativo. tiene Que ser más Q!le debe cumplir con ciertos criterios fundamentales. Algunos de los criterios son obVIOS y se relacionan con aspectos mencionados anteriormente. y 6. Otros, menos obvios, se relacionan con la filosofía del concepto de de este capítulo. Como veremos, pocos grupos de especies _ y mucho pueden satisfacer todos los Cf1·tenos, · pero aIgunos son mejores Que otros6 • Los

/. MU~5treo objetivo: un indicador debe poder ser muestreado de traves de observación directa. de medidas o de conteos con un unidades de evaluación biológicamente razonables.

CAPf".oa.

OIIIETM>S

131

2. Muestreo eficiente: un Indicador debe poder ser muestreado y debe od . datos suficientes durante la mayor parte del ti pr uClr ' . empo en Qpe es muestreado. Es decir no debe reQuenr una cantidad de esfuerzo. tiempo y dinero desorbitada antes (o A-n ' . el primer dato. --'Yues ) de Qpe se tome 3. Tamaño de muestra: el indicador debe ser capaz de evaluar un gran número de rq,licas de las unidades de respuesta por unidad de esfuerzo. tiempo y dinero invertido. 4. Costo del muestreo: el muestreo del indicador debe poder hac-~í' de eQplpos . ~.~ con un m mmo costosos o procedimientos sofisticados. S. Familiaridad: la historia natural y la taxonomía de la especie. o del grupo. deben ser bien conocidas. 6. Escala .: los vecindarios ecológicos de la especie o grupo indicador y la escala en la Qpe opera

cualQUier otro ~ndlCador ecológico. deben corresponder a la escala más apropiada para el problema de conservaClon. 7. Sensibilidad: sus datos preliminares. o estudios confiables realizados en otras partes. deben

haber demostrado Que el indicador es sensible a los factores Qpe le generan preocupación (por ejemplo. contaminación. fragmentación del hábitat. compactación del sucio. cambios en el manejo de cuencas).

8. Utilidad como sustituto: la especie o grupo indicador debe responder consistentemente a los cambios ambientales en el tiempo y el espacio. bien sea de manera similar o de manera directallknte opuesta al resto de la biota. En particular. la presencia o ausencia o la densidad de población de una sola especie. o la composición y diversidad del grupo indicador. debe correlacionarse claramente con la integridad ecológica del paisaje. como sea QUe la haya deOnido. Si la especie o grupo juega un papel ecológico crítico. esto es un valor agregado - pero no un criterio absoluto. Alternativamente. si el indicador es un proceso ecológico en lugar de un \axón. el proceso involucrar muchas especies con estilos de vida diferentes. 9.

Consistencia: la especie o el grupo indicador debe estar todos los momentos en Que se vaya a muestrear.

activo o ser accesible en

10. Interés seneral : al menos para indagaciones Qpe involucran la matriz semlnatural. el Indicador idealmente debería responder a los factores Que tambi~n le a las rurales. sea o no Que les interese el indicador por sr mismo (vea el capftulo 10).

¿Una sola especie como indicador ecológico? A veces una especie particular de animal o planta tiende a pr05pCiar en paisajes Q1ie han sido tocados por las actividades humanas. y a desaparecer cuando la alterada. Sin embargo. no puedo pensar en ningún caso Q1ie cumpla con todos los Al igual Que otros autores (p.ej.: Landres. Vernery 1988; Noss nunca use una sola especie como un indicador pos/too. es declr. un qpe correlacionado positivamente con la Integridad ecológica o la de la mayoría de las plantas y animales nativoS de los paisajes patrón irregular. de la InftueRda ~ puede. de verdad. Indicar Ql.ie todo estj bien ron el n:sa.

110

ha sido

132

(AmULO 8. INDICADORES VERSUS OBIETlVOS

. l' 'SU ausencia indica Que las cosas no están bien? No necesariamente. Su palsa e, ( ausente. Eso es todo. Por otra parte. ciertas especies son "explotadoras" (McGeoch 1998) de las Algunas plantas. animales y microbios oportunistas siguen a los humanos a donde siempre aparecen cuando las cosas "van mal " para la biota nativa o la integridad Algunas de estas especies incluso aparecen cuando la perturbación es bastante excelentes como alarmas tempranas. Estos indicadores ne¡;ativos no perturbadores por sí mismos. Más bien, su presencia es una señal de Que es~ sutiles, complejos y serios con respecto a la integridad ecológica - o incluso a indicador negativo más ampliamente reconocido es la bacteria Escheriehia eoll. indica contam inación con heces humanas. De hecho. E. eolí cumple con casi todos en la sección anterior. Sólo unas pocas variedades de E. colí son peligrosas para presencia de cualQuier va ri edad en cierta cantidad indica Que otros parásitos más presentes. Por el contrario, una baja densidad. o la ausencia. de E. eoll contaminación fecaly bajo riesgo para la salud - al menos con respecto a infección humanos. Por lo general es más fácil y barato para las autoridades de salud pública del agua por la presencia de E. (olí Que por cualQuier otro medio. Por supuesto. su inQuietud probablemente se relaciona con la salud del humana: ¿Cuáles especies, más visibles Que E. (olí a simple vista. podrían presencia? AunQue, hasta donde sé. ninguna ha sido evaluada algunos ca ndidatos:

• El helecho (Pteridium aQuilínum). En algunos paisajes este helecho vive la biota nativa - por ejemplo, en el sotobosQue de los árboles de álamo embargo. en algunas regiones tropicales y subtropicales del mundo. este donde la integridad ecológica del paisaje ha sido perturbada por Quemas pisoteo del ganado. Este helecho también invade algunos boSQues experimentado perturbaciones más sutiles, penetrando por los senderos e naturales de bOSQue.

• La rosa mosQueta (Rosa e¡;lanteria). Como se describió en el capítulo 6. en argentinos del distrito de las lagunas, esta planta exótica invade sitios QJJe pastoreo. pisoteo. tala y Quema.

•

Otras plantas invasoras . Con la posible excepción de los trópicos el heml sf~no OCCidental ofrece una variedad de plantas invasoras como indicadores negativos.

•

Rata común (Rattus rattus). Las ratas usualmente están asociadas a erectos ser sutiles, de modo Que. ¿por Qué las necesitaríamos como también aparecen cuando hay perturbaciones más crípticas de la blota o en sus trampas para mamíferos en lo Que usted creía Que era un sucede. entonces debería preocuparse - y empezar a buscar algunas Que antes no había notado.

CYflulOa.

133

• El pájaro Troglodytes aecJon. El alegre y burbuJeante canto de

paisajes. dentro y fuera de áreas prote"ldas desde Ca dá ~e páfaro numlna II\lIChos . .,. na asta TIerra del Fue..n El lado más oscuro: en las reglones boscosas. escuchar este canto le ...... -1 fa I .,... , d d ......,,, r QIIe e no está tan como crela. In u ablemente hay alpo de apertura del 1....._•• - ob bl . ., UU>\lIIC. p~ a emente con al"una ....rturbaclón de la blota del bOSQue y de los procesos ecológicos. ., .. -

Ninguna de las especies Que he mencionado es una elección Ideal Alob'_ I j ed d . . . . . no ~rvar su pa sa e. ust pue e ser capaz. de. IdentifICar melores candidatos. Sin embar"o n .. Izás·- está dando . . , • 'O' ~ cuenta de QIIe no existe la especie indicadora perfecta - excepto E. eoli. ¿Podría funcionar mejor un Indicador compuesto por varias espeCies?

¿Grupos indicadores terrestres? Si usted está buscando grupos objetivo. los vertebrados terrestres pueden ser una selección excelente. Los vertebrados son a menudo "importantes" según varios criterios. y tambi61 son "Interesantes". Los efectos de las actividades humanas sobre los conjuntos de aves. mamlferos. reptiles y anllblos despiertan considerable interés y gran preocupación. Igualmente. el monitoreo de conjuntos de vertebrados puede ser ciertamente una actividad legítima e importante de por sí. Sin embargo, como usted y.¡ lo habrá inferido a partir de la indagación sobre la tala selectiva. los vertebrados raramente constitl!)'en buenos indicadores ecológicos (Landres, Vernery Thomas 1988: Hilty y Merenlender 2000) . AunQue a menudo son el objetivo de Iniciativas de conservación o de estudios básicos. los conjuntos de aves o de grandes mamíferos constil~en un mal grupo indicador. Los mamlfe~ peqpeños tienden a cumplir con más criterios. pero aun así no indican nada sobre la Integridad ecológica QIJe no sería más fácil de descubrir por otros medios - a menos Que usted por casualidad capture una rata bien adentro del bOSQue "prístino". Medellín, EQuihua y Amln (2000) proponen Que los murcl~lagos pueden constituir un grupo indicador en los trópicos de tierras bajas, aunQue su propuesta debe ser evaluada en una de paisajes. Las ranas, y a veces las lagartijas, cumplen con más de los reQ!lerlmlentos como Indicadores. En la actualidad. algunos conservacionistas y medios de comunicación promocionan a las como "los canarios de las minas", como sensibles señales de alarma temprana de una contaminación global QIIe muy pronto afectará a otras especies, incluidos nosotros. Sin embargo, se deberfa tratar a las ranas como objetivos y no como indicadores. Las ranas dellnltivamente están en en casi todo el mundo, pero no está claro si las debatidas de la declinación de los anfibios a otros taxones de la misma manera. Si su problema reQuiere el uso de un grupo de CXllIiO obJetIw1. las (o las lagartijas) pueden ser una buena selección, c~ se discutió en la pre&unta sobre la tala Sin embargo, si usted Quiere llsaf a los vertebrados Indicador. depeno:\:r de o lagartijas casi con seguridad lo va llevar en la dirección

Los gremios de aves como una alternativa a las

de

•

de maneras Por las qpe COIIICII un o QIIIds dos (el. otro

Un gremio es un grupo de especies QJJe !.ISa la misma clase de ejemplo, las aves Que se de en su frutos, o el conjunto de aves y mamlfer05 QIIe wlilen rrutDs. Desde_ los Que comen frutos el de los QI'C un pIlIlO ...... QIIt las aves Que anidan en en

134

N'lr UI

& INOICN)OIU WIIl\US

" rlVOS

avldadc en barran o~ con Iill!)len tr la avlr una en total presenta un perfil ck de dlrcrcntc~ gremio~ de alimenta Ión (o . cada uno con un o muchas bl IOg05 de la con~crvdci n argumentan convincentemente Que aun cuando la composicIÓn de de la avlrauna es un pobre indicador ecol glco. el perrll de gremios puede er bastante sensible sutllc de las a tlvldadc~ hum na~ /. Pcnsand en su propio paisaje. ( cría la estructura de avlrauna un Indl 3d r e 01 glco válido y útlP (Cómo podrra determinar esto IY vea Mllol el 11.

Marlpo as Al Igual Q!Je las aves y los g"mde mamrreros. las mariposas exudan carisma J han a naturalistas larvales Q!Je luego han metam rroseado en alguno de los más coloridos clmlll_ con erv¡¡ I n. la m¡¡rlpo as ciertamente constituyen un grupo objetivo vá lido. Sin embargo. Indl ador ecol glco. o aun como indicad r de biodiversidad. no han tenido mucho bita'. Las de las marip053 a 135 variables del hábitat y " los efectos de las act ividades extraordinariamen te complejas. en parte porQUe es dirícll distinguir los Individuos Que · est~ de los Que de verdad ·viven altr·. yen parte porQue las larvas y los adultos tienen estilos de vida y de recur os enteramente di ti ntos. las maripo a a menudo cu mplen con los primeros cinco 105 Indicadore ecológicos. pero ra ramente cump len con 105 últ imos cinco. La lección: porQue 1m clcnt fficm tienen un aprecio especial por un grupo de animales (o plantas). d callnca automáticwl1cntc para status de Indicador.

Escarabajos coprófagos (y carroñeros) Lo hábitos de estos insectos. Que pert enecen a ci ertas subramilias de la ramilia de Scarabaeidae. no son particularmente ca rismáticos (IIgura 8.1). pero los escarabajos mismos si lo er. se está acumulando evi dencias de Que los escarabajos copróragos renejan integridad ecológica del hábitat en muchos paisajes tropicales J subtropicales9 • graduando de grupo objetivo a grupo indicador. y a medida Que ganan en popularidad J po ible encontrar la ay uda de experto (apéndice Cj . l os escarabajos coprófagos se objetiva. eficien te y econ micamente con trampas de caída cebadas. Todo lo Que necesita o

Figura 8.1. Una muestra clásica del de un escarabajo coprófago Costa Rica).

CAPfrut.o a.

135

provisión de vasos plásticos desechables J materia recal rr-~ Los -~~ baj .c.< • I . . ~....... ~ra os coprUlagos mc uso cumplen . el Crlte~lo de tener interés general. lo reconocería casi cua!Qpler campesino. sin los escarabalos coprofagos gran parte de la matriz del hemlsrerlo occidental estarfa ahora hasta los tobi 11 os en bosta de vaca.

Otros coleópteros Los coleópteros están presentes de polo a polo. Algunos paisajes tienen muchos miles de especies. Los escarabajos coprófagos están /cerca de ser el grupo Indicador Ideal. pero algunos otros grupos de coleópteros pueden también cumplir con algunos o casi todos los criterios. Se ha propuesto Q!Je las comunidades de escarabajos tigre (ramilia Cicindelidae) pueden indicar integridad ecológica en muchos paisajes tropicales J subtropicales de latinoamérica J otras partes (Pearson y Cassola 1992; Rodrfguez. Pearson y Barrera 1998). Otros coleópteros peQueños Q.ue viven en la hojarasca. también pueden ser buenos indicadores en algunos hábitats de boSQue (vea Nilsson et al. 1995; Rykken. Cupen y Mahabir 1997). Finalmente. los coleópteros de la familia Tenebrionidae pueden ser excelentes indicadores ecológicos en paisajes áridos J semiáridos (observación personal). aURQ!Je hasta donde sé no han sido cabahiknte evaluados en este contexto . •

Otros insectos y lO

Otros invertebrados artrópodos también pueden ser buenos indicadores • La selección Q!JC usted haga debe depender de Q.ué tan bien conozca su historia natural. Sin embargo. no suponga Q!Je todos los grupos de invertebrados son buenos indicadores. Las hormigas. cuya diversidad y biornasa en muchos paisajes tropicales y subtropicales supera la de todos los vertebrados. no siempre cumplen los criterios para los grupos indicadores (Andersen 1997).

Plantas invasoras Casi cada paisaje tiene un diverso conjunto de plantas . las referido . I sóI las malezas exótkas a las Q!JC 1105 en la cobertura vegetal. Este conlunto Inc uye no o de si una de antes. sino también un buen número de plantas nativas oportunistas. . tales plantas sirve como indicador negativo. el grupo entero de plantas II1V3SOI~as los criterios y ser un excelente "grupo .Indicador negativo", En este : dalterada. diversidad de las plantas de este grupo Indicaría una

lombrices «1 nemátodos?) ¿Está usted interesado en un grupo de lile no sólo ecológica bajo tierra? Si trabaja en una de cid hombro y salga a excavar lombrices (ngura 8.2.J vea la ... locales. Q!JierkS tradicionalmente /al las lombrices pueden cumplir de los paisajes hÚllledos presenta un por lo general. indical1 no es fácil para la ~ exóticas (criterio 5).

~ "'/"\DES VERSUS OBIETIVOS

136

ClJ'/TULO 3 INOI,"",""""

Muestreo de departamento

En cualQ!lier caso. no necesariamente hay Que ide.ntificar las lombr~ces para número tota l de lombrices y la biomasa por Unidad de evaluaClon. tal como volumen 40 x 40 x 20 cm rápidamente excavado. pueden ser va riables de el tamaño varía tanto entre las lombrices. estas dos medidas pueden presentar único problema serio con las lombrices es Que se puede encontrar una alta entre unidades de evaluación. de modo Que se necesita submuestrear bastante de respuesta. Por otra parte. las lombrices tienen una gran ventaja sobre ecológico: usos múltiples. Si hay un río o una laguna cerca. al final del día esta~ Recientemente. Bonger y Ferris (1999) propusieron a los nemátodos del suelo indicadores. Como lo señalan los autores. no es difícil encontrar nemátodos. ya organismos multicelulares en el mundo pertenecen a este grupo. Es posible Q!JC los paisaje. cumplan con todos los criterios excepto el S (familiaridad) y Quizás d bargo. si tiene acceso a expertos en una estación agrícola. los nemátodos podrr.. l a única otra desventaja es Que son muy peQueños para usarlos como camada.

Grupos indicadores acuáticos Habla~do de pescar.

¿su problema de conservación incluye ríos. Quebradas, deberla mcluirlos. la integridad ecológica de los cuerpos de agua y de las tan .Im~ortante para la conservación como lo es la integridad ecológica de los estan mtlmamente ligados (Allan y Flecker 1993). A menudo la calidad del mediO de indicadores f' . • . . . ISICOS y QUlmICOS. Tales variables pueden no reHe;"r sentido amplio o es T " ,.. • . . pCCl lCamente a Integridad biológica (Karr 1991' Karr J y Q,Ulmlcas Son a menudo costosas. Además. renejan el estado del apua en muestra y no su historia . o rCClente. Un contaminador de mala fe podría . en una corriente rápida a I d' h Q,U d _ a me lanoc e. y para cuando usted va a t I e an pocas senas. Afortunada proveen varios gru d' men e. os cuerpos de agua en su área vertebrados. Dos ta!o~~sc:~ Idatos de indicadores ecológicos. desde particular se destacan: insectos y peces.

CNrruLO 11.

137

Figura 8.3. Insectos bentónicos muestreados en un arr~o cerca a San Carlos de Bariloche (Río Negro). Argentina.

Insectos bentónicos Si usted muestrea el fondo de una Quebrada no contaminada de fondo rocoso en cualQuier parte del mundo. encontrará una cantidad de insectos diferentes (figura 8.3). A menudo estos incll!)'en las ninfas de Ephemeroptera y Plecoptera. las larvas de Trichoptera y muchas clases de Díptera. las larvas y adultos de Coleoptera y muchos otros insectos. Los ríos más lentos. al igual Que los estanQues y lagunas. pueden contener diferentes especies de los mismos órdenes. más muchos otros. tales como ninfas de libélulas y caballitos del diablo (orden Odonata). Estos insectos bentónicos o habitantes del fondo varían ampliamente en sus ciclos de vida. preferencias de microhábitat. modo de locomoción. preferencias de alimento y modo de obtenerlo. También varían extraordinariamente en su sensib ilidad a los cambios en la calidad del agua'2. Por ejemplo. muchas especies no pueden tolerar ni la más peQueña disminución en el contenido de oxígeno o de la pureza Química del agua. mientras Que algunas larvas de mosca prosperan en aguas extraordinariamente contaminadas y con deficiencia de oxígeno. La metodología de muestreo para los insectos bentónicos varía de acuerdo al tipo de cuerpo de agua. Por ejemplo. para muestrear Quebradas rápidas y someras de rondo rocoso. se puede utilizar una red de arrastre fabricada con malla de mOSQuitero y dos palos. o se puede comprar una red SUlocr. Aparte del estereoscopio básico (microscopio de disección). los otros eQ!Jipos se conseguir con racilidad y economía. La mayoría de las rererenclas Que he cltado'2. y muchas otras. lo gulaoin en el sencillo procedimiento de muestreo. En un corto tiempo los expertos locales (apáldice C) lo entrenar para distinguir los diferentes órdenes y las "morfocspectes".

~ • """ES VERSUS OBJETIVOS

138

CAPrrULO 8 INOIVU'V~

bien diseñado. los Insectos tudlo S ectamente en un e I J e mue trea corr bloindicador. También ofrecen a menos lodos lo crllerlo para er ~n grupo ta mucho menos Que el muestreo de dicto bentónICoS cues mueslrCO e nse l ' to de insectos bentónicos Que se encuentran del agua (Karr 1998 ):y (2). e conl~~én los efectos acumulativos de ayer. de la la calidad del agua hoy SinO tam, I os casos extremos. del año pasado. Dada la b ó d d dimes pasado o en a gun me I a. e '1'd d se encuentra entre los insectos ent nleos. I d ' Iday senslbl I a es Que d esll o e v rd d de variables de respuesta para me Ir. cualQ.ul era de una gran can I a apropiada para es le propósito?

El rndlce Bentónico de Integridad Biológica · l R Karry sus colegas han desarrollado una metodologra é En Norteam rica. ames . 'd d B ló . blc de respuesta derivar una soIa varia . el (ndice Bentónico de Integn a lof gica inglés ). para ser usa do en diferentes lugares dentro de una cuenca , ddada. El . blndlce es en realidad una medida compuesta Que incorpora un numero e. vana es diferentes. cada una registrada directamente a partir de muestras de I~sectos del IBI ara una cuenca particular puede combinar valores de la diversidad de y valores de la diversidad o dominancia numérica de como depredadores o filtradores.

taxo~ómlcos sensi~les

El rndice Ephemeroptera-Plecoptera-Trichoptera Quizás usted no tiene el tiempo. los recursos o la experiencia para seguir el largo el (ndice Bentónico de Integridad Biológica. Sin embargo. una de las variables medida y usualmente incorporada en un B-IBI. es de por sí un indicador válido J Grubaugh y Whiles 1996). Éste es el índice Ephemeroptera-Plecopteracuente el número total de morfoesp'ecies en sus unidades de evaluación Q!Je órdenes de insectos. Que son fácilmente reconocibles. Muchas especies en estos sensibles a la contaminación y otras perturbaciones de la integridad ecológica. y aun otras pueden tolerar niveles .moderados de contaminación. En morfoespecies Que se encuentra en una muestra disminuye a medida Que se Mis colegas y yo hemos encontrado Q!JC el índice EPT es una variable de desde Colombia hacia el sur.

-

P?r favor tenga en cuenta dos advertencias sobre esta variable de respuesta. (1) disminuye cerca del ecuador. En el 'norte de Sudamérica. aun los caudales menudo tienen. si acaso. una sola especie. En estos casos el índice EPT se (2) Las densidades de insectos por unidad de evaluación (por ejemplo. una arrastre) en las Quebradas de los Andes del norte. especialmente 3QI.Iéllas truchas. pueden ser var'o ' d d '. I S or enes e magnitud Inferiores a las Que se Andes del sur Le sugie d f' . " . impo t ro Que bentOnlcos sin ' e Ina su unidad de evaluación como un cierto ., . r ar Que tanto esfuerzo o área del fondo de la QlJcbrada En mi. experienCia > 300 . d larv d d' .Insectos e todos los órdenes o ~ 500 Individuos as e IPterOS. constituye una unidad de evaluación aceptable.

CAPfruLO 8. tJIVICADORES VERSUS OBIETIVOS

139

E! fndice de Integridad Biológica para peces En muchas cuencas hidrográricas en Centro y Sudamérica. el conjunto de peces consiste en una a tres especies de truchas introducidas y ocasionalmente. sobrevivientes de una o dos especies nativas". Sin embargo. los sistemas nuviales de tierras bajas pueden tener raunas de peces m~ diversas. ¿Podría servir la fauna de peces como un indicador de integridad ecológica? Hace varias décadas. Karr y sus colegas desarrollaron con éxito el concepto de IBI para las comunidades de peces en Norteamérica (apéndice C) y luego usaron estos valores para evaluar la integridad ecológica de sistemas nuviales. El IBI de peces también parece promisorio para evaluar cuencas en México (Lyons et al. 1995) y Colombia (S. Usma. comentario personal) . Si el sistema nuvial en su paisaje incl~e una comunidad de peces diversa y si tiene contacto con ictiólogos. estos vertebrados acuáticos pueden constituir un excelente grupo indicador.

De vuelta a tierra firme: un fndice de integridad biológica terrestre Recientemente. el concepto del en Norteamérica. El eQuipo de formulando índices sensibles a cuales abarcan una variedad de

[ndice de Integridad Biológica se ha aplicado a los artrópodos terrestres científicos Que trabaja con Karr (apéndice C) y otros. está actualmente la integridad ecológica Que integran muchas variables de respuesta. las grupos taxonómicos y ecológicos de insectos y otros invertebrados.

las interacciones ecológicas como indicadores La integridad ecológica de un paisaje involucra mucho más Que una lista de ~specles. La integridad también incluye la rorma en Que las especies interactúan entre sr. Considere las Siguientes tres clases de interacciones ecológicas: • explotación (incluye depredación. parasitismo. herbivoría y depredación de semillas). cuando organismos usan la energía y los nutrientes contenidos en otros. lo cual va en de estos últimos; de .lIbas; mutualismo. cuando dos organismos se usan mutuamente. lo QIIe redunda en

•

descomposición. cuando un organismo usa la energía y los nutrientes de los despotos o • otros. . I busca en un Indlcmlol" ecológiCO. uno de dios Tales procesos pueden tener precisamente o Que uno _ de de es un componente esencial de la integridad ecológica. Por etemplo. si los patl'Of.c:c los valores semillas polinización de las nores o descomposición de la se desviaran encontr~dos en paisajes no perturbados. serra una señal de muchas ollas 1rw1a la salud ecológicos se están desviando también. Además. cada uno de los de semillas se ..... de la de una parte sustancial de la blota. SI los patrones un C3IIIbIo enlOdo ... de . . . .J en muchas especies de plantas. es una señal luI!Y de ~. ...... . algunos vertebrados Que consumen SI la muchas especies de plantas. esto Indica un cambio en conjunto de insectos. y en muchos descomposición de dlsm/nI!)Ie. es conjunto aun más grande de descomposición. serias consecuencias pera el

de de::

140

CApfruLO 8. INDICADOR

ES VERSUS OBIETIVOS

. ., n de semillas o de polinización pueden afectar . Ia t sas de depredaclo I . ·o ' n de especies de plantas y aOlma es. en as a I la composlCl . c' Con el tiempo a terar . tes del suelo y el ambiente Ilslco plantasy d fectar los nutnen . de de descompo~ición pue en a su ervivencia y germina~ión de semillas y de lo Que alterana los patrones d ~nteracción desde mas cerca. todo el hábitat. Examinemos ca a

Daño causado por plántula de Cecropla Costa

Explotación los animales depredan o parasitan a otros animales. unas pocas pla~ta~ parasitan número de animales explotan a las plantas como alimento. Este ultrmo particular, provee un número de posibles indicadores.

Depredación de plántulas. Muchas plántulas se convierten en cOl~ida para invertebrados. las tasas de depredación de plántulas pueden variar con motivo de preocupación en la conservación (Dirzo y Miranda /991).

Herbivoría de hojas. las hojas de casi todas las plantas vasculares son por algunos insectos (figura 8.4), por otros invertebrados como babosas J mencionar la pérdida causada por bacterias. virus y hongos patógenos. Las las hojas pueden variar con algunos factores de interés en conservación.

Depredación de semillas predispersión. las semillas de virtualmente nativas, exóticas y cultivadas - pueden ser depredadas en dos etapas: planta: y después de caer al suelo. las larvas de un grupo de insectos. Bruchldae. depredan las semillas de un gran número de plantas tropicales prinCipalmente antes pero también después de la dispersión. Muchos en la depredación de semillas predispersión. la frecuencia de semillas P?dría servir como un excelente indicador ecológico en cualQUier calrdos y ., ·d d d semlarr os, on e las legumbres de las omnipresentes otras plantas claramente muestran cuántas semillas han perdido.

CAPITULO 8. INDICADORES VERSUS OBJETIVOS

141

Figura 8.5. Depredación pre-dispersión de semillas. Muchos de estos frutos, recolectados de plantas en el Chaco Serrano de Argentina (provincia de Tucumán). tienen huecos diminutos en el exterior. Cada hueco indica la presencia de una larva de escarabajo Que está comiéndose la semilla. [Fotografía de Marcelo A. Aizen.[

Depredación de 5t11lillas po5tdi5per5ión. Aun si las semillas sobreviven hasta Q!Je caen al suelo, están lejos de estar a salvo. Los hongos, las bacterias, los insectos, los roedores y las aves consumen muchas de ellas y la tasa de consumo puede variar con factores Q!Je son motivo de preocupación en conservación. Usted podría evaluar este indicador ecológico usando semillas de especies nativas o por un método experimental (figura 8.6).

Flgun 3.6.

post-dispersión de semillas. la cual csU sIefido medida la de pila • frItoI9.o

CAPITULO 8. INDiCADOREs VERSUS OBIETIVOS

143

Figura 8.7. Evaluación de una etapa del éxito reproductivo de una planta: las nores se han marcado para determinar Qué proporción produce frutos maduros (Monteverde. Costa Rica).

Descomposición de carroña. Si tiene acceso a los desperdicios de un matadero o a una buena fuente de

di?amos ..ratas m~ertas: puede examinar este proceso indicador (aún) menos carismático pero igualment~ critiCO. SI desea inclUir el papel de los vertebrados carroñeros en la interacción Que está evaluando. deje la carroña descubierta; si desea evaluar la descomposición realizada sólo por peQueños bichos como escarabajos. moscas y bacterias. mantenga la carroña dentro de jaulas de alambre bien aseguradas.

Descomposición de hojarasca. Si se tiene acceso a una balanza. se puede examinar la descomposición de la hojarasca metiendo unos montones de hojarasca en bolsas de malla (figura 8.8). SeQ!Je y pese cada paQuete antes de dejarlo en el suelo. y seQ!Je y péselo de nuevo después de un intervalo definido de varios meses. Existen técnicas similares para seguir la descomposición de hojarasca en ríos y lagunas.

¿Fuera del bOSQue? Algunas de las interacciones ecológicas descritas también pueden ser de interés para la gente llPe habita la matriz seminatural (capítulo 10). Por ejemplo. considere trabajar con las comunidades humanas locales para diseñar una indagación sobre depredación de plántulas. herblvorra. producción de frutos o semillas por nor y depredación de semillas pre y postdispersión (postsiembra). con respecto a algún factor ~ diseño como la distancia al borde del bOSQue - pero en los sembrados. no dentro del boSQ!Je. Considere examinar las tasas de descomposición (materia fecal. carroña. hojarasca) con respecto a varios tipos de uso del suelo. el uso de plaguicidas y otros factores de diseño prácticos.

De nuevo. ¿objetivos o indicadores? Renexione una vez más sobre la pregunta de la tala selectiva del capItulo 4. ¿Es~ usted de . SI es solamente en los efectos de la tala sobre las aves. los mamrreros pellPeños y las ranas del las asf. usted ha seleccionado los objetivos y diseñado el estudio en ellos. en de .... advertencias de los capítulos 4-6. Sin embargo. si en realidad ~ lÚ5 en Jos sobre la integridad ecol6gica de todo el ÓOSQIIe. debe revisar el dJsdIo del de estas tres clases de vertebrados. ni slQIIlera ~ I'IIIIS.

/44

ORES VERSUS OB/ETlVOS CAD CAP(rULO 8. INOI

Evaluación de la de la hojarasca de malla QI K' (provincia de

mo las lombrices. los escarabajos coprófagos. algún otro grupo de co . I'd CualQuiera de las interacciones ecológicas menciona das antes. /RC UI as o mamíferos. probablemente son mejores indicadores Que los vertebrados Decidir si su pregunta involucra objetivos o indicadores. es crucial. Si se siguiente decisión crucial Que debe tomar es Qué indi~ad~res usar. ¿Cómo ahora. la selección de indicadores ha sido un proceso mas bien casual. Pocos claramente por Qué han escogido un indicador determinado. excepto por el personal con el grupo taxonómico o el proceso escogido. Recientemente. Merenlender (2000) han desarrollado unos criterios objetivos y comprensivos indicadores. Esperemos Que los profesionales de la conservación sigan estos Para su propio paisaje. si es posible escoja varios indicadores y no uno solo restringido a trabajar con un solo indicador. asegúrese de Que es un grupo de una sola especie. Sin embargo. la selección del grupo o proceso indicador es Que en el ejemplo de la tala selectiva. uno debe pasar por todo un proceso de de diseño y Qué niveles va a examinar] ¿Cómo y dónde encontrará la unidad la situación base o control de 100% de integridad ecológica? ¿Cuáles variables la variable de respuesta Que va a analizar. ¿será un estadístico compuesto o Integridad Biológica? Si es así. ¿cómo decidirá cuál es la manera más combinar las variables directamente medidas Que contribuyen al estadístico solo grupo indicador. tal como los escarabajos coprófagos. ¿Qué va a blomasa. la, proporción de especies nativas o el número de especies selecCionara una variable de respuesta Que tiene Que ver con la "diversidad

Recuadro 8.1. PractiQue elegir Indicadores

Revise las preguntas Que usted propuso para el recuadro 7.1. o si es apropiado. las QPe propuso para los recuadros 4.2 y 6.1. Elija una pregunta QPe se refiera a las IlIQPletudes sobre la integridad ecológica del paisaje. o simplemente sobre la "salud" de la blota nativa como un todo. Si no había propuesto específicamente tales preguntas. reformule una de manera QPe se reOera a uno de estos conceptos. Ahora haga una lista de los cinco procesos. grupos o especies Indicadores más útiles Que usted podría usar para responder la pregunta. ¿Son estos Indicadores complementarios? Si no lo son. piense un poco más. Finalmente. para cada selección. haga una lista de la(s) variable(s) de respuesta partlcular(es) QPe usted mediría y describa cada una completamente. Refiérase al capítulo 4 según sea necesario.

•

•

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~

CAPITULO 9 Diversidad de especies: fácil de

la diversidad de especies se ha convertido en un anticoncepto. - Stuart H. Hurlbert (1971)

Desde el capítulo 4. en el Que estábamos preocupados por los posibles efectos de la tala selectiva sobre los vertebrados del bOSQue. hasta el capítulo 8. a menudo he sugerido usar la diversidad de especies como variable de respuesta - sin decir cómo medirla. De hecho. la m~oría de las preguntas Que involucran posibles cambios en un grupo de especies objetivo. o preguntas sobre la integridad ecológica del paisaje Que se vería renejada en un grupo indicador. usan alguna medida de la diversidad de especies. En teorra. la diversidad de especies (biodiversidad). en su definición amplia. incluye mucho más Q!Je el simple número de especies Que h~ en un paisaje (Noss 1990). Sin embargo. en la práctica muchos conservacionistas continúan pensando en la biodiversidad en términos del número de especies. Dado Que el concepto de biodiversidad o diversidad de especies genera tantas inQUietudes relacionadas con la conservación y tantos estudios ecológicos de campo. el concepto amerita su propio capítulo. Este capítulo Incll!)'e algo de historia. de manera Que usted podrá apreciar el improbable origen de muchas medidas comunes y QUizás cuestionará la sabiduría de su uso en conservación. Hay un supuesto fundamental en el uso de medidas de la diversidad de especies. bien sea para representar la biodiversidad en sentido amplio. para evaluar la integridad ecológica o para cuantificar la diversidad en grupos objetivo: la diversidad de especies disminuye cuando se compromete la Integridad ecol6&lca. Más adelante. tendrá motivos para cuestionar la validez de este supuesto. Por ahora. comencemos discutiendo las diferentes maneras de medir la diversidad'. •

148

CApiTULO 9. DIVERSIDAD DE ESPECIES

La expresión de la diversidad como riQueza de especies Digamos Que hemos muestreado las plantas herbáceas en tres parches de vegetación 10 hectáreas. En cada parche se ha muestreado una unidad de evaluación más dimensiones estándar (5 m x 100 m). En el sitio 2 hay más suelo desnudoy menos sitios. Ahora Queremos caracterizar la diversidad de especies en cada sitio con un simplemente contar el número de especies y reportar la diversidad como la riapeza Si los cinturones de muestreo incluyeran toda o casi toda el área del parche, 2 razonable de Que habríamos contabilizado todas o casi todas las especies • y S directa de describir la diversidad. Alternativamente. podríamos elegir 5 aun sabiendo si tenemos confianza de Q!Je el grado de esta subestimación es consistente entre los

Tabla 9.1. Algunas alternativas para cuantificar la diversidad de valores corresponden al número de individuos (n) por especie de muestreada en cada uno de tres sitios. con P, entre paréntesis, donde p para cada sitio. La diversidad de especies puede ser cuantificada por total de especies 5. o mediante cualQuiera de muchoS índices. tales índice Shannon -Weaver H'. cuyo valor depende de la base de usa. o el inverso del índice de Simpson e,,,., cuyo valor no Las ecuaciones correspondientes se presentan en el texto. Las son nativas (n). mientras Que las especies L - R son exóticas (e).

•

d

Sitio 1 A (n) B(n) C(n)

D(n) E(n) F(n) G(n) H(n) I (n) J(n) K(n) L(e) M(e) N(e) o(e) P(e) Q(e) R(e)

No.total de individuos (N) No.total de especies (S) C'" H'(1og )

H' (Iog~o)

160(0.409) 80(0.205) 60(0.153) 50(0.128) 20(0.051) 10(0.026) 6(0.015) 1 (0.003) 1 (0.003) 1 (0.003) 1 (0.003) O O 1 (0.003)

O O O O PI 12 3.96

1.64 0.711

Sitio 2 30(0.154) 40(0.205) 80(0.410) 10(0.051) 25(0.128) 3(0.015) 5(0.026)

O O 1 (0.005) O 1 (0.005) O

O O O O

O 1915 9 3.94 1.60 O.f!Ii1T

CAPITuLO 9. DMRSIOAD DE ESPECIES

149

Según los datos de la tabla 9.1.. ¿se puede decir COll conflanza I 't' 1 . , . " QIIe e SilO • como un todo. es más diverso 1 I Que e 21 E numero total de individuos (N) registrados en el cinturón en el sitio l. es el doble del sitio 2. Ambas muestras Incluyen exactamente el mismo cOllI'unto de 3Q! II . . , . .. . ue as especies Q!Je tienen numeros de individuos (n,) mayores a 1. Sin embargo en el sitio I también encontramo ' . I . .. , ' s CinCO especies con n, = . mientras en"el SitiO 2 solo se encontraron dos especies con n,= I . Esta peQuena - d·herenCia. . de 3 r .individuos. .. QueexplICa . la diferenCia en S ,'Estamos seguros de nue estas t . , " ] ' . ' .....v res especies raras estan ausentes del SitiO] 2. ¿Podna ser Que simplemente están ausentes de la muestra porQue había m~ pocos individuos en total. . Esta duda es un ejemplo de un problema fundamental cuando se toma muestras de conjuntos de espeCies. a menos Que se haga un censo completo de cada centímetro cuadrado o cúbico del sitio o pa~saje en ~uestión. en la muestra casi con seguridad van a estar ausentes unas especies raras. Mientras mas peQuena sea la muestra ~on respecto al censo completo. mayor será el número de especies raras Que van a Quedar exclUidas por Simple azar. Si una determinada especie rara aparece una vez en una muestra. se sabe Que sí está presente en ese sitio. Sin embargo. si está ausente de la muestra. no se puede concluir Que la especie no está en el sitio. Por /0 tanto. no se /e puede adjudicar ningún significado biológico al número o identidad de las especies raras Que aparecen en /a muestra. Es decir. la diferencia entre O capturas y I captura es simple azar (vea también Colwell y Coddington 1994).

Cómo cuantificar la diversidad con índices Quizás entonces deberíamos escoger alguna medida de la diversidad de especies Que no esté tan innuenciada por las especies raras. cuya presencia o ausencia de la lista pueda ser simplemente una casualidad del muestreo. También podríamos preferir un estadístico diferente de S por un motivo diferente. Por muchas décadas (vea más adelante). los ecólogos han creído Que una medida de la diversidad de especies debe tener un valor más alto cuando todas las especies tienen una abundancia similar. Que cuando hay grandes disparidades en sus abundancias. Si la mayoría de los individuos en una muestra de S especies pertenecen a una sola especie. mientras Que las demás especies tienen sólo uno o dos individuos cada una. según esta definición esta muestra es menos diversa Que otra Que también tiene S especies pero con menor dominancia numérica. es decir. mayor igualdad. entre las especies. En nuestro ejemplo. S apenas difiere entre los sitios I Y 3. pero el 40% de los-individuos en el sitio I pertenece a una sola especie. mientras Que en el sitio 3 los individuos están distrtbuides con mayor igualdad entre las especies. ¿Cree usted Que el sitio 3 es más diverso? Eso diría la mayoría de los ecólogos. así sea simplemente porQue por varias décadas eso es lo Que les han dicho sus profesores. los libros de textos o los artículos científicos. Ahora. ¿no sería bueno si se pudiera condensar todas estas consideraciones en un solo estadístico cuyo valor aumente a medida Que aumente S o Que aumente la igualdad. es decir. un (ndice de diversidad de especl~? En las décadas de 1940 y 1950. los ecólogos Ql.Ie estaban buscando este número mágico encontraron algunas medidas inventadas en un campo mI!)' diferente. la teoría de la Información. Estos estadísticos o índices. al igual Que otros Ql.Ie los mismos ecólogos matemáticos empezaron a Inventar. paredan ideales para representar la diversidad de ~I~. en áreas -en desarrollo tales como la ecología de sistemas. la ecologfa teórica J la energitlca de ecosistemas. P~r elemplo. se crda Que la diversidad de especies. tal (,01110 es medida por fndlces. representaba las rutas alternativas por las cuales la energía puede Outr por UII Jo cuaJ.a su vez. de acuerdo con la teoría y los modelos QIIC . . . . . . ...... fM'drfust. relacionado la estabilidad de los

CAPfTULO 9, DIVERSIDAD DE ESPECIES

ISO

, ' oca muchos ecólogos menos orientados hacia la teorfa y Por esa misma ep , , , ' historia natural se empezaron a interesar en la diversidad de espeCl~s .en , I or Q!ué algunos sitios dentro de un paisaJe. o los mismos palsales elemp o, p , ' tenían más especies Que otros, los índices de la teona de la Información, maneras útiles de cuantificar la diversidad de especies Que permitía usarla respuesta, Muy pronto los índices se estaban usando ampliamente en la después, y debido a nuevas legislaciones, al final de los sesenta y principios un gran interés en la evaluación de los impac tos ambientales de todo tipo. políticas ambientales. los ingenieros ambientales. los ecólogos aplicados y las ambiental tomaron prestados los índices de diversidad de especies de la empezaron a aplica r a los grupos indicadores (vea el capítulo 8). como representar la integridad ecológica y medir la severidad de los impactos rumores de Que los lineamientos ambiental es en los Estados Unidos llegaron a numéricos de los índices de diversidad. aplicados a insectos bentónicos y representaban el umbral ent re "todo va bien"y "las cosas no van bien-o con cuerpos de agua, Otros lineamientos especificaban Que los protocolos deberían funcionar de manera Que "se mantenga o aumente H' ", Puede ser Que usted ya esté familiarizado con H', el primero de los dos índices a discutir. Ambos índices están basados en la proporción de los individuos en muestra, Que pertenecen a la especie i:

P, = n,lN donde por definición

L Pi =

1. El índice de Shannon-Weaver H' se calcula

s

H' = -

L>ilog Pi ¡: I

En teoría los logaritmos podrían . ningún motivo los d'f ,estar en cualQUier base. Por razones , I erentes mvestig d d'd (logaritmos naturales). los val d a, ore~ eCl en usar logaritmos en ores e H empiezan en O ( de una manera no intuitiva. En la tabl para una muestra con valores en log son más It " . ~ 9.1 se muestra los valores de H' , a os. ,amblen obs ' renejan la distribucio' n d 'd" d erve Que estos Indices logran lo e m IVI uos ent I . renejar la innuencia de la . re as espeCies comunes y ' s especies raras ru d Ia diferencia en S los s' t' I ,,-ue pue en estar o no en las • I lOS Y 2 ti I mayor igualdad entre las abunda , enen va ores casi idénticos de H', alto. nClas de las distintilS especies. muestra Es fácil calcular H' d' Con una calculad d ISCutimos, el "índice ' ora e bolsillo. y aún más r.e_11 , d' Inverso de S i " ,.... es In Ice NI de Hill): mpson o (también llamado el

e,..

CAPtruL09. DMRSI(W) DE ESPECIES

1

e,.. = Ls l.'

ni

(

ni -

151

1) (9.3)

N(N -1) •

La siguiente es una forma más sencilla: 1

(9.4) ;:.:1

Con un tamaño de muestra razonable. digamos N > SO. la diferencia entre las ecuaciones 9.3 y 9.4 es trivial. de modo Que esta última es preferible por ser más sencilla. C... varfa entre 1.0. para una muestra con una sola especie. y S cuando todas las especies tienen exactamente el mismo número de individuos. Regrese a la tabla 9.1. De nuevo. según C... los sitios 1y 2 tienen más o menos la misma diversidad. mientras Que el sitio 3 es mucho más diverso. Estos dos índices. H' y C,..... no responden precisamente de la misma forma a los cambios en S o en igualdad. Como lo sugiere la tabla 9.1. C... es un poco más sensible a los cambios en igualdad. mientras Que H' es un poco más sensible a los cambios en S. Debido a la tradición ya algunos ingeniosos trucos matemáticos. H' es el más usado. Sin embargo. por casi tres décadas muchos ecólogos y matemáticos han señalado Que C.,. es una mejor elección. En términos prácticos. C,.. no sólo es más rápido de calcular Que H'. sino también es más fácil de interpretar. Por ejemplo. los valores de C.,. en la tabla 9.1 nos indican Que la distribución de individuos entre especies es casi tan diversa como si hubiera unas cuatro especies igualmente comunes en los sitios 1y 2. o casi nueve especies igualmente comunes en el sitio 3. Por supuesto. los índices de diversidad no se limitan a los presentados 3Q!Jf. Desde 1950. los ecólogos y los matemáticos han propuesto numerosos fndlces. uno con propiedades o propósitos IigeraliKnte diferentes. En lo @e deberfa ser un artfculo clásico, Hurlbert (1971) cuestionó esta práctica y propuso unas medidas más sensatas, basadas en la biología en lugar de la teorfa de la información, la teorfa de sistemas o el ingenio matemático. Sin · este llamado Cl!)'Ó en ofdos sordos. La ""!)'Oria de los ecólogos se contentaron con citar sus (como he más atr.ls) y continuaron usando H'y otros índices como si nada.

Cómo tergiversar la diversidad con (ndlces Es comprensible Que los ec610gos sencillo para representar la necesidad. de manera QIIe helilos en asuntos de conservación, estas para evaluar los grupos decisiones de mane/o.

los profesionales de ti conservación un estadfstlco de Los índices parecen ser la respuesta a esta a I~ ~ SIR cuando se aplican • los fndlces • d~ • ,,-es m la

152

CAPfTULO 9. DIVERSIDAD DE ESPECIES

Un índice es sólo un estadístico de la muestra Uno casi siempre trabaja con datos tomados en una unidad de evaluación ~e es más de respuesta cuya diversidad de especies se desea caracterizar. El valor Que se medida, es una estimación del valor verdadero de la unidad de respuesta, asr ji. la estimación puede ser precisa o no. Magurran (1988) y otras fuentes discuten el error estándar y el intervalo de confianza de la m¡ryoría de los índices de práctica muchos investigadores ignoran estos detalles y concluyen, por ejemplo. QIJe índice de 0.84 para una muestra y uno de 0.79 para otra, tiene significado biológico. Espero Que no. Desafortunadamente, esto es especialmente cierto en conservación. Para cwe se dé cuenta cuán errada puede ser esa conclusión. ~ a la golosinas y haga el ejercicio del recuadro 9.1.

Recuadro 9.1. PractiQue a cuantificar la diversidad de Compre una mezcla de varios centenares de golosinas. todas de la misma textura de la envoltura) pero de seis diferentes sabores o colores de la recipiente el siguiente "conjunto de especies":

100 golosinas de sabor (color) A 70 de B 30de C

5 de D I de E

I de F Mezcle bien '. d ' las golosi nas. El reoplente ahora representa la unidad de e espectes usted desea ca t . de especies de la unidad I rac elrlzar. P~ra esto, va a tomar una muestra. la , a cua usted desconoce". es: S = 6. / " ,-2 71 . -"

e

Ahora cierre los ojos y to me I S de esta muestra) 'Es t al azar dos golosinas del recipiente. ¿De QPé . ( es e va or una buena t' "' tres, o cinco golosina di ' . es Imaclon del verdadero S? . s e reCipiente TU ' 1 ' I I ' SI cada golosina fue d ,( a seria e va or maximo posible ra e un sabor d'f I verdadero con precisio' 7 D I erente, o cual es poco probable. . n. evuelva las g l ' I . seis. ¿Obtuvo el verdad Sd o osmas a reCipiente. Cierre ero e 67 C . medidas de riQjueza de . . aSI seguro Que no. ¿
CAPITuLO 9. DMRSIIW> DE ESPECIES

153

Recuadro 9. 1. Continuación 9.4).1 H' con 10&0 (ecuación 9.2). ~egistre estos estadísticos y devuelva las golosinas al recipiente. Repi ta este muestreo d~ 20 g?l~mas al menos tres veces. siempre devolviéndolas al recipiente para mantener la comUnidad ongmal de 207 individuos. ¿Se ajustan los valores de estos estadísticos de la muestra (los índices) a los verdaderos valores de la unidad de respuesta entera? ¿Q¡Jé tan Similares son entre ellos? ¿Es la golosina A. la cual es numéricamente dominante en la unidad de ~espuesta. numéricamente ~inante en cada una de las muestras tomadas al azar? ¿Q¡Jé pasaría si esta hubiera Sido una mdagaclón verdadera. en la cual hubiéramos muestreado en tres sitios Que sospechábamos Que tenían direrentes diversidades. y hubiéramos obtenido tres valores tan diferentes como los Que hemos obtenido sacando tres muestras de la misma comunidad de especies? ¿les habría atribuido algún significado biológico a estas diferencias? ¿Sería esto errado. y en ese caso cuáles serían las consecuencias de aplicar estos resultados a las decisiones de manejo? Si tiene tiempo. repita el procedimiento con muestras de 40 en lugar de 20. ¿Estiman estos nuevos estadísticos los verdaderos valores. mejor Que los anteriores? ¿Son los índices basados en muestras de 40 individuos menos variables entre ellos Que los basados en 20 individuos? ¿Está ya convencido de Que los índices de diversidad son simples estadísticos de la muestra y Que es poco probable Que renejen con precisión la comunidad de especies subyacente. debido a los azares del muestreo? Pero. la situación es peor todavía. En este ejercicio cualQuier golosina. independientemente de su sabor. tiene la misma probabilidad de ser extraída QlIe cualQuier otra. ¿Seguiría siendo cierto esto si las golosinas de uno de los sabores fueran más peQueñas. o más resbalosas. o más pesadas de manera Que tendieran a "hundirse'? ¿Sería más difícil "capturar- a estas golosinas Que a las más grandes y menos resbalosas. QlIe están en la parte superior de la mezcla? En este caso. ¿no serían las muestras y los índices no sólo variables sino también sesgados? Usted podría tratar de responder esta pregunta mezclando las golosinas con otras de distintas marcas. Como se señala en los pasos 10-12 en el capítulo 4. ¿h'!)' en la vida real una probabilidad igual de muestrear cualQuier individuo en el grupo de especies de interés (la población objetivo). independientemente de su especie. sexo o edad? Si su respuesta es no. como debería serlo. ¿cuánta confianza tiene en la precisión de sus medidas de la diversidad de especies? Aun si estas renexiones lo dejan deprimido. NO SE CQM¡\ lAS GOLOSINAS TQDl\vfA.

H' puede desfigurar

la diversidad de

Nuevamente. corno se muestra en la ",,.J. ct __ .. "..,. logaritmos QlIe usted selecck'ilC valores de este estadístico sin crudos. no había manera de c~ muestrea el sitio I de la exam ina el sitio 2 y

."", dc

CAPfTULO 9, DIVERSIDAD DE ESPECIES

154 ue sí ('Basaría usted una decisión de , I j7 Natura Imen te QJ ' , cad más diverso Que e , " é base de logaritmo se uso en a caso. Confío en Que primero revisara QU , has historias (y no dudo Que muchas son reales) de la Todavía persisten muc I c'lones de impacto ambiental en los Estados re@enr las eva ua empezaron a d sultores de pocos escrúpulos Que fueron l elemp o• aIguna s, empresas e I tcon ban esta infortunada propiedad de H,'Por contaminadoras, ' ' to negat'IYO en " dexp o af'brica de agrOQuímicos no tienen Impac descargas toxicas e una , am'b a de Ia p1anta con ' aalos insectOS bentónicoS no tiene Que ca Icu Iar H par " sob' ro , I 't s naturales (base e) - si es Qlle algun Insecto revive r abalo en ogan mo l'o paisa'leJ (QlJé pasa si las Industnas ' ' contratan ocurra hay, en sUprop ' 1 !al ' 1 t ' genuas para evaluar 105 efectos ambientales de la ta a cornefC • o slmp emen e In ' " "dad de carreteras o la descarga de desperdicios en los nos? Esta poslblh referir C. sobre H', Es difícil hacer trampa con e'mI pues no h" P ""

Lo más importante: ¿cuántas especies. o cuáles son? El resumen de los valores de los n, en un solo estadístico, al igual Q!Je el valor promedio, pierde una tremenda cantidad de información, Si usted involucradas son entidades intercambiables, esta pérdida de información no Por ejemplo, un ecólogo de ecosistemas Que está investigando la relación entre los nujos de energía, puede justificar su tratamiento de todas las especies eQuivalentes, 0, en un estudio básico de la diversidad de ranas con respecto a uso de H' o (mejor) e,,,, puede ser adecuado (pero vea más adelante), Sin la conservación, muchas de sus inQuietudes relacionadas con la diversidad de de la integridad ecológica o la "salud" de la biota nativa. Probablemente, en un son más cruciales Que otras para la salud o la integridad de la biota, plantas o peces @e está compuesta por especies nativas es más saludable y Que una comunidad igualmente diversa pero compuesta por especies exótIcaS de una medida de diversidad sin tener en cuenta la identidad de las especies

?:

R~examine la tabla 1. Las especies Que más contribuyen a los altos valores e el SitiO 3 son exotlcas, En este SitiO hay menos especies nativas, y ellas en los Sillas 1J 2, Parece Que el sitio 3 está siendo, o ha sido, alterado y por un conlunto de plantas oportunistas, En este caso, asf como puede de especies - medida por H' o e,,,, - puede de hecho aumentar cuando se lo cual muestra Que el supuesto fundamental presentado al principio del usted me pidiera Que les aumente la H' o e de plantas herbáceas o de bOSQue yo si I ,.., b d ' mp emente permitiría Que lo invadan las especies

Eor es, ¿Va usted a continuar usando solamente H' o spero fervientemente Que no,

e

para

...

Finalmente al comb' I d crucial sob~e las es ma,r os atos de la muestra en un solo rndlce. peCles nativas en sr. Los sitios I Y 2 presentan

CAPfruL09. DMRSIIW>DEESPEClES

ISS

diversidad. pero la abundan~ia relativa de las especies ampliamente entre los dos sitios. SI algunas de estas espeCies fueran de Interés especial . esta diferencia podrra . <-r. Importante Ah ' b . . . ora. ¿no sena ueno si se pudiera condensar toda la información en 'un solo formato Q!Je representara todos los aspectos de la diversidad de especies. pero también le dijera algo sobre las especies mismas?

Representación de la diversidad por medio de gráficos de abundancias relativas De hecho. existe una alternativa a los fndices de diversidad Que es simple y casi Ideal. No se trata de un simple valor numérico sino de un gráfico de abundancias relativas (también conocido como un gráfico de dominancia-diversidad. gráfico de rango-abundancia o "curva de Whittaker")l. Para hacer un gráfico de rango-abundancia para una muestra de S especies. cada una con n, individuos. primero calcule los valores de Pi según la ecuación 9.1. Luego. calcule el logaritmo en base 10. de cada valor de Pr Puesto Que los valores de P, son todos < 1.0. los valores de log,o P, :S 0.0. Luego. consiga una hola de papel milimetrado y dibuje los dos ejes. La abscisa (eje xl es el "orden de las especies de la más a la menos abundante" (del mayor al menor valor de P, o log,¡, p,l. La ordenada (eje y) es "10&0 p;. A continuación graflQ!Je el valor de log,o Pi para cada una de las S especies. comenzando con la más abundante (c'!Y0 rango = 1) y terminando con la menos abundante (c'!Y0 rango = 5). Esta última a menudo tiene un n, = l. Puesto Q!Je los puntos en la abscisa no indican valores absolutos. sino simplemente el orden en la muestra. se puede graficar dos o más muestras Que uno desea comparar en el mismo sistema de ejes. En la figura 9.1. se ha grafleado los datos de los tres sitios de la tabla 9.1. El paso final puede parecer trivial pero es crfticamente Importante: identifiQue cada punto en el gráfico con el nombre o un código para la especie QJJe representa. Para practicar. ~ al recuadro 9.2.

Recuadro 9.2. Cómo grafiear las curvas de abundancias relativas PractiQlJe dibujar las gráficas de abundancias relativas. bien sea usando los de la muestra de 20 golosinas del ejercicio del recuadro 9.1. o ~ los valores de una nueva de 20 golosinas. Siga el procedimiento de la sección Representación de la diversidad ' : medio de gráficos de abundancias relativas". el cual se ilustra en la figura 9.1. Ha&a un g'Iko 10&0 P, para cada "especie" de golosina. ordenando las de}tla mZ a la valor "0.0" en el el Los puntos deben estar separados por una distancia fiJa en el eje . O la escala. extremo superior del ele y. Procediendo hacia abaJo. IIIIIQIIC los puntos "l.OJ "2. enQIK 111M3 este último cerca del origen (en este caso no ,vaIoIa el nIIIIIIft la cada punlo con el sabor de la golosina Interprete este gráfico de acuerdo a la Sura

«

A continuación. repita lodo el azar del recipiente. Dibuje la ¿Cambia la rorma de la curval Ahora. prepare un composición:

156

IVERSIDAD DE ESPECIES D CAPiTULO 9.

.,

ContinuaClon 2 Recua dro 9. ' 70 golosinas del sabor (color) A 100 del B I del C

I del D

5 del E 30 del F SaQue 50 golosinas y grafiQue la curva de abundancias relativ~ Compare las tres gráficas. ¿Ha cambiado la forma de las curvas. la "cola" diferente? Probablemente no mucho. al menos en su fOirv·'IIIIIIa. ..· las especies? Reflexione sobre esto. Tenga paciencia y NO SE COMA

Note Qlle en lugar de 105 valores de log,o Pi' uno podría graficar los log n destacan las disparidades en N (tamaño de la muestra) entre 'o , Que podría ser útil en su interpretación. Las "colas" de todas las con n, = l. se alinean horizontalmente. Por otra parte. los gráficos con diferentes curvas. 105 cambios en el orden de abundancia de las muestras en la dominancia numérica. A menudo. pero no siempre. SOR Si le gustaría comparar las dos aproximaciones. refiérase a la tabla log,o ni en lugar de log,o Pi Y compare los resultados con los Interpretación de los gráficos de

abundancias relativas

C.on,los gráficos de abundancias relativas se puede comparar bl,ologlcamente importantes de la diversidad de especies. El ancho numero de puntos Que contiene. es decir. S. En la figura 9.1 se representa el si tio I abarca un ancho mayor. y por lo tanto tiene SitiO..... 2 Sin embargo . tam b"len se nota Que esta diferencia es las colas o la part h ' I d . ' e onzonta e la curva Que representa las ausencia puede ser un azar del muestreo. Por otra parte excepto curvas son 'd ' t' I • . I en Icas. o Que significa Que la igualdad o su misma en los dos T P • más SI lOS. ero espere: la secuencia de especies es comunes están en arde puede ser mu . n opuesto. Si las especies A y/o C !Y Importante. Sin embargo el ma or parte. la pen'diente!Y , c~ntraste visual se nota entre los sitios mas pana del sitio 3 indica la mayor

CAPtruLO 9. DMRSIOAD DE ESPECIES

157

abundancia intermedia y ninguna con una dOillna I ~ . o la e en el 2. I nc a num rica tan pronunciada como la A en el sitio

je

0.0

e

A

F

-2.0

J

L

-3.0 Orden en .. rIiIMSInI

.. m6s

........ m.na.

abundant8

Figura 9.1. . Gráficas de abundancias relativas (dominancia - diversidad. rango-abundancia) de los de la tabla 9.1. Note @e la ordenada (eje JI está en escala logarítmica. Las especies de cada muestra graficadas de mayor a menor abundancia (del P, más alto al más bajo). dentro de esa muestra. Se incluir varias muestras por gráfica. Con sólo Identificar los puntos se muestra la posición de cada rspcclc en cada lo cual es tal vez la Cl!I acterfstlca más 6111 de

Pero. ¿Qué especies componen la COililJllidad tan revela Que el sitio 3 está dominado por las especies nativas @e dominan en los 5"1os B). Por supuesto. uno podrfa 111 tabla 9.1. Sin embargo. los Complementando los

158

CApiTULO 9. DIVERSIDAD DE ESPECIES

. S nativas (en este caso. N sería la suma de los n " I e para las especie I ca cu ar ,,, I I ) o para un cierto gremio de intereso No hay nada h b 'a Que recaJcu ar os P, . di· a rr d. .d d s·lemprey cuando usted no depen a exc uSlvamente I ' dices de IverSI a . . os In f' . t Q!ue use los gráficos de abundancias relativas como la sugiero en atl camen e b·· . d· ad ., d I d·versidad de especies de un grupo O letlvo o In re oro la evaluaclo n e al . , .cos b'· M' ., n de manel·o o para estudios ecologl aSlcos. as de conservaclo . con aún más fuerza.

Las escalas de la diversidad de especies la re resentación de la diversidad de especies. sea por medio de índices o de la es~la espacial y temporal de la unidad de evaluación Que se ha utilizado. la unidad de evaluación en el tiempo o el espacio. se incluirán especies como lo sugieren los capítulos 4 y 6. si se mueve la unidad de evaluación a unidad de respuesta. o se evalúa en otro momento. probablemente se menos cambiarán las P, de las encontradas previamente. Esta característica. o sea. la heterogeneidad en la composición de especies manera diferente y muy útil de ver la diversidad de especies. Hasta ahora dentro de una cierta región. Q!Je puede ser peQueña o grande. las y grande. se denominan diversidad intra-hábitat y diversidad regional, (gamma). respectivamente. Regrese una vez más a la figura 4.1. la sotobosQue dentro de una parcela TS o ST sería la diversidad intra-hábltat. toda la reserva. incluyendo los tres tipos de vegetación, sería en este caso llegamos de la una a la otra y por Qué debería importarnos? Definamos, la diversidad entre hábitats. o diversidad jJ. para un comp?slclon de especies de una parte del paisaje a otra (por ejemplo. Que tiene exactamente la misma composición de especies en todas diverSidad pde cero. las diversidades local (a) y regional (r) serán el cual la campo .. , d . ais . slclon e espeCies cambia rápidamente. tiene una alta p ) ~I~ en total tiene muchas más especies (diverSidad r) Que cualQuier a ate Que estos usos de las letras griegas a y fJ no tienen en a inferencia estadística (capítulo 5).1

i.

Por muchas décadas los ecól . . diversidades intra-hábitat (a ogos Y conservaclonlstas han entre hábitats _ lo cual ) Y,reglo nal (r ). Existen pocos cambio en la campos· ., d~benamos agradecer. Una medida muy extremo al otro d I IClon e especies por unidad de distancia. 4 e a reserva de la f· ranas por tres noche Igura .2. parando cada 1000 Composición de es s consecutivas. la comparación de la peCles entre cad Ocurren los mavores b. a par sucesivo de muestras v· t d :J cam lOS · ésto ' 1 IS a e las ranas ' t . s sena n os sitios de ma!Y0r d d i ' es os Son los sT d on e as fuentes y I . I lOS ande hay más lIpos os sumideros ' estan entremezclados.

CAPITuLO 9. DIVERSIDAD DE ESPECIES

Recuadro 9.3. Cálculo de la siml

entre muestras

Existen muchas técnicas numéricas para cuantificar la similitud. o la direrencia. en la composición de espectes entre muestras. Muchas de las variedades de la estadística multivariable (capítulo S) son simplemente formas sofisticadas de comparar muchas muestras a la vez. según su composición de espeCies ..Sin embargo. para. comparar sólo dos muestras. muchos ecólogos usan una medida extraordinariamente simple y directa: la similitud ~roporcional o SP. Para calcular la SP. examine los valores crudos (no los logaritmos) de P, para las especies en cada una de las dos muestras. 1y 2. Para cada especie i Que está presente en una o ambas muestras. anote el menor de los dos valores de Pi' es decir. p" o p,2 · Si una especie está ausente de una de las muestras. el menor valor es obviamente cero. Sume los valores Que ha registrado. En otras palabras. s

SP =

L min(Pil'pi2)

(9.5)

j '"" 1

Los valores de SPvarían entre O (ninguna especie en común) y 1.0 (ambas muestras son idénticas en composición y proporciones de especies). Por ejemplo. la SP entre los sitios 1y 2 (tabla 9.1) es 0.154 (especie A) + 0.205 (B) + 0.153 (C) + 0.051 (D) + 0.051 (E) + 0.015 (F) + O.OIS (G) + O (H) + 0.003 (J) + O (K) + O (L) = 0.647. En otras palabras. los sitios 1y 2. o mejor dicho. las dosmuestras de los sitios 1y 2. son 64.7% similares. Igualmente. la SP entre los sitios 1y 3 es 0.139 y entre los sitios 2 y 3 es 0.146. Compruebe mis cálculos. Ahora. de vuelta a las golosinas. (1) Calcule la SPverdadera entre los dos recipientes completos de 207 golosinas cada uno (unidades de respuesta). de acuerdo a las mezclas especificadas en los recuadros 9.1 y 9.2. Por supuesto. si ésta fuera una investigación de campo no podríamos hacer esto. (2) Ahora calcule la SP entre las dos muestras de SO golosinas de cada uno de los recipientes. Que se usaron para construir la segunda y tercera curva en el recuadro 9.2. ¿Se ajusta la SP de la muestra al valor verdadero? ¿Es mayor o menor? (3) Finalmente. extraiga cuatro muestras aleatorias de 15 golosinas cada una. de la siguiente manera: las muestras Iy 2 del primer recipiente. devolviendo las golosinas después de cada extracción. y las muestras 3y 4 del segundo. Calcule la SP para cada uno de los seis posibles pares: 1-2. 1-3. 1-4. 2-3. 2-4 Y 3-4. SI sus muestras renejaran perfectamente el conjunto de golosinas su~cente. la SP entre cualQllier par de muestras obtenidas de la misma unidad de respuesta - como entre las muestras 1-2 ó 3-4 sería siempre 1.0. ¿correcto? ¿Q!Jé valores realmente obtuvo de las comparaciones 1-2 y 3-4? Y si las muestras de 15 golosinas renejaran perfectamente la composición de especies de las unidades de respuesta (recipientes) de las Que fueron extraídas. ¿cuál sería la SP entre las 1-3 ó 2-4 ó 2-3 ó 1-4? ¿Qué valores realmente obtuvo para estas comparaciones? ¿Es la SPuna medida exacta y "verdadera" en la QIIe puede tener confianza absoluta. o es otro de la muestra. de exactitud variable? ¿Cómo aplicará esta nueva sabldwl'aal de Indagaciones en la vida real. para comparar bIudo CIII,SII

IS9

160

CAPITULO 9, DIVERSIDAD DE ESPECIES

., n

Recuadro 9.3. ContinuaclO · . " n la diversidad fJ (vea el texto) aumenta con la Note Que por defmlclO . .d , " d stras sucesivas a lo largo de un gradiente. SI esca slmilltu , entre mue " ,. 'vers'ldad fJ simplemente calcule la dlsmll/llud problemas so bre dI .

DP = 1- SP Es decir, mientras mayor sea la diferencia entre conjuntos de especies a lo mayor es la diversidad fJ, Note . Que Colwell y Coddington ( "complementariedad" en lugar de diSimilitud, AHORA Sr. se puede comer las golosinas, Buen provecho,

¿Por Qué preocuparse por la diversidad fJ ? ¿No es algo más bien esotérico? conservación presentada en el capítulo 1. y las sugerencias al final del 6. SI para conservación, ¿dónde concentraría sus esfuerzos: en los sitios de ¿Cuáles sitios les darían a las especies nativas las mejores opciones para cambio climático? ¿En cuáles sitios es probable Que la fauna sea más menos una organización internacional de conservación está actualmente concentración de biodiversidad ("hotspots") basándose en la diversidad fJ. a ó r (vea también Poiani et al. 2000).

¿Qué hacer? De nuevo, lo ideal es aproximarse al problema de la conservación varios niveles (Noss 1990), desde la diversidad genética dentro de las de procesos ecológicos. Sin embargo. en la práctica es más fácil procesos ecológicos, De cualQuier manera, cuando esté trabalando de especies: 1.

EnfóQuese en la diversidad a. Seleccione las unidades de cuidado. ¿Tiene usted confianza en Q!Je está muestreando una de especies subyacente. o es su muestreo tan débil QlJe es apepas deun reoplente con 207 golosinas (recuadro 9.1}? Después del CUidado Ios graTICOS de abundancias relativas. Si usted Insiste. í ' nd.lCes de diverSidad o simplemente S, pero mire con anahSls (vea más a 'b ) E ' (1971) D ni a, n teona, los mejores índices serran • ' esafortunadamente, si usted usara estos fndlces Que está habland o, S"I es necesano usar índices use la me • lnr Nunca apliQue H' . ,m b ' ' a menos Que tenga una muy buena razón uy o stmado(a) e insiste en usar H'. siempre IndlQlJe en

CAPITULO 9. DIVERSIDAD DE ESPECIES

161

Por supuesto. uno también puede usar una aproximación similar (gráficos de abundancias relativas. complementadas SI es necesario con índices) para estudiar los otros niveles de la biodiversidad. P~r ejemplo. se ~ría ~acer el gráfico usando el número de individuos por género. o por gremio trofico. Se. ~na ,examinar la diversidad de hábitats en un paisaje. en cuyo caso PI representaría la proporClon del area. ~otal ocupada por el hábitat i. Se podría examinar la diversidad de genotipos dentro de una poblaClon de una planta o un animal. en donde PI sería la proporción de individuos Que tienen el genotipo i. O se podría presentar la dieta o el uso de hábitats de una población de animales. En Latinoamérica en particular. el uso de índices numéricos de diversidad entre los ecólogos y los conservacionistas está en aumento exponencial. No puedo evitar expresar mi opinión de una manera enfática: con respecto a la conservación de la biodiversidad. Quienes usan los índices de

diversidad deben justificar explícita e ineQuívocamente por Qué los índices son apropiados y necesarios para los fines de la indagación o su posterior aplicación. En realidad. no puedo mencionar ni un solo caso en Que los índices de diversidad sean necesarios. apropiados o útiles para la conservación de la biodiversidad. Además. renexionando sobre mi propio uso de los índices de diversidad en mi trabajo desde 1970. s~ muy escéptico sobre su valor aun en los estud ios de ecología básica. excepto. Quizás. para propósitos muy específicos tales como expresar la diversidad de recursos alimenticios de un grupo particular de animales. En su uso general. los índices sencillamente pierden mucha información Que es biológicamente significativa. Es muy fáci l Que sean mal usados y mal interpretados. El valor numérico Que provee un índice no dice nada
Considere la diversidad fJ. ¿Le llama la atención el uso de la tasa de cambio en composición de especies en escala amplia. como una medida de la biodiversidad Que tiene importantes implicaciones para la conservación? Si es asf. considere realizar algunas indagaciones sobr~ la diversidad fJ. Podrfa elllpezar usando la simple técnica presentada en el recuadro 9.3. para examinar muestras tomadas en transectos a lo largo de gradientes climáticos. o altitudinales. o perpendiculares a algún rasgo topográfico Importante. Sin embargo. al Igual QPe cuando se investiga la diversidad a (tabla 9.1). tenga cuidado cuáles especies incll!)'e en la medida. Es mucho mZ importante aplicar el sentido común y su conocimiento de la historia natural a los relacionados con diversidad de especies. QPt aplicar t«nleas Tenga en mente QPe las especies no son simples n6meros.

'"

CAPITULO 10 Cómo extender el alcance de la indagación

La América !latinal no debe imitar servilmente. sino ser original. - Simón Rodríguez (l8SI)'

¿Son los profesionales de la conservación y los biólogos de campo los únicos capaces de y aplicar la indagación científica a las preguntas Que les intrigan y les preocupan? El elemplo del en el capítulo 2 sugiere lo contrario. Los biólogos y otros profesionales de la conservación deflnillYamcnk no tenemos el monopolio de la conservación. La conservación a largo plazo está en las manos. y mentes de las personas Que van a estar allf. aun después de QPC • de la d último administrador o profesional de la conservación y el último tramo de cerco de alambre de p6as alrededor de la reserva. Por lo tanto. las estrategias de conservación Incluir.,.. facultar a una variedad de personas para tomar decisiones sensatas sobre las .,.. manejar su entorno natural - aun si esas decisiones no son las Buena parte de este libro ha estado dedicaclo a discutir d proceso de d J la historia natural como medios críticamente importantes .,.. capacitarlo. (DIlO o ecólogo de campo. para Q!Je pueda tornar las capacitar también a otras personas? Este capítulo sugiere unas cuantas formas en las QJiC la varios grupos de personas. todas las cuales es'*' o paisajes más grandes. aunQue es poco QIIC se cerlificados o ecólogos con tRulo. Por las Que rodea el área protegida Incll!YC" Que afectan la conservación en esa misma área en una o mds

se,.. en d desUno de 1Is __ de

a

164

CAP(r ULO 10. CÓMO

EXTENDER EL ALCANCE DE LA INDAGACiÓN

'd d I cales y Que en su patrull a del área protegida pasan buena de comunl a es o capacidad . . , Fina . Imente. estan ' Ios de observaClon. do su campo. aguzan I " d d a'sal'es cercanos o lejanos para recorrer e centro e . . . Que vienen e pi o los senderos. antes de regresar a casa y continuar tomando decIsiones QJle a diario en sus alrededores . ¿Son capaces de indagar. todas ~stas personas? de indagar. o es la indagación el derecho ex clusIvo de la elite de los Espero Que usted ya conozca la respues ta. Probablemente. usted ha sido testigo de muchos esfuerzos para sensibilizar a cuestiones de conservación. Por ejemplo. las iniciativas de manejo particlpatlYo en las comunidadesya están involucrando a gente de la comunidad local de educación ambiental se enfocan en los niños. tanto de las ciudades como del menudo asisten a talleres sobre principios de biología y ecología. Los naturaleza" introducen a los visitantes a la biota y los procesos ecológicos contribuir con algo novedoso a estos esfuerzos? Por supuesto. y es crítico hagan. Muy pocos eSQUemas retan a los miembros de la comunidad. escolares, Que hagan preguntas acerca de su entorno. y menos aún les exigen QPe través de una experiencia de primera manoy a Que renexionen sobre las Que usted ha adQuirido habilidad en la indagación científica. considere experiencia.

Las comu~i,dades ~o.cal~s y la indagación científica: la conservaclon partlclpatlva Idealmente. cualQuier estrategia de conservación involucraría la etapa del ciclo ~e ma.nejo (vea Margoluis y Salafsky 1998). bien sea QPe la (figura 2.4) sea IdentifICada por los mismos miembros de la comunidad o local puede consistir en colonos recién llegados. comunidades ' reglon.laom" una mezcla de amb os. Estas personas tienen sentimientos sobre

gent~

cual proba~::~:~mrnatural en la Que viven y trabajan. sino también hacia con frecuencia fr~s~acno~~c:;Je~~ lo menos tan bi~n como usted. Tales si los miembros de la c 'd d os de conservaClon. pueden transforlllarse omunr a ven cómo la ind ., I Que ellos generan. ¿Cómo uede .. agaClon comp eta consultarles sus inQuiet usted faCilitar esto? No es suficiente contexto para esas u es y preguntas y prometerles Que las va a el siguiente es un ppors~gbul ntas y continuar a partir de ahí. ¿Cuál es el I e escenario.

1

Sugerencias para \' CI b rea Izar un taller Que inicie la • o a ore con los líderes comunitari uno). como una actividad ' os para organizar un taller de dos d I conlunta Si I . a•o escentes y adultos de la co . . o permiten las costumbres dla. empezando desde ta t munldad. tanto hombres como vespertinas. Ofrezca SUb~id~:prlano en la mañana como sea posible e almuerzo (comida y bebida), así

CAPtrulO 10. COMO EXTENDER El AlCANCE DE lA INDAGACION

165

la mañana y la tarde. Provea una libreta y un lápiz para cada participante. Pida Que el taller se lleve a cabo en la escuel" u otro centro comunitario. los participan tes en el taller pueden ser no sólo los miembros de la comunidad interesados. sino también un p~ueño número de "facililadores" incl~éndolo a usted. los facilitadores pueden incluir a guardaparQues o blologos Que J3 hayan practlC.ado el proceso de indagación (vea abajo). Es imprescindible Que todos los factlltadores tengan personalidad humilde y transparente. y un buen sentido del humor. El taller podría llevarse a cabo de la siguiente manera:

1.

En su ca lidad de facilitador. presente las metas del taller. la meta fundamental es capacitar a los participantes en una manera de articular las inQuietudes acerca del destino del entorno Que les rodea; plantear preguntas reales e importantes sobre estas inQuietudes: responderlas ellos mismos de primera mano y finalmente. aplicar los hallazgos al manejo propio del entorno. El entorno local incluye no sólo el pueblo y la matriz semi-natural en la Que ellos residen. sino también el área protegida cercana (Si es Que existe alguna).

2.

Pídale a todos los participantes Que se presenten.

3. Como facilitador. presente el tema de fondo: el uso sostenible a largo plazo del paisaje local y sus recursos naturales. Empiece planteando a los participantes dos preguntas provocativas: "¿Qu isieran ustedes Que sus hijos. nietos y biznietos pudieran vivir en el mismo paisaje Que nos rodea hoy en día? ¿Quisieran Que ellos tuvieran acceso a los mismos recursos Que ustedes usan hoy en día - suelos fértiles. animales de monte para cazar. peces en los ríos. plantas medicinales y de otros usos en el bOSQue. agua limpia?" Muy seguramente. los participantes van a contestar ambas preguntas con un sr enfático. Señale Que lo Que ellos están diciendo es Que les gustaría conservar el paisaje localy sus elementos importantes. Brevemente. enfatice Que la conservación no es de ningún modo cuestión de declarar desde arriba la protección de áreas y prohibir su uso. Más bien. es un medio para asegurarse Que el paisaje y sus recursos naturales estén disponibles para las generaciones futuras. Pregunte. "si esto es así. entonces. ¿cómo podemos lograr la conservación?". Presente el eS(lpema de la Ugura 1.1. modificado según sea necesario. para justificar la necesidad de la indagación (investigación) para lograr las metas de conservación. 4. D iscuta "cómo convertirse en un Indagador científico". Presente el ciclo de tndtlgactooy el ciclo de indagación aplicada (nguras 1.la y 1.lb. respecttV3mente). Ilustre los dos ciclos de indagación con ejemplos de la vida cotidiana de los participantes. tal COIIIO el ejemplo del campesino en el capítulo 2 u otro sea mis apropiado para las locales. Enfatice
166

ÓMO EXTENDER El ALCANCE DE LA INDAGACiÓN CAPiTULO 10. C

acerca de los asignado.

dinámica social y el grado de alfabetización. los participantes pueden de independientemente. o en grupos dentro de I?s cuales debe haberse Los faci litadores deben tener cuidado tanto aQul como en otros propias perspectivas. 6. Vuelvan a juntarse. Recuérdele a todos Que ninguna pregunta es participante o a cada grupo Que lea en voz alta sus preguntas. Usted se habilidades de observación Que se evidencia en las preguntas. Sea críticas. por constructivas Que sean, a las preguntas. 7. Regrese a los cuatro pasos del ciclo de indagación aplicada (figura es el primero y el más importante de estos pasos, pero Que los demás si se Quiere obtener una respuesta útil. Ahora diga, "sí. todas las algunas lo son más Que otras en cuanto a su capacidad para llevarnos la acción, la renexióny la aplicación" . Presente, uno por uno, los cuatro (en el capítulo 3), más las preguntas claves "¿Qué están Para las preguntas Que no se conformen a los criterios, presente e para Que sí lo hagan . 8. Agrupe a los parti cipantes en eQuipos conformados por unos cinco y un(a) facilitador( a). Si el taller es de dos o tres días, estos preguntas Que cumplan con los cuatro criterios. Los miembros de sobre un radio de SO m a partir de un punto central. Ellos preguntas cuya escala espacial tenga como máximo un círculo de entre ellos, eligen una pregunta y luego la refinan hasta Que crean con todos los en·tenos. · Una vez Que todos los eQuipos han pregunta oralmente. En cada caso, el público debe preguntarse: • cuatro criteri os) y S'I .' ,. . no, (como se puede reformular para QPe Cflllca constructiva tanto como sea apropiado. Si el taller es de permite, haga otra sesión de práctica, péro cambie los

CNfTuLO 10. CÓMO EXTENDER EL AlCANCE DE lA INDAGACiÓN

167

Figura 10.2. Formulación de preguntas de la vida real. Los residentes de la zona de amortiguación del ParQue Nacional Impenetrable Bwindi. Uganda (Rutugunda Parish) están discutiendo preguntas sobre el uso sostenible. en la periferia del parQue. de las plantas medicinales y aQuéllas usadas en cestería.

du;a un día. va a tener Q!Je saltarse esta fase de práctica completamente - aunQue no la primera practICa con las parcelas de SO x SO cm - y proceder directamente al siguiente paso. 9. Forme nuevos grupos con un(a) facilitador(a) por grupo. Pida a cada eQuipo Que elija a uno de los miembros de la comunidad como su presentador. La tarea de cada eQuipo es enunciar una pregunta de la vida real Que se derive de las inQuietudes de manejo local o de conservación o inQuietudes similares. como las de la agroecología. el ganado o el agua - y Que pueda ser contestada a través de la indagación científica. teniendo en cuenta el cuarto criterio de las preguntas: ningún instrumento sofisticado. Haga Que los eQuipos deambulen independientemente. observen el paisaje cercano y lejano. piensen. discutan las inQuietudes Que pudieran ser resueltas con una indagación. propongan preguntas Que cumplan con los cuatro criterios (capítulo 3). negocien y luego propongan y refinen una pregunta por eQuipo (figura 10.2) - básicamente haciendo lo Que usted hizo en el recuadro 3.2. Si la idea del taller es trabajar una inQuietud de conservación y manejo Que la comunidad y usted ya habían propuesto (figura 2.4). entonces pídale a los participantes Que dirijan sus preguntas hacia ese tema. Algunos ejemplos de tales temas pueden ser: la cosecha de productos forestales no maderables. cacería. tala selectiva. minería en peQueña escala. efectos de borde. manejo del pastoreo o protección de una cuenca. Si la idea del taller es trabajar inQUietudes de conservación y manejo sin ninguna restricción (lo Que generalmente es preferible ¿no?). señale Q!JC los miembros de cada grupo tienen Q!Je estar de acuerdo con la illQ!Jie\ud Q!Je van a trabajar antes de estructurar la pregunta. De todas maneras es imprescindible QUe los facilitadores no dirijan el proceso. sino QIIe se Q!Jeden calladi tos y Que sólo la) le brinden el respaldo al proceso de cumplir con los cuatro criterios y (b) se aseguren de Q!Je el CQI.Ilpo no se desvfc 10. lúntense de nuevo para de crítica constructiva. 11. Haga una votación clasificar las

(5610 CXID b

168

CAPíTULO 10. CÓMO EXTENDER EL ALCANCE DE LA INDAGACIÓN

12. Ahora introduzca la siguiente fase crítica. la ~~cha Que conecta la pregunta acción _ esto es. la vía para diseñar la IndagaClon Qlle melo~ contestará la o más días disponibles. primero pase por al menos el p~lm_er acto ~el familiarice a los participantes con los fundamentos del dlsenoJ QlJlÚS presente el eSQuema de los 18 pasos (capítulo 4). sino una version más sencilla puntos más importantes. [Para este fin hemos desarrollado un proceso de 13. Guíe al grupo entero en el proceso de bOSQuejar un diseño de un estudio calificación más alta. Discuta la naturaleza de los resultados Que podrían luego de la etapa de renexión. éstos podrían aplicarse para resolver la 14. Si hay suficiente tiempo. repita el proceso para la segunda pregunta de asegúrese Que ha dejado suficiente tiempo para los últimos pasos. 15. Discuta los mecanismos de colaboración Que usarían para el resto del Decida. en grupo. cuáles serían las responsabilidades y los compromisos de Que están interesadas. de usted. de otros biólogos o profesionales de la instituciones. Tenga especial cuidado de Qlle gradualmente no le ~ profesionales la responsabilidad de completar el diseño. hacer el trabajo de datos y hacer la renexión. Más bien. tome medidas para asegurar Q!Je los de la comunidad van a continuar participando completamente tanto en los como prácticos de la indagación. 16. Elija un comité compuesto por partes iguales de gente localy facilitadores. Que ha seleccionado la comunidad está dentro de su área de indagación se beneficiaría de la asesoría de personas externas. la la de contactarlas. No obstante. recalQlle Que tales personas externas se de Que sea necesario. sólo en caso de Que ya h'o/
¿Es "la indagación comunitaria" un idealismo? Usted se Quedará asombrado/a. como me ha sucedido a mí. de la velocidad abs?rben los temas fundamentales de este libro y los aplican en formas alg.un respaldo .(nunca la direCCión) de parte de los facilitadores. la refinado y calificado varias preguntas. todas las cuales cumplen con los inQUietudes de la vida real. Idealmente usted y ellos también habrán : contestar esas misma s preguntas y habran ' asignado responsabilidades para pocas personas locales I d· P en e estu 10 subsiguiente. se puede seguir rogramen un taller vespertino una vez al mes. para Que todos los

CAPITULO 10.

EXTENDER EL AlCANCE DE lA I~IÓN

169

progreso. describan sus descubrimientos y reveses presenten resultados l" 'dan . . d i ' pre Imlnares y pi conselo. Una vez Que se termina e tomar os datos. involucren de nuevo a la com 'dad . . · Un! entera para Q!Je partICipe en Ita dos. re neXlonar. proponer pautas de manel'O Y con<-~'ón evaluar los. resu l' I . 'bl .. l ' ~, .....1 • ap lcar as y SI es posl e. ha~er un segUimiento a as conse~u~nCl~ (el moniloreo). Si tiene éxito en esLa asociación intelectual y practica con la gente local de prinCIpiO a !In. como mínimo algunos sentirán "orgullo de pertenencia" hacia cualQUier pauta Que resulte y se aseguraran de hacerla runcionar. (.y como max' I' mo]. No h~ l'Iml'tes.

•

Siendo realistas. ¿puede tener éxito la indagación comunitaria? A menudo. pero no siempre. Lastimosamente. algunos biólogos u otros proresionales de la conservación están convencidos de Que son una élite y no estarán dispuestos a delegar tanta responsabilidad intelectual a la comunidad local o a permitir Que las preguntas de los locales les dicten la naturaleza de su investigación. De manera similar. los "proresionales" podrían cambiar sutilmente la pregunta hacia una Que encaje mejor con sus intereses propios. El lado de la comunidad tampoco es siempre armonioso. La "noble comunidad" es un mito del mismo calibre Que el del "noble salvaje". Cada comunidad tiene sus trazas de problemas internos. pleitos dentro y entre ramilias y manipulaciones políticas. El área protegida. su manejo y sus administradores pueden causar resentimiento. particularmente entre los colonos más recientes Quienes. al contrario de ciertos grupos indígenas. no tienen derecho a utilizar los recursos del área protegida. Sin embargo. actualmente la "indagación comunitaria" se está llevando a cabo con gran éxito en varios paisajes sudamericanos. especialmente en Bolivia. Ecuador y Guyana. Si sus relaciones con la comunidad son buenas. haga el ensayo. La indagación comunitaria puede ser una de las actividades más útiles y duraderas Que usted haya estimulado. Ensáyela.

Los niños locales y la indagación científica Los niños de hoy serán los tomadores de decisiones de mañana. Sería ideal Q!le la nueva generación ya estuviera adQuiriendo experiencia sobre cómo hacer y contestar preguntas acerca de su entorno diario. y cómo renexionar después. Así. para cuando sean adultos ya serán pensadores objetiVOS. indagadores hábiles y tomarán decisiones sensatas sobre cómo conservar y utilizar la biodiversidad local de la melor rorma. ¿Está esta noble meta distante de.sus responsabilidades y capacidad? De ninguna manera. Considere presentar el proceso de indagación (figura 2.2a) a las escuelas locales como parte de su educación en ciencias naturales y los "ejes transversales" de las reformas educativas. Encontrará Q!le muchos maestros rurales adoptan con entusiasmo un concepto de indagación cientffica Que sea Intelectualmente retacb' y económicamente barato y Que se pueda hacer en los patios de sus escuelas. especialmente si se dan cuenta de Que este método puede cubrir una parte considerable de su currfculum obligatorio. En piense en las maneras de estimular el desarrollo de programas locales de "la de en ~ patio de la escuela". o "la EEPE" (Feinslnger. Marguttl y Ovledo 1997;. Felnslnger J 1997. Arango. Chaves y Feinsinger 2(02). El primer paso podría ser un taller de pan rñlcstr05 de primaria de .....era QIIC dios. J más tarde sus estudiantes. la habilidad pan reaI_ lis pero completas. Que involucren lbs anlmaln. las pIInIas. actividades humanas en los terrenos de la escueta. Que usted realiza. no sólo también el de la reflexión. a renexionar sobre

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CApiTULO 10. CÓMO

EXTENDEREL ALCANCE DE LA INDAGACiÓN

. d I elaya relacionarlos con fenómenos alio e a escu ' tarán tomando decisiones mas P Ia Cual es escaaen .. .. I ar información sobre la EEPE y recursoS para busc

a m~or escala en el adel anteiend a vi a. El Ios otros acercamientos

Por otro lado, si usted trabaja en un área protegida, los niños vendrán a los escolares al área protegida, no se limite a darles una charla y mandarlos a centro de visitantes y por los senderos. Más bien, guíe personalmente a los de indagaciones QUe usted haya diseñado previamente (idealmente en Que sean prácticas, rápidas pero completas y apropiadas para la edad. insectos y arañas, plantas, microhábitats, procesos ecológicos y las distintas Guíe las renexlones Que siguen hacia una discusión libre de jerga de las distintas alternativas de conservación, de usos de la tierra y de las clases y los niños a Que discutan las preocupaciones de manejo Que usted enfrenta, primera mano Que recién tuvieron. A medida Que los guía por el proceso de más grandes empezarán a comprender la lógica del área protegida. la relación con la matriz semi natural y las diferentes perspectivas de los basado en su experiencia de primera mano puntual (la acción) QPe inversión de su tiempo podría producir un gran retorno en el futuro. En la actualidad, mucha gente local visionaria y entusiasta profesionales de la conservación, educadores profesionales - ha escu~la en distintos sitios de México, Cuba, Costa Rica. Guyana. BoliVia, Uruguay, Paraguay, Argentina, Chile y Brasil. AunQue estos muchas de las c~munidades en las cuales ya se practica "la EEPE" residen o dentro de las areas protegidas. ¿le interesa? Si es así. regrese al

Los guardaparQues y la indagación científica Muchos guar?as en parQues nacionales u otras áreas protegidas tienen pro~eger el area de intrusos y de contravenciones a las políticas del lOte lectualmente estimulante, pero sí es frecuentemente peliprosay Que os guardaparQues . . o di . casI. siempre provienen de las comunidades rurales. aeS!aarlQ]reudee·dMlentras patrullan, ellos están constantemente en el campo '1 . • or con respecto animales a las ·,nt . no so o a Intrusos sino también a la , eracClones entre e . potenciales contra la integrid d d I speCles y otros procesos Que ven y ya están haciénd a e parQue. la mayoría de los ose preguntas al respecto (figura 10,3).

S·I usted es guarda parQue y ha lIe ado guardaparQue pero trabaja con a e~ta parte del libro. no tenso Importante. Primero in ·t I e os, conSidere estimularlos y asf .b ' CI e a os guardap . am a), talleres de ec I ' arQues a Involucrarse en o ogla en el par d I de estas actividades E la e a escuela e iniciativas n i " . n segundo lug . ....... ~ampo. Usted puede fácilment dar, SI es posible, estlmúlelos a Invesligación de campo (n ur e arles las herramientas: el ciclo g a 2.4) Y los fundamentos de dlseflo

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ca

CAPtrulO 10. CÓMO EXTEI'«>ER El AlCANCE DE lA INDAGACIÓN

171

\I ucho colegas sudamericanos y yo. estamos actualmente ensayando métodos para darles estas herramientas a los guardapa!~es. Por elemplo. se invita a los guardas para Que sean facilitadores en tallere de cuatro o Cinco ?Ias ~re ecologfa en el patio de la escuela. para Que al mismo tiempo se famlliancen con el Ciclo de indagación y con los cuatro criterios de las preguntas de investigación. Luego. lo guardaparQues se Quedan para un segundo taller ~e dura entre dos y cuatro dfas. En este taller se pre entan las versiones más completas del ciclo de indagación (figuras 2.4 y 2.S) y los principios de di eño J de la inferencia estadística (apéndice D). Trabajamos con el ejemplo de la tala selectiva (capftulo '¡) . cont inuación hacemos una discusión. usando un lenguaje sencillo. de unos ocho o doce de los pasos má críticos en el proceso del diseño (capftulo 4). Enseguida. los grupos practican enmarcar las preguntas de Interés para ellos y a diseñar estudios para contestarlas. en los alrededores del sitio del taller. Finalmente. \ lene el gran evento. Cada participante. o grupo de participantes de un mismo puesto de trabajo. desarrolla una pregunta J un diseño preliminar para un estudio ~e ellos estén verdaderamente interesados en realizar. una \'ez Que regresen a sus cargos. Dada la e.\tensión de las áreas ~e ellos recorren durante sus patrullas y las visitas repetidas Que deben hacer a cada si tio durante el transcurso de un año o más. los guardaparQues están en una posición única para llevar a cabo indagaciones muy sólidas - bien diseñadas. a largo plazo y a nivel del paisaje - sobre pregu ntas de conservación de la biodiversidad o sobre historia natural básica. No se n~cesita invertir nada. o casi nada. de tiempo adicional: ellos pueden tomar datos mientras patrullan. Ademas de estimular el creci miento intelectual y la confianza en sf mismos. estas indagaciones puede~ ser de un va~or i~menso para el manejo del área protegida. y en general para la cie~cia de la conservaclon o la ecologla baslCa de campo. Por ejemplo. unos guardapar~es bolivianos ya estan presentando estudiOS ngurosos y netamente propios. en congresos internacionales.

•

172

CAPiTULO 10. CÓMO

EXTENDER EL ALCANCE DE lA INDAGACiÓN

Los visitantes Y la indagación científica e libro es el papel Que puede jugar la indagación cientffica de es t I El tema centra . . 'd . d d Iguna forma con la conservación de la blodlversl ad. H~ otro relaCiona as e'sl'ones' a 'das. Por supuesto. tales los visitantes a las , areas protegl deCl toman esas . , .' ue tengan Q!ue ver con la conservación del area protegida en sr. WSlones Q! .. ' . d conservación de la biodiversidad. bien sea pOSitiVO. negativo o neutro. se luega 'd' Es dec'lr al regresar a casa ellos continuarán tomando decisiones col! lana. ' . afectar. directa o indirectamente. la biodiversidad de sus propios alrededores. los visitantes en su paisaje pueda innuir en las decisiones de ellos. Con esto en mejorar esas experiencias? Pues exponiendo ,a los, visitantes ~ indagaciones Que los haga renexionar sobre lo QUe pasa. dla a dla. en sus diferentes Usted puede presentarle a los visitantes una aproximación a la indagación en (Feinsinger. Margutti y Oviedo 1997). (1) A veces. el personal de los parQ!Jes recorridos guiados. De vez en cuando. el guía podría detenerse y realizar con indagación. ahí mismo. El recuadro 10.1 presenta un ejemplo de una indagación cierto número de temas del capítulo 6. (2) Muchas áreas protegidas tienen diseñando uno. En lugar de darles a los visitantes información en forma pasiva. centro podrían entusiasmar a los visitantes a realizar una indagación completa por ejemplo. en una comparación de dos fotos diferentes. Mejor aún. las el césped o un estacionamiento sin pavimento - podrían tener carteles Que indagación completa de primera mano (figura 2.2a). (3) Casi todas las áreas para visitantes. En algunos casos. hay por lo menos uno cercano al centro de un "sendero natural auto-guiado" con letreros. Estos letreros podrían al visitante a través de una indagación completa ahí mismo. en lugar de QUe va a recibir pasivamente. si es Que la recibe. Cada cartel. o serie de pregunta con un resumen de su contexto y sugerir cómo el visitante podría escucha. huele o toca algo. y finalmente. hacer un llamado a la reflexión. podría llevar al visitante a renexionar sobre su propio entorno en casa. como supuesto. de manera mucho más breve.

Recuadro 10.1. Puntos de vista: una indagación para Esta indagación n ireQuiere ' orma mente seis personas además de p~~de adaptar a un grupo de cualQuier tamaño. AunQue este ~ ~o gUiado. también se puede adaptar (luego de cortarse) a un e lantle carteles Que se pone a lo largo de un sendero La no '"vo ucra contacto d' . cualQuier parte desd ~rec~o ~on los organismos correspondlent absoluto el pais ' e on e aya una buena vista del palsale ale.

CAPiTuLO 10.

173

Recuadro IO. l. ConUnuad6n Pregunta: ¿perciben los distintos organismos el paisaje en distintas formas? l ógica: nuestro propio punto de vista. como seres humanos. está entre 1.3 y 1.8 m por encima del suelo y tiene un radio de 50 m. aproximadamente. LTendrian los animales de otros tamaños. formas y modos de locomoción otros puntos de vista. y si es así. cuáles serian las consecuencias? Metodología: para un grupo de seis. el líder clava una ramita o un palillo de dientes en el suelo. en un punto Q.ue represente algo de heterogeneidad a muy peQ.ueña escala. como por ejemplo. hojarasca en el suelo. tallos secos de pasto. granos de arena. piedrecillas y plántulas. Cada participante adopta el punto de vista de un animal distinto. como se especifica abajo. y boSQueja un croQ.uis de la forma como luce el paisaje a la escala de ese punto de vista. los animales y sus escalas son: un pulgón de plantas (áfido) o ácaro cuyo paisaje total es un cuadrado de 2 x 2 cm. centrado en la ramita; una hormiga. 20 x 20 cm; un ratón. 2 x 2 m; un gorrión. 20 x 20 m; una paloma. urraca. chimango. tiuQlle u otra ave moderadamente grande y de vuelo rápido. 200 x 200 m; un cóndor o águila. 2 x 2 km. El líder reitera las reglas: (1) todos los croQ.uis se deben dibujar del mismo tamaño (aproximadamente 20 x 20 cm en una hoja de papel); (2) la ramita es el centro del paisaje de cada animal; y (3) todos los crOQ.uis deben ser dibujados desde arriba. mirando hacia abajo. como si fueran mapas en un atlas. Después de emplear diez minutos dibujando sus mapas. los participantes los exhiben y los describen. uno por uno. hasta Q.ue todos Q.ueden en una fila. desde el pulgón hasta el cóndor. El facilitador guía la discusión y la renexión. Algunas ayudas para la renexión: ¿en Q.ué forma cambian las características predominantes del paisaje de un animal a otro? ¿Percibe el pulgón alguno de los elementos Q.ue dominan el paisaje de los otros animales? ¿Cuáles? Y el cóndor. ¿el de cuáles animales percibe? ¿Cuál es la naturaleza de los distintos elementos del paisaje en cada una de las ¿Qué forma geométrica formas sencillas (cuadrados. circulos. líneas rectas) o complejas? ¿Estas formas representan elementos creados por los humanos o elementos no por los humanos? Empezando con la pulga y ascendiendo. la Q!lé auplezan los atrlbulbles a los humanos a aparecer como elementos del lSc relaciona f ¡.¡:ala con la escala horizontal de nuestro punto de vida (SO m de ,..,)7 Mirando los lhay alguna forma particular Q!le esté con Subiendo di la escala. lse llega a algún punto en QIJe los no por los aparecer en el paisaje. e Incluso IQ!Ié clase de ¿Cómo habrá cambiado la años? lSc el paIsIIC ¿Qué hay del &'" ,Ión de ancestro en 19047

acbIIl

174

CAPfTULO 10. CÓMO EXTENDER ElAlCANCE DE LA INDAGACiÓN

Recuadro 10.1. Continuación ¿O entrevistando ancianos residentes en la zona? ¿Cómo continúan afectando e! paisaje en una de las escalas. las actividades de la gente actualmente]

sea.

Ahora piense en e! paisaje donde usted vive la mayor parte del tiempo. A c.ad~ una de las escalas espaciales. ¿cuáles serían las similitu,des y .~as dlfe~~nClas entre su palsale ~~gareño J el Que eSotá ahora] ¿Cuál paisaje muestra mas las huellas de I~s s:res humanos: ~Cuál de dos paisajes le gusta más estéticamente] ¿Cuál de los dos es mas comod~ P?r~ vl~lr y En general. honestamente. ¿dónde preferiría vivir: en un palsale silvestre pnstmo. e~ uno tiene una mezcla de elementos "naturales" y humanos en vanas escalas. o en uno dommado elementos construidos en cada escala? ¿Cómo le gustaría Que fuera el futuro de su propio a cada una de las escalas o por lo menos a la de! gorrión. la paloma y e! cóndor? ¿Qué Que usted. su familia o sus amigos. toman comúnmente podrían innuir en ese futuro? podría usted modificar esas decisiones. de manera Que haya una mayor probabilidad de QIIC paisaje tenga el futuro Que a usted más le gustaría?

No es realista esperar Que todos los visitantes se tomen e! tiempo de hacer todas las más cortas Que sean. Después de todo. y a diferencia de los escolares. los visitantes no obligación de aprender. De todas formas. con Que sus esfuerzos alcancen sólo el S% de los sólo e! S% de ellos terminan Tenexionando y tomando decisiones más concienzudamente al casa. sus esfuerzos se habrán pagado. Si usted .está interesado en las posibilidades de aplicar de la indagación a un público de visitantes. regrese una vez más al apéndice C.

Los biólogos de campo y los profesionales de la conservación La iniciativa de fomentar la indagación científica en las comunidades. las escuelas locales visitantes es la forma más amplia de educación pública. Probablemente usted no tiene formal como educador. Pero. ¿eso significa Que no tiene permiso de enseñar. y facultar a indagar y tomar decisiones propias con base en las renexiones cuidadosas? conservación. la indagación científica y la educación están estrechamente ligadas. Las conservación y aQuellos biólogos de campo y profesionales de la conservación con visión. estos vínculos y se darán cuenta de Que la educación de distintos públicos es la mejor conservación de la biodiversidad. Sin embargo. la verdadera educación - mejor dicho, no consiste en sermonear. Un ecólogo de campo o un profesional de la conservación QIIC Experto. diciéndole a la gente Qué está Bien y Qué está Mal. Qué Deberían y No "Salvar e! Planeta" y ser "Ecológico". no está enseñando o capacitando: está intentando una aproximación Que podría tener e! efecto opuesto al Que se pretende (Sobel 1995). En es capacitar a las personas para Que observen. cuestionen. busQuen las respuestas. resumen. Q~e piensen por sí mismas. ¿Podría extenderse esta forma de educación, J el la mdagaClon. a otros grupos de personas Que ejercen una innuencia tremenda en la biodiversidad? Tal vez. Le dejo a usted Que piense en las formas de hacerlo.

DE lA

175

La idea de capacitar grupos de de los la J la de descubrirles las herramientas Intelectuales QIIC ya no sólo es una de extender el "alcance de la indagación" sino de abrirnos hacia nuevas Las de conservación J los temas de indagación Que la gente nos va a presentar. v.... a fortalecer propias perspectivas. indagaciones y estrategias de conservación (vea lambláI a Margoluls J Salar~ 1998). No nos debemos tomar muy en serio. Los profesionales de la solos. no todas las respuestas. Tampoco tenemos todas las preguntas.

•

,

APENDICEA Cómo calcular los Ifmltes de para la media de la población

El propósito de calcular los límites de confianza es Inferir. o estimar. el valor de un determinado pamneuo para aQuella población estadística de la cual se ha tomado la muestra. Consideremos los límites de confianza para la media desconocida J.l de la población. Uno nunca dar el valor exacto de J.l con el I0096 de confianza. a menos Q!le haya examinado toda la estadlstlca. Sin embargo. con datos de la muestra y algunos supuestos básicos. uno puede calcular un rango de o un inkrvIJJo de confianza tal Que. según la definición operativa. contendría el valor desconocido de J.l un P por de las veces. La definición completa es algo más compleja (capftulo S. nota 6). pero para ser P estima la probabilidad de Q!le el límite Inferior del Intervalo QIIC uno calcula sea menor J.l, J QlJe el límite superior sea mayor Q!le J.l. Por ejemplo. la expresión para los lfmItes de del 90%es: . P{ ¡valor inferiorl :s; J.l:S; lvalor superior]} = 0.90

Esto supone Q!le: (a) uno ha hecho un muestreo está interesado: (b) cada observación es estadística muestran lo Q!le se llama una

de la ciclas

Antes de entrar en los detalles pdctlcos. de la estimación y su connanza en ella. nds la estimación será más precisa (vea Zar 1999). J ........ mis confianza será mayor (es decir. el riesgo de : será más bajo). Idealmente. ser predio J embargo. con un tamai\o de limitado con menor conllanza. o lIIl!)'OI' c:or-.'Ianza con del problema de conservación o el objdIwI del términos generales) de ser por un licio.

178

APENDICEA. CÓMO CAl

CULAR LOS LíMITES DE CONFIANZA

_ usted necesita lo siguiente para aIlcular los límites Para una muestra de tamano n, fi P la tabla Al , la tabla Al . , 5 8) su nivel deseado de con lanza , y SE. (ecuaClon . , d combinación de otras dos variables estadísticas a de liberlad (frecuentemente abreviados como g.I., estadístico. llamado ' .I ' para cados nos conciernen aun. a y [;ra ) V I tabl A I tabla A I de este libro, o v, como aparece en otros textoS. aya a a ~..1y . I b da por un valor de a Q!.Je corresponde a la cantidad ( entre la co umna enca eza . El I de os de libertad) Que corresponde a la cantidad n - 1, va or I. (g ra d va Ior de [;. d fi . f¡ • .' . b r como I Calcule su límite e con lanza In erlor como intersecClon se slm o Iza /·P.'·" di' t I d I 9096 de límite de confianza superior como x + (SE. 1,. P.,)· To o e In erva o e ,

formalmente as¡: P{lx-(SE, 1'10"")] ~ ¡.¡ ~ Ix+(SE, I,IO"")]} = 0.90 El intervalo de 95% de confianza se presenta como: P{lx-(SE, 1,,,,..,)] ~ ¡.¡ ~ 1x+(SE, I,.,,..,)]} = 0.95

Y e! intervalo de 99% de confianza se presenta como: P{lx-(SE, 1,01 .• ,)] ~ ¡.¡ ~ 1x+(SE. t,oo.,)]} = 0.99

Por ejemplo, remítase al diseño lOen e! capítulo 4. Supongamos Que su supervlsol'a informe, y le pide Que haga una estimación del número promedio de aves de bosQ¡Je por por parche de bosQ!.Je sin tala (Sn, entre todos los posibles parches de bosQue sr nublado. Usted decide basar la estimación en la muestra de los seis sitios examinar aQuí. Ha calculado los estadísticos de la muestra como X = .73 especies y; = acuerdo con la ecuación 5.8, SE. es 2.2. Dado Que n = 6, usted busca en la tabla A. = 5, el valor I correspondiente a cada una de las tres columnas encabezadas por a = = 0.01, para los intervalos de confianza de 90, 95 Y 99%, respectivamente. El intersecciones es 2.015, 2.571 Y 4.032, respectivamente. Por lo tanto. los tres P{173 - 2.2 (2.01 5)1 ~ ¡.¡ ~ 173 + 2.2 (2.015)1) = P{69 ~ ¡.¡ ~ 77} = 0.90 P{[73 - 2.2 (2.571)1 ~ ¡.¡ ~ 173 + 2.2 (2.571)1) = P{67 ~ ¡.¡ ~ 79} = 0.95 P{173 - 2.2 (4.032)1 ~ ¡.¡ ~ 173 + 2.2 (4.032)1) = P{64 ~ ¡.¡ ~ 82} = 0.99 la interpretación práctica es, por ejemplo, Que e! intervalo de 67 a 79 tiene una

95% de incluir el verdadero valor promedio del número de especies de aves QIJe se parche de boSQue nublado ST en la reserva. Si este balance particular entre satlsfactono, sus alternativas son: incrementar la precisión y reducir la conrl3W" 90%), o Increm~ntar la confianza pero sacrificar la precisión (por ejemplo. al Que usted podna calcular los límites de confianza para cuakwier valor de P. algunos de los valores de P para los cuales el valor (1 - P) aparece en el la tabla Al . No hay nada mágico en seleccionar el valor tradicionallntenneclo

Los procedimientos para calcular los límites de confianz.a para otros (Sokaly Rohlf 1995; Berenson y Levine 1996; Zar 1999) son análogos, pero

Tabla A.I Valores del estadístico de la prueba t. Para calcular los límites de confianza para la media de la población . J,t. use el valor de la intersección entre la columna correspondiente a a = (1 • PI Y la fila para g./. (grados de libertad) = n· l. Para estimar el tamaño mínimo de muestra. siga el procedimiento especiflcado en la sección apropiada del apéndice B. Esta tabla ha sido reproducida con modiflcaciones menores. con permiso de Pearson Education. de la tabla 111 de Fisher y Yates (1963).

a

8.1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0.05

0.02

0.01

0.001

1 2 3 4 S 6 7

0.158 0.142 0.137 0.134 0.132 0.131 0.\30 0.130 0.129 0.\29 0.\29 0.121 0.\21 0.121 0.\21 0.121

0.325 0.219 0.277 0.271 0.267 026S 0263 0 262 0261

0.S10 O.44S 0.424 0.414 0.408 0.404 0.402 0.399 0.398 0.397 0.396 0.395 0.394 0.3iI 0.393 0.392 0.392 0.392 G.391 0.391 0.391 0.390 0.390

0.727 0.617 O.S84 0.569 0.SS9 0.SS3 0.S49 0.546 0.543 0.542 0.540 O.S39 o.s38 0.S37 0.536 0.53S 0.534 0.534 o.s33 0.533 o.S32 0.532 0.S32 o.s31 0.531 0.531 0.531 o.s30 o.s30 o.s30

1.000 0.816 0.76S 0.741 0.727 0.718 0.711 0.706 0.703 0.700 0.697 0.695 0.694 0.692 0.691 0.690 0.689 0.688 0.6S8 0.687 0.616 0.686 O.68S 0.615 0.614 0.614 0.614 0.613 0.613 0.613

G.674

1.96,1 1.386 1.250 1.190 I.1S6 1.134 1.119 1.108 1.100 1.093 1.088 1.083 1.079 1.076 1.074 1.071 1.069 1.067 1.066 1.064 1.063 1.061 1.060 1.059 1.058 1.058 1.057 1.056 ·1.05S I.05S 1.050 1.046 1.041 1.036

3.078 \.886 1.638 1.S33 1.476 1.440 1.41S 1.397 1.383 1.372 1.363 1.3S6 1.350 I.34S 1.341 1.337 1.333 1.330 1.321 1.32S 1.323 1.321 1.319 1.318 1.316 1.31S 1.314 1.313 1.311 1.310 1.303 1.296 1.219 1.282

6.314 2.920 2.3S3 2.132 2.01S 1.943 1.89S 1.860 \.833 1.812 1.796 1.782 1.771 1.761 1.7S3 1.746 1.740 1.734 1.729 I.72S 1.721 1.717 1.714 1.711 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 1.697 1.684 1.671 1.6S8 I.64S

12706 4.303 3.182 2.776 2.S71 2.447 236S 2.306 2.262 2.228 2.201 2.179 2.160 2.14S 2.131 2.120 2.110 2.101 2.0932.086 2.080 2.074 2.069 2.064 2.060 2.0S6 2.0S2 2.048 2.04S 2.042 2.021 2.000 1.980 1.960

31.821 6.96S 4.541 3.747 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 2.764 2.718 2.681 2.650 2.624 2.602 2.S83 2.S67 2.SS2 2.S39 2.S28 2.S18 2.S08 2.SOO 2.492 2.48S 2.479 2.473 2.467 2.462 2.4S7 2.423 2.390 2.358 2.326

63.6S7 9.92S S.841 4.604 4.032 3.707 3.499 3.3SS 3.250 3.169 3.106 3.05S 3.012 2.977 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 2.84S 2.831 2.819 2.807 2.797 2.787 2.779 2.771 2.763 2.7S6 2.750 2.704 2.660 2.617 2.S76

636.62 31.S98 12.924 8.610 6.869 S.959

0.524

1.376 1.061 0.978 0.941 0.920 0.906 0.896 0.889 0.883 0.879 0.876 0.873 0.870 0.168 0.866 0.865 0.163 0.162 0.861 0.860 O•. " 0.8S8 0.8S8 0.157 0.156 0.156 O.8SS O.15S 0.154 0.154 0.8S1 0.148 o.84S 0.842

•

9 10 11

J2

0.121

OlM OlM 0.259

O'"

0258 0 258

CI.38 0.38

CI.38

s.a

S.041 4.781 4.587 4.437 4.318 4.221 4.140 4.073 4.01S 3.96S 3.922 3.883 3.8S0 3.819 3.792 3.767 3.74S 3.725 3.707 3.690 3.674 3.6S9 3.646 3.S51 3.460 3.373 3.291

~

...

~

i

~c:

~ ~

c:.

:::

-

el

-

'01

'"

,

APENDICE B Cómo determinar el tamaño de muestra

Bien sea Q..ue usted esté rormulando una pregunta comparativa o no comparativa. el primer paso Q..ue hay QIIe dar es obtener un juego de datos preliminares Q..ue permitan una estimación de Jl y de (11 para la población estadística de interés. En el caso de una pregunta comparativa. estos datos deberían provenir de un nivel de "control" del ractor de diseño. Con estas dos estimaciones (x•• s'J uno puede estimar de rom¡¡¡ el tamaño mínimo de la muestra. o el número minimo de réplicas por nivel en el caso de UrLa comparativa con niveles discontinuos del ractor de diseño. Q..ue necesitaría para alcanzaf el nivel confianza y precisión en las inrerencias Q..ue desee hacer en un estudio completo. ¿Cómo puede obtener estos valores de x. y s.. 7 La manera es tomar UrLa prdmInar en las mismas condiciones en las Q!le realizaría el estudio rormal. SI no es posible. "se de realizados por otros. QIIe sean lo más semejantes posible al ~. SI no existen tales datos. entooors "la mejor conjetura posible. SI está tratando con medidas morfológicas de animales. tales ruilO la de caimanes adultos. su conjetura puede estar basada en la regla cruda QIIe QIIe. con S= x / I O (vea Sokal y Rohlr 1995). SI está tratando con UrLa variable de COIIIO el de aves por unidad de evaluación. usted podría empezar con UrLa aun más cruda cIce QIIe s= x(observación personal). Claramente. sería mucho si tomara propios

Tamaño de

para

no

Digamos QlJe usted necesita estimar el nÚiliero de en inglés) en una Q..uebrada. para estimar en un punto especie de Insecto bentónico Para estimar el tamaño mfnlmo de hay dos alternativas. Note QIIe en el primer

~s!,

.

el

pII1I&teo

se usa I

182

APtNDICE B. TAMAN- O DE MUESTRA

di" recisión relativa" e a P . I u'mero mínimo de

El método réplicas QJJe se es estimar e n I -"_) es La meta en este caso h alor relativo (relativo a a m~ ... d · (SE ) asta un v estándar de la me la " ,. o de muestras QlJe se necesita para r r el numero mm,"l podría ser la de es Ima (Krebs 1989). aunQue como verá. esto ser media de la muestra. ó 0.05 x . las observaciones varían mucho. Dado Que.

en este caso sustituimos (0.05 x ) por SE, :

y luego resolvemos la ecuación para n y así obtenemos el tamaño mfnlmo es:

Ejercicios /.

Usando la ecuación B.3. calcule el número de réplicas necesarias para con un error relativo del 5%. como se definió arriba. de la densidad efemeróptera1 mencionada. donde X NI =17 individuos por unidad de respuesta y s ", = 37.

2.

Usted decide Que no tiene el tiempo para obtener tantas muestras. el "error relativo" a 25% en lugar del 5%. ¿Qué cambios debe hacer ¿Qué tan grande es n ahora? [Note Que en la vida real éste puede preferible convertir los datos crudos a logaritmos antes de hacer del capítulo 5)./

El método de la "precisión absoluta" AQuí la meta es calcular el tamaño de muestra Que va a generar una JI con un nivel de precisión deseado (amplitud del intervalo de P = I - a. Este procedimiento es un poco más complejo Que el anterior. /. Elija un valor para Q. donde 2Q es la amplitud aceptable del Igual al nivel aceptable de imprecisión en su estimación de 11 e~tre los dos límites de confianza. La selección de Qdeberfa 10glCos. de manejo o pragmáticos.

APtNoIcr B. TAMAÑO DE MUES 1KA 2.

Elija un valor de . P. el nivel de confianza deseado. eomo es usua.I P po dna ser 9596. ó 0.95. pero usted uede I otro valor. p e eglr

3.

Consulte la .tabla . . 8. I de este apéndice y sin preocuparse por la..definlClon del estadístico z (por lo menos los d para proposltos e este libro). encuentre el valor Z Q.ue corresponde a a = 1 - P. es decir Za = ZI_P•

4.

la siguiente ecuación Q.ue es provisional y aprOXimada:

Resu~lva

(B.4)

s.

Ahora vaya a la tabla Al. la tabla de valores de I Qlle se usó en el apéndice A Usando el valor provisional de n Q!Je se produjo con la ecuación 8.4. resuelva la ecuación final: n ~ (t

s /q)z

(B.S)

a,"pnw est

es el valor de la tabla en la Intersección de la an columna correspondiente a a y la ma grados de libertad.

donde

6.

tal'_

Si los dos valores consecutivos de n (el valor es el provisional resultante de la ecuación 8.4 y el segundo valor es el resultante de la ecuación 8.5) son idénticos después de redondearlos. entonces ya terminó. SI no son idénticos. debe regresar a la tabla Al . para obtener un nuevo de t Q!Je corresponda a la n Q.ue resultó de la aplicación de la ecuación 8.5. Sustituya el nuevo va"'" de t por el viejo en la ecuación B. S. haga de nuevo los áIcuIos. Y si es necesario. continúe con este proceso (repetitivo) hasta Q.ue el valor de n Q.UC usted utilice en la ecuación (empleando su valor de , ). J el valor de n Q.ue obtenga. sean al

Ejemplo Los datos preliminares de la masa COI poi al de el tamaño mínimo de QIJC: se tenga unos límites de confianza del kg). El primer paso es aplicar la

183

Tlibia B.I. Valores de z correspondientes a diferentes valores de a (o. en el procedimiento para las preguntas comparativas. de 2fJ ).

a

z

0.001

3.30

0.002

3.10

O.OO2S

3.03

O.OOS

2.81

0.01

2.S8

0.02

2.33

O.02S

2.25

O.OS

1.96

0.10

1.65

0.15

1.44

0.20

1.28

0.2S

1.16

0.30

1.04

0.35

0.93

0.40

0.14

0.45

0.76

0.50

U7

UO

0.52

0.10

0.10

o."

o.m

." 1..3 .. ..

184

APtNDICE B. TAMAÑO DE MUESTRA

n

2 -19 4 caimanes (redondear a 19). ) ? (1.96.2.7/1. 2 - .

t ra "ue 10.05.19' = 2.093. Aplicando la I tabla A. I Y encuen '<' Ahora usted va a a prO'

2)2= 22.2 caimanes (redondear a 22). n? (2.093·2. 7/1 . , d por"ue los dos valores para n. 19 y 22, no son '<' 22 bl lA ' n no ha termma o, ¡Dia os u ." E piece de nuevo, pero esta vez use en . roceso de IteraClon. m I 2 074 Ahora segUir un p . I lor tabulado de tO.05.22. el cua es. . nuevo a la tabla A.I y mire e va . nuevo. pero es ta vez use el nuevo valor. El resultado es. n? (2.074.2.7/1.2)2= 2Ú caimanes (redondear a 22)

" . 2 I .8 se aproxima a 22. Que es el. mismo Bien, ahora SI.• termmo. . • valor Q..ue bóUSÓ I d iteración de la ecuación. El proceso de IteraClon ya aca , parada segun a a este paso preliminar si y sólo si se hace en exactamente ue estu 10 Que slg • , . • las Que se tomó la muestra preliminar. una muestra de 22 caimanes debena Que. con una probabilidad del 9S%, estará dentro de ± 1.2 kg de J..l - según intervalos de confianza (vea la nota 6 del capítulo S).

Ejercicios Los datos preliminares de la masa corporal de los machos adultos de una lo siguiente: x '" = 4.7 kgy 5«1 = 1.2. Usted Quisiera determinar el tamaño mínimo para obtener. en el estudio formal. una media de la muestra Q!Je esté dentro de confianza. ¿Cuál debe ser el n mínimo? ¿Cómo cambia el n mínimo si disminl!)'C d lo disminuye a 90%? ¿Cómo cambia el n mínimo si está dispuesto a aceptar una kg? ¿Cuál debería ser el mínimo n si trata de alcanzar una estimación más prerisa de

Tamaño de muestra por

nivel en una pregunta

Para estimar el número mínimo de réplicas de la unidad de respuesta por nivel con dos niveles categóricos del factor de diseño, he aQuí una receta

1.

2.

Elija el riesgo aceptable de cometer un error de Tipo 1. si decidiera Como de costumbre. el valor tradicional de a,ech es 0.05, pero usted para escoger 0.00 1,0.0 1,0.1,0.20,0.30. ó algún otro valor. (Note se usa Simplemente el símbolo a en vez de a,ech.j Elija el riesgo aceptable de Cometer un error de Tipo 11 si Usted d' , d 7 po na, ~or ejemplo, escoger un f3 de 0.30. 0.20 ó 0.10 e 0%. 80% o 90%. respectivamente).

3.

Elija () , la diferencia Que d la variable de res espera po ~r detectar, con una potencIa diferencia b' l' puesta correspondientes a los distintos nIveles 100gICamente significativa.

APtNDlCE B. TAMAÑO DE MUFS IAA 18S

4.

Usando la tabla B. I , resuelva la siguiente ecuación prelimlna r para n"..,... n p
~12(za

+

Z'f3) 2 sI .,,11 ~ 2

(B.6)

donde nprov es la primera aproximación al número mínimo de unidades de respuesta . ' Id[ dd Q.uese re~Ulere por mve e actor e iseño; de nuevo, ¡ es la estimación Q.ue está usando para la vananza;o es el valor absoluto de la diferencia entre las medias JI. de las poblaciones estadísticas Q!Je Q!Jlslera poder detectar; za es el valor tabulado en la segunda columna de la tabla B.I, el Q.ue corresponde al a seleccionado en la primera columna; y Zl{J es el valor tabulado en la segunda columna de la tabla B.I Q.ue corresponde al valor en la primera columna Q!Je es igual a 2{3. 5.

¿Ya terminó? No. Vaya a la tabla A.I, para resolver la ecuación "verdadera", empezando con el nprav Q.ue acaba de obtener: (B.7) donde ( a,(nprov - ' ) es el valor tabulado para la columna cuyo encabezamiento correspondá al valora escogido y la flIa Q.ue corresponda a nprov - I grados de libertad, y t'~.(n _1) es el valor tabulado en la intersección entre la columna cuyo encabezamiento corresponda a la fila @e corresponde a nprov - I grados de libertad.

2PY

6.

Si los dos valores aproximados de n (aQ.uéllos Q.ue resultan de las ecuaciones 8.6 y 8.n son idénticos, entonces ha terminado. Si no, entonces debe trabajar de nuevo la ecuación 8.7 usando nuevos valores de 1, donde n es ahora el número Q.ue acaba de obtener por la ecuación B.7. Al igual Q.ue en el proceso iterativo descrito con anterioridad, debe continuar con las iteraciones hasta Q.ue el valor de n Q.ue ingrese a la ecuación sea el mismo @e sale. Esto puede tomar dos o más iteraciones.

¿Qué es lo Q!Je ha hecho con este procedimiento? Suponiendo (UIC: los datos preliminares rdIcjan sin sesgo la naturaleza de las poblaciones estadísticas Q.ue va a muestrear durante bi bmal. usted acaba de estimar los n mínimo para el estudio O en n seni d IÚ'IUO mín imo de réplicas de la unidad de respuesta por cada nivel, Q!Je se para potencia de (1 -f3 ), una diferencia real desconocida de S entre las de las ... corresponden a los distintos niveles del factor de diseño. con una de Tipo I si llegará a rechazar la hipótesis nula. ¿Está co.lfuIddo1 Si una poderosa herramienta para completar el cIdo de maneJo de favo r regrese al principio del capítulo 4 y empiece de II\IC\O.

Ejercicios Supongamos Q!Je usted está preocupado lagartija, Q.ue habita en un sitio QIJe cstj pueden ser más peQ.ueñas de respuesta es la mercurio y otro QlIe no lo

f-,M/'iJo DE MUESTRA 186

A/'tNDICE B. T

t de diseño. Unos datos . omo un ,ac or I ' aCI'6n por mercurio c 'aran los siguientes va ores:x.. = contamln ntaminado, arrol . ) U ted ·tio distinto no co I ' Iculos QJ.Ie va a reahzar , s de olro SI I X para os ca ted d·r ncia 8 de S g - el erecto Que us d o necesita realmen e di usle n d tectar una I,ere I d I I rt" . . to de la historia natura e ,as, aga I,as poderoso para poder e onoclmlen basado c d'len tes a los dos niveles (SitiOS). con un , 'Ocalivo slgnl I d" en su correspon blaciones esla Isllcas .. como mínimo, va a tener Que capturar J po . damenle cuán las lagart"as, /Aproxima <

na de las siguientes variaciones: (a) f3 . " ero cada vez con u " b) f3 _ Repila el elerciClO, P, d d cometer un error de Tipo /1), ( a correr un riesgo mas gran e e · 1/)' (c)a = 0,0 I (usted Quiere ser lo ter un error de TIpO , d riesgo e come . 1)' (d)a = O 10 (usted está dispuesto a correr un I h' ' tesIs nua · d rechazar a I,PO 8 ~ 10 (usted cree Que un cambio de tal magnitu es un error de Tipo 1; (e) g mientras Que uno de S g no lo es) .

. ' I t' oy la inclinación repita este ejercicio para una gama más SI tiene e lemp , d'd bia cada ' 8. ¿Como cam b'la eI tamaño mínimo de muestra a me I a Que cam

\.i_

Notas importantes Note Que la validez de todo el proceso, bien sea para una pregunta depende de obtener unos valores razonables de x"' y SI"" Recuerde Que de muestra mínimo reQuerido. En el caso no comparativo. un n mayor Qpe calidad de su estimación. En el caso comparativo, unos tamaños de muestra incrementarían la potencia de la prueba estadística (aunQue unos tamaños de pueden llevarlo a detectar con un alto significado estadístico, una direrencla hecho. siempre es mejor errar a ravor de la cautela - por ejemplo, con el Si usted tiene un tamaño fijo de muestra n y desea detectar una determinada mantiene a en un valor razonable, por ejemplo 0, 05, usted puede resolver f3 ' con el fin de predecir la potencia Que tendría su prueba estadístiCa de de 8 b:jo esas condiciones particulares. Si esas ecuaciones le producen

valor I/OglCo para f3 ' esto significa Que f3 es precisamente ,. 0'y Que la deCIr, SI una direrencia de tamaño 8 rea lmente existiera entre las medias con tamaños de muestra n usted sería incapaz de detectarlas con el a,rcJ¡ CWC puede suceder más rrec t d I obtener una f3 inrerior auen I Oemente ' . e o Que usted QUisiera creer. En tal n, SI' es . posible o si se co . r SI permite Que a'ech aumente. o si hace el n,orma' con em bargo, SI" los valores di bl un va lor de 8 más grande cwe el nue' vana '" ninguna de estas táctice aI r 'e de respuesta varían ampliamente n de varios miles. as e unclone, a menos Que se vaya a extremos Note Que usted puede realizar t d ' Y papel, siempre y c d o os los calculas rácilmente, con una diversidad cada ve uan o tenga las tablas A. I y B, I a la mano Por z mayor de p d . potencia. Estos progra rogramas e computadora escritos mas no son sie mpre correctos, sin embargo. y le

N'tNDa .. TAWlGDUUsm 117 con frecuencia. son Inaproplados - tales d " , de 1997: Gerard. Smlth y Weerakkody 1998: Iohnson 1999). Como de costumbre. hc sólo d caso "'" p811kt:" de acopr d n mfnmo ¡-.iI1II estudio sencillo cuyo factor de dlsefio QIIC en ate caso san s6Io dos. E.tIc procedimiento es una adaptación de 3Q\IB1os TorrIc (1 RohI (1 995). Krebs (1989) Y Zar (1999) presentan pero ski CIIC aIItcn procedimientos para seleccionar cl tamafto de ml""ibl ¡-.iI GIros cIscIIas o tIpaI de dItos. empezando con diseños con tres o ... del de cIrdIo o cIscIIas nMIa continuos. También exlstcn técnicas para dalos en Iupr de dItos de ~ lila el capítulo 5). Borenstcln y Cohen (1988) (1 ... Que hay. Para muchas personas son de USII' c:adI cIrdIo de 111 distinto. Sin embargo. los Intcntos de producir , scndIa 1J(rIancr, '"*"-n 1987: Murphy y Myors 1998) no han sido l1li ski en cuenII d hecho desafortunado de Que la segunda 111 • lo CUIII 110 a legítimo (Steidl. Hayes y Schauber 1997: SmIh J '99". SI"'" 110 puede . . . . una copia de Cohen (1988) o de J (1,81). IR de Z. (1"". QIIC JRIIIIII estos procedimientos para varios dlsellos« csIUCIos J PfUCIQIIIUICS.

SobI,

•

,

APENDICE C Recursos para los lectores latinoamericanos

Recursos bibliográficos Los esenciales

Como lo implican el texto y las notas. usted debería comprar. o conseguir sigUientes libros. sin dilación. No están presentados en ningún orden particular.

o prestados los •

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Margoluis y Salaís~ (1998) lescriba a la siguiente dirección para pedir una copla español: [email protected]

•

Meffe y Carroll (1997)

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Sutherland (1996)

•

Por lo menos uno de los textos listados en la nota 12. capitulo 8. (2001); Hernández y Domínguez (2001) y uno o ambos 'textos de RoIdán

Carrera J fI,no (1992. 1996).

Para obtener el de Carrera y Fierro (2001) escriba a: EcoClencla. Casilla 17-12-257. Qplto. Ecuador. correo electrónico . página web: Para conseguir el de Hernández y Domfnguez (2001) escriba a: Dr. Eduardo Miguel lillo. Miguel Lillo 20S. (4000) San Miguel de Tucunát. . •

Celi y Dávalos (2001). tste puede solicitarlo a la misma dirección de

•

Siegel y Caslellan en inglés (1988) o en espallol (1995). o CQil0""

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CualQ.uiera de los libros de estadística en la 1988). Sokal y Rohlf (1995) nm Rohlry Sokal (1995) •

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190

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•

Ar~NDICE c. RECURSOS

Una suscripción a la revista Conservation BiO/~gy. Que en lo posible incll!Yl . t s publicada por la Sociedad de Biologla de la Conservación. Para revlsa.e . . ' sobre afiliación a la sociedad y suscnpclone,s. envle un mensaje por . o a Ion Paul Rodflguez . O Conservation Biology. 4245 N. Fairfax Drive. Arlington. VA 22203. USA. Una suscripción a la revista Ec%gica/ Applications. publicada por la La sociedad también publica dos revistas claves en ecología básica. graphs. AunQue en éstas aparecen menos artículos relevantes para los Latinoamérica Que en Conservation Bi%gy. esos pocos pueden ser ml!Y estudiantes de Latinoamérica pueden afiliarse a la sociedad a precios de recibir las tres revistas a precios muy rebajados. Escriba a Member Ecological Socie!)' of America. 1707 H Street. NW.. Suite 400. Washington envíe un mensaje por correo electrónico a [email protected].

Lo Que sería bueno tener a la mano En lo posible. usted debería tener acceso a. si no adQuirir de una vez. los limitaciones de espacio no voy a incluir la información para suscribirse a las •

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louma/ of Wi/dlife Managemen/

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Bi%gica/ Conservation

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Bio/ropica

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Annua/ Review of Ec%gy and Sys/ematics

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Krebs (1989)

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Southwood (1978)

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Laurance y Bierregaard (1997)

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Schelhas y Greenberg (1996)

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Primack et al. (2001) . d Slen categoría de "los es . ... I o uno de los autores. me habría dado enCla es"

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Forman (1997)

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AdQuiera una muestra de los . sostenible y comunid d numerosos libros Que están saliendo en Son muy buenos sal a es rurales de la latitud donde usted vive' estos . en a tal vel .d d • cuando usted lea esto. OCI a Que si los presentara aQuf.

Por supuesto ar ' . estas dos listas están I . tlculos relevantes para su ' . elos de ser comprensivas. Por ~evlstas no mencionadas aQu~ I~Quletudes de conservación o ideas de os temas desarrollados aQu~' omo lo sugieren las notas de los I y en temas relacionados Que le

los materiales esenciales de la primera lista usted llevar a cabo indagaciones objetivas y completas.

...

Recursos técnicos Los esenciales Para ser un profesional de la conservación o un ec61ogo de

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Una calculadora barata. operada por baterfas o meable. Las calculadoras Casio® tienden a ser mZ un modelo Que calcule los estadrsticos básicos de la por menos de $40 dólares.

lo .....-

no ...

:OUO'Q, ......

sea

QIIe las de

muestn:

Una máQuina de escribir decente con una cinta nueva.

Lo Que sería bueno tener a la mano Por obvias razones. las siguientes cosas pueden ser Cítiles, califica r a persona alguna como profesional de la

ninguna es suflclenlc o o de CIIlfCX

•

Una computadora razonablemente (de o QIIe sea otras computadoras razonablemente modeillílS. Recuerde QIIe esto es sao ¡ji_M no es inherentemente más útil Que una rnát\.lina de escribir o una La le va a ayudar a pensar. juzgar. concluir o decidir.

•

Una impresora con una cinta nueva (Si es de matriz de punto" o mnlll tinta (Si es láser o de inyección).

•

Acceso a correo electrónico o. por lo menos. a una de ~ con los recursos humanos (ver abajo). El acceso a Intet1i41

Recursos humanos Para buscar ayuda en general Si usted no pertenece a una. las universidades e parada en busca de recursos humanos. AIIf. usted como estadísticos. expertos en varios grupos de cla ves. biólogos aplicados y clentfficos necesariamente a las más prestigiosas Las instituciones provinciales tambl~n de his toria natural y los herbarios sr estos museos siempre incluye expertos en áreas conceptuales.

es'-:

"'-4eese COiIipi4SC

dos

192

AP~NDICE C. RECURSOS

licados como ciencias forestales o agricultura. e internacionales en campos aPdades y por lo general cuentan con un gran ' . ) d critos a unlversl no siempre a s . nal Que ueden ser de gran ayuda. Unos pocos ejemplos de talla '"ternaCl~ t p lugares CATIE en Costa Rica, Instituto de CIAT e'n Colombia Y o ros .' . MéxiCO e INPA en Manaos, Brasil.

Para buscar ayuda con los indicadores ecológicos Si necesita la asesoría de expertos en la metodología para trabajar con un grupo en . I deberl'an dar una idea inicial. Por ejemplo, puede contactar las anterlom e ' o herbarios, para localizar expertos en grupos Que comunmente se usan co~ mamíferos, aves, ranas, serpientes, mariposas y plantas. Los afICionados senos extraordinariamente útiles; por ejemplo, en la mayoría de los países encontrará grupos Que se dedican a las aves, orQuídeas o mariposas. Al principio puede ser difícil encontrar ayuda en Latinoamérica y el Caribe mejores grupos indicadores, o con procesos ecológicos indicadores. Por lo los nombres de algunas instituciones e individuos Que están dispuestos a dlt directa o indirectamente, proveyéndole de nombres de expertos en su en libertad de contactarlos, pero por favor no abuse de su nobleza. También. Que los nombres listados abajo representan una peQueñísima muestra de personas altamente calificadas en cada tema. Por ejemplo, no he Brasil o el Caribe simplemente porQue en el momento no hay nadie en esa esas áreas particulares a Quien yo conozca lo suficiente como para dele poner en esta lista . Escarabajos coprófagos)' afines:

Dr. Gonzalo . Dr: Mario Favila: BI~1. Lucrecia Arellano: Blol. Federico Escobar: Instituto de Ecología A.C Km 2.S Carretera Antigua a Coatepec Apartado Postal 63 91000 Xalapa, Veracruz, México Lombrices de tierra:

Dr. Carlos Fragoso Instituto de Ecología (vea arriba)

APtN>ICEc.

Insectos bentónicos y cómo

un

193

Indlce Bentónico De Integldad BloI6&1a rB-'B'"J:

Dr. lames R. Karr p.O.Box 352020 222A Fishel)' Sciences Universi\y ofWashington Seatt le. WA 98195-5200. USA También hay varios grupos Q!Je están trabalando en Insectos ac~lcos en varias un~rsldades e Institutos de investigación latinoamericanos. por elemplo: la Universidad de AntiOQ!Jla. en Colombia: la Universidad del Azuay y la Fundación EcoCiencia. en Ecuador: la Univelsldad ~ San Simón y la Universidad Mayor San Andrés. en Bolivia: y la Universidad Nacional de Tucurnán (lnsliluto MI~uel Uno). en Argentina. Todos son excelentes y muy colaboradores.

Peces de a¡;ua dulce y cómo desarrollar un Indlce Dr. lames R. Karr (vea la dirección arriba)

Procesos ecoló¡;icos e interacciones: . Fundación EcoAndina AA 25527 Cali. Colombia Dr. Marcelo Aizen Departamento de Ecología Universidad Nacional del Comahue Centro Regional Universitario Bariloche 8400 San Carlos de Bariloche. Argentina Dr. Peter Feinsinger Department of Biological Sciences Northern Arizona Universi\y Flaggstaff. AZ 86011. USA Para

obtener ayuda con la extensión del

El capítulo 10 presenta una filosofía bastante hemos desarrollado en la última década. Para su país y región están trabajando en (1) la la indagación comunitaria; (3) el Y parQues urbanos y (4) la Indagación siguientes personas:

194

Af'lNO'CE c. RECURSOS

Cuenca. Ecuador)

Álva rez (ETAPA. Sam ara ctapa.cOnl.ec palvarez@emp. , (B·okarst. La Habana. Cuba) é Barba y Lainet GarCla I ,. Ale.re Ren Ay lO o ' el A estarán y [email protected] '1Calle La Rosa. No. 504. IJ IAylín Alegre. I Ión C. P. 10600 Plaza de la Revo uc . Ciudad de la Habana. Cuba Teléfono (537) 8793226 . ' N 1010 el Loma y 47. apto. 193 IRené Barba:1Calle Tulipan. o. . Plaza de la Revolución. c.P. 10600 Ciudad de la Habana. Cuba Teléfono (537) 8820839 Cristina Casavecchla (Córdoba. Argentina) crl [email protected] Martiniano Chilabert 2384 Barrio Nueva Italia (5012) Córdoba Capital. Argentina Andrea Caselli (Tandil. Argentina) acasell [email protected]

•

Area de Recursos Naturales y Sostenibilidad Facultad de Ciencias Veterinarias Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires Campus Universitario (7000) Tandil. Argentina Geovana Carreño y Edmundo Rivera (REMA. Santa Cruz. Bol ivia) rema@rema·bo.org y [email protected] [email protected] REMA (Rescate en tus Manos) Calle Elías Antelo #242 (Av. Busch 2do y 3" anillo) Casilla de Correo 4681 Santa Cruz de la Sierra. Bolivia www.rema-bo.org

Además para conseg . I b .' en particular e .lOro Uir .os , nom b res de aQuellas personas Que están . rmaClon so re cómo obtener los materiales

Ricardo Stanoss [email protected] Programa de latlnoam&lca J d CarIbe National Audubon Soclety. USA 444 Brickell Avenue. Sultc 850 Miami. Fl33131-240S. USA

•

APÉNDICED de teatro en dos actos

Supongamos Que usted está racilitando un taller de "indagación comunitaria" (vea el capítulo 10). los participantes ya conocen el ciclo de indagación aplicada (figura 2.2b) y los cuatro criterios para las preguntas. Acaban de votar para decidir con cuál pregunta Quieren trabajar y usted va a discutir rormas de diseñar el estudio. Alternativamente. usted podría estar trabajando con los guardaparQues de una reserva provincial. Ellos acaban de aprender las aplicaciones ligeramente distintas del ciclo de manejo (figura 2.4) y el ciclo de estudios de campo (figura 2.51.y usted podría estar a punto de empezar el tema vital del diseño conceptual. O. usted podría estar dictando un curso largo e intensivo de diseño de estudios. dirigido a los alumnos de postgrado. y está para presentarles los 16 diseños alternativos del ejemplo teórico de la tala de boSQue (capftulo 4). En cualQuier caso. es el momento de practicar el diseño y la estadística - con mucha risa. los materiales Que se necesita para la obra de teatro son: (a) una pared y unas hojas grandes de papel periódico (papel de papelógraro) en blanco para pegar a la pared: o. una vara de por lo menos dos metros de largo: (b) un rollo de cinta de enmascarar (IIrro. "masking tape"): (c) marcadores (fibrones) indelebles de dos colores. prereriblemente azul y rolo: y (d) algo Que indiQUe Que la persona es hombre o mujer. por ejemplo pelucas de paja o "minlraldas" rabrlcadas de periódicos. A continuación se presenta el diseño y la estadística como una obra de teatro en dos actos. Si el tiempo es limitado. debería restringirse al primer acto. Que es más rundamental. El guión Que sigue orrece sólo unas direcciones simples y generales del escenario (en cursiva). y sus diálogos. Estos últimos son un poco rígidos. pero supongo Que usted improvisará y lo adaptará a su propio estilo. Claramente. usted tendrá Que modificar su vocabulario de acuerdo con la naturaleza del grupo. los otros participantes hablarán espontáneamen te. por supuesto. A menudo ellos expresarán muchas dudas. descubrimientos y conclusiones QUe he incorporado a su diálogo. para simplificar lo siguiente. IMantenga el ejercicio Interactivo y divertido!

197

198

EJÍJO y ESTADfSTlCA SIN IER(j,O, AP(NOI([ 0 . 01 S

S' 'ste es un taller comunilario usted estará al . ' t stán senta 05. I e e acC/nena '6" I (¡'pura Z2b y si es un taller con Los partICipan es.... .. o enlre "pregunta y 1" na de las fipuras 2.4Y 2.5. Usted está 'o "discño conceplUa en u o d rccua " Acto I

d

. asar de la pregun ta a la respuesta? Ustedes no p~edcn - y ahora. (cómo van a p d ollar un plan o el diseño de su estudio. , ecesitan esarr datos. Pnm~ro~ n I o de al' ustar la toma de datos al ámbito de la "d' - "7 Diseno es e proces , Iseno . d . star las palabras de la pregunta al ambito de la hacerlo. es el proceso e alu importante el diseño? Veamos. . I upongamos Que soy un Científico Des tacado en busca Para dar un elemp o. s :,¡. _ • unta sencilla y luego vaya dlsenar un estudiO para a preg vaya proponer un . 7" . , ,, 'e o nes son nla ' s altos los hombres o las mUieres . A fin de sera: ¿QUI ' . . continente de Lemuria. Lemuria tiene va nas Ciudades grandes. Dos de cuyos habitantes provienen de dos oríge~es étni cos distintos. En considerabl emente más altos Que los paltenos. A hora. todos ustedes se van a honorari os de Lemuria . La mitad serán de Aguaca te y la mitad de Palla. y serán mujeres y la otra mitad varones.

{Pida a 105 parlicipantes Que hagan una fila ordenados por tamaño de individuos más altos el genlilicio de aguacateños. ya 105 más bajos el de reparlidos mitad y mitad. Entre 105 aguacateños. la mitad de los individuos altos. independientemente de su verdadero género. serán "hombres". La otra más bajos. serán "mujeres"y deben ponerse las pelucas. minifaldas u otra grupos. los aguacateñosy 105 palteños. habrá una excepción: una de las el varón más bajo. Asigne el género de la misma forma a los palteños. papeles a la pared o pegue una lira de cinta de enmascarar limpia sobre la - Bueno. soy el científico absolutamente brillante Que ti ene la pregunta los hombres o las mujeres? Noten la forma como está formulada la pregunta. y vay a contestar la pregunta seleccionando un solo individuo de cada

Pida a todas las personas d A r . . e guacate Que armen dos grupos. hombresy selemone aleatoriame t d d n e a uno e ca a grupo. MarQue con un marcador la papel o sobre la cinta de e I nmascarar en a vara. usando azul para el hombre " I e resultado a todos.J J - iFelicidades (para ml')1 .f"\. o I d . l'Zue gran estudio científico he realizadol ¿Ven'l mUI'er Esto . s res u ta os enca'l . 105 hombres so ' 1 an con miS preconcepciones y con la n mas a tos Que l a ' , Recuerden Que he l ' 5 mUieres. ¿Es tan de acuerdo con esa se eCCionado a estos d . d' 'd seleCci onado esas ot d os In IVI uos aleatoriamente. ras os personas.

APtNlta D. ~YESTAOIsTIcA SIN IERGA

199

ICon los ojos medio cerrados. sel«elone a la "mujer" más It I"h b " aguilGlteños y marQue sus alturas en el o la vara.1 a a y a om re más balito entre los - i Uyl'dAhora _ el hombre . es más bajito Q!le la mujer. Estos resultados son con t rar Ios a Ios Que espera bay a la ab, una convenCional. Me dan ganas de revaluar los métodos Que usé _ debo haber hecho algo malo. De cualQuier forma. ¿he contestado verdaderamente la pregunta de QUiénes son más altos los hombres o la: mujeres? ¿No? Entonce~. ¿cuál es la pregunta Q!le he contestado con este diseño? Podrra ser: ¿Q!Jién es mas alto. este hombre partICular o esta mujer particular? ¿Hay alguna diferencia entre estas dos preguntas? ¿Puedo deCIr algo sobre las alturas relativas de los hombres (en plural) y las mujeres (en plural). si mido ólo uno de ellos? Hay dos puntos bien distintos 3Q!lí. Primero. si la pregunta especifica "hombres" y "mujeres" en plural. entonces realmente deberíamos tomar una muestra representativa de cada género. Si sólo medimos uno de cada género. entonces. ¿no deberíamos cambiar la pregunta y las conclusiones Que sacamos? Segundo. si el resultado de una indagación Que está mal diseñada - aun de una Que esté bien diseñada - no se ajusta a nuestras preconcepciones. entonces tendemos a escrutar el diseño y buscar errores Que podríamos haber cometido. o factores Que ni consideramos. Que podrían explicar la naturaleza inesperada de los resultados. Sin embargo. si los resultados coinciden con nuestras expectativas y con la sabiduría convencional. ¿escrutamos en forma tan rigurosa el diseño y la investigación buscando errores Que podríamos haber cometido. o ractores Que no considerábamos? Inconscientemente suponemos Que todo está bien. Como en este caso. por ejemplo. ¿podría un estudio con un diseño seriamente errado generar con igual facilidad. resultados Que se parezcan o no a los Que esperamos? La moraleja es: siempre debemos escrutar nuestros estudios con rigor. independientemente de sus resultados (figura 2.2). Bueno. como s~ un investigador brillante. me d~ cuenta de mi error. pero todavía necesito contestar la pregunta" ¿QUiénes son más altos. los hombres-o las mujeres?". Ya sé Q!Je debo muestrear varios de cada uno. de modo Que me v~ a Palta a hacerlo.

15i está usando una vara. pónga/e cinta nueva: si está usando papel y marcadores. use una parte limpia. Cierre los ojos y seleccione aleatoriamente cuatro hombres y cuatro mujeres de los palteños (o menos. si no hay suficientes participantes). En el papel o la cinta marQue sus alturas con azuly rojo respectivamente. Estime. a ojo. el promedio de las marcas azules y el de las rojas e indfQuelo en el papel o la elntal _ Ahora ihas ta yo mismo(a) est~ sorprendido(a) de mi brillantezl De hecho. en mi muestra el grupo de hombres es más alto Que el de las mujeres. Puedo concluir con la conciencia tranQuila Que. por lo LOS HOMBRES SON MAs ALTOS QUE LAS MUJERES. ¿Están de acuerdo? Pero. ¿no deberían mis conclusiones aplicarse sólo al ámbito del muestreo. es d«lr a Palta? Por lo tanto. ¿cuál es la pregunta Que he contestado realmente? Una mucho más limitada Q!Je la original: " más altos en Palta. los hombres o las mujeres?" No he contestado la pregunta para todo d SiQuiera para Lemuria.

200

ISEÑOY ESTAOfSTICASIN IERGA O Ar~NOICE O'

r mis conclusiones más allá de los de . I staría poder exten Sin embargo. me gu l ' b'to de mi diseño. de manera Que Ine ~ ' ex tender e am I En tonCes tendre Que ' 1 ue me perm ita simplificar el muestreo y sar en un plan slmp e Q! Palla, Voy a pen h bres de Palta y las mujeres de Aguacate. datos: voy a muestrear los om una cinla fresca en la vara. Luego. con los A d hoja fresca en Ia pare , ¡pongauna airo hombres enlre los palleños y a cualro mUJeres aleatorlamenle a cu " eslime el promedia a ojo. como anles.! ' es una sorpresa! En mi muestra las alturas de las mujeres to SI Bueno ¡es I d' d . t di J . , é stá pasando Hav algo raro en e Iseno e mi es u o. de los hombres. pero. (Qu e : ; 'd d) T. I , , d b I Ituras de las personas. Que yo no haya consl era o. ,a este tn nuyen o so re as a . . _ altura entre todos los palteños y todos los aguacateños? Entonces. es mi diseno , " , 'e'nes son más altos en la región Aguacate-Palta. los hombres o las . . _) Ia pregun ta, (QUI 'N J Enton ces. ('cuál es la pregunta Que contesté realmente con, mi diseno. Qpi (o, .. J altos. los hombres de Palla las mujeres de Aguacale ¿No es esta un.a interés particular? ¿Qué ta l si. en cambio. hubiera muestreado a las mUieres de Aguacate) En tal caso. los resultados se habrían conformado mejor con mis

°

pregunta contestaría en realidad? Ahora ~í soy un científico bien triste y humilde. Me doy cuenta de Que debo Palta y Aguacate si Quiero extender mis conclusiones más allá de los límites de una voy a muestrear hombres y mujeres de la región Palta-Aguacate independientemente {Hágalo pues. BUSQue una parl e limpia del papel o ponga cinta nueva en el mujeres. palteñasy aguacaleñas. Que formen un solo grupo y a los hombres otro. se olviden de su ciudad de origen (n i de su género.. . o sea. las "mujeres" no minifaldas). Cierre los ojos y alealoriamente seleccione una muestra de seis Abra los ojos y marQue las alluras de lodos. como anles. Casi con seguridad. las enlremezcladas. de modo Que estime a ojo sus promedios e indíQuelos. como - Interesante. pero iQué enredo! En promedio sí parece Que los hombres de la reglón altos_Q!Je las mujeres. pero hay un traslapo tremendo y mucho "ruido" o variabilidad, diseno era apropiado para la pregunta "¿QUiénes son más altos en la región de las mujeres)" pero todo ese ruido dificulta la obtención de una respuesta clara. Que nos permitiera QUitar algo de este ruido? ¿QlJé tal si muestreo igualmente de {Separe a los palleños ' . y aguacalenos segun su CI udad. Ponga un par de cintas a cada lado., o use dos parles limpias del papel. MárQuelas "A "y "P". y cualro mUIeres de cada ciud d U d " a . san o marcadores azul y ro,'o marQue sus y esUme. a 010. los promed'lOS para caela uno de los cualro g rupos.! - iFinalmente puedo ver I 'd d con c 3 rt a lo Que está pasandol Mis datos muestran son ' I . mas a tos Que las muO " leres . e~ consistente para las dos ciudades.

APWlICED.

201

considerablemen!e de una c~.udad_ a otra. una ~iferencla relativa entre hombres J mujaa se _ _ en ambas. Este diseno. llamado diseno en blOQ.ues • me permite distinguir la en y mujeres. de la diferencia en altura asociada con las ciudades. AQ,¡í. las ciudad cb distintos. Este diseño no sólo es adecuado. sino Que es m'!Y poderoso para contestar mis de ciertos lími tes. ¿Cuál era la preg~nta? "¿Qyiénes son más altos. los o las muJeres7' verdaderamen te a esta pregunta. SI o no? ¿Cómo así? lahora me dicen QIIC sólo ~ mucho más limi tada: "¿Quiénes son más altos en la regi6n de los o las mujaa7'. ¿Cómo así Que no puedo generalizar estos resultados. obtenidos con este tan bonito QIIC Ind~ ciudades diferentes. a todo el mundo. o aun a lemuria en su totalidad? ¿Por QIII! oo? ¿Cd d pcl'S Para ilustrar el peligro. digamos Que continúo con el diseño en bloQ¡.¡es J muestreo J unas cua ntas ciudades lemurianas adicionales: Pomelo. Toronla. Maf'3Cl!Yá. Parthlla. Fruulla. paya. Fru ta Bomba y más. La altura promedio de los habitantes continúa variando cntR diferencia relativa entre las alturas de los hombres y las mujeres continúa Entonces. cada vez tengo más confianza en mi conclusión de Q\.Ie. en a Inwá ele hombres son más altos Que las mujeres. Finalmente. muestreo la de GIIlIIIhIa - doocIc . el mismo patrón - y luego visito el suburbio elegante de Chirl~. a poca

.

/ponga cinta nueva en el palo o una hoja limpia en la pared.] - Ahora todos ustedes ya no son palteños ni aguacateños sino

{De nuevo organice a todos en un grupo por alturas. del más alto al

mm b;fo.

género real. Oivídalos en dos grupos iguales. Todos en el grupo más señal del género femenino.y los del grupo más bajo pertenecen al gmcJ'o - Al entrar a Chirimoya y dar una mirada. esperaba encontrar el es una sorpresa! iEn Chirimoya todos los hombres parecen ser de negocios. abogados y burócratas ricachonesl I~S son

{Señale a los individuos más bajos.} - En cambio, todas sus esposas son damas elegantes más altas: ¡unos tremendos partidos! IÉsas son USTEDESI

{Señale a los individuos con pelucas etc.} Con un creciente sentimiento de tristeza. tomo mi

{Aleatoriamente seleccione cuatro de las "damas individuales con rojo y azul. y estime y marQ.ue sus - Bueno, ahí Quedó mi patrón. Para hombres sea n más altos Que las mujeres

~

"

- o y ESTADISTICA SIN JERGA

zoz

AP~NO ICE O. OISEN

. mpre debe tener mucho cuidado al la cual uno sle h· . I Ó Éslaes la raz n por s· pre puede existir una e IfIm
prendidas en cada punto. empezando con una · ,Revise las leCClones a d _..l_ . t - Si éste es un taller de guardaparQues. uste pu~ mUler aguaca enos. .. ' I 4 E . . I varios diseños discutidos en el capltu o . s convement~. selecllVaJ a os . ' (¡ se termine este acto memorizando)' gntando las cmco rases ~ I. Que la d b· I·· .. S · hb' .¡Depender "iPor ahorar "iCambia. to o cam la i lempre a ra una la historia natural..., Las personas sin ningún entrenamiento formal en ciencía. diseño o retienen todo esto? Sí. Después de todo. si despoja el diseño de su siempre necesario). todo se reduce a sentido común. También sugiero QP~ elementos del capítulo 4. ¿Puede hacer la eQuivalencia entre cualQuiera contestar la pregunta sobre la altura de la gente con los diseños. algunos estudio sobre tala selectiva? Luego. vo/
Usted aún está midiendo alturas de hombres )' mujeres. pero ahora las mvoluc~an una, población. La población tiene números iguales de hombres aSignara los generas de modo Que. en promedio. los hombres sean más forma Que ,las alturas individuales se traslapen considerablemente' las mUieres mas altas deben exceder las alturas de tres o .cuatro de los' - Ahora. discutamos una pe t· d· . limitada a · rspec Iva Istmta sobre cómo desearía uno un Universo mucho m' d I Al igual Que la filosofía del diS:: gran e. E n~mbre oficial de esta no En este C3S0. sin embar o la filo . ,la fliosofla de la inferencia estadística de la biodiversidad gt' sofla tiene Implicaciones tremendas sobre . en re otras. Bien. ahora ustedes representan la ., Que somos omnisapientes poblaClon de todas las personas del y Que conocemos Ia verdadera altura promedio de un

'Pe¡¡ue otro papel 3 la pared o r . ¡¡rupo con los dos colores d esuC/te la vara)' pansa cinta nueva. para a tura promedio de los hombres e COstumbre. Calcule. a ojo: a) el J c) la altura promedio de tod / oe grupo.

e;

_ Entonces. esta marca indica la verdadera altura de todas las personas. En la vida real .., obtener este valor. simplemente porQue es imposible medir la altura de todo el • no ...... ele todos los habitantes de un pueblo. Si ~I pregunta es sencillamente·¿cál es la altura o ele~ gente?". todo lo Que puedo hacer es estimar la altura promedio basa'ldo mi estimación en una aleatoria muchísimo más peQueña de gente. Empezaré con una muestra de una sola persona.

/ponga un pedazo nuevo de cinta aliado opuesto de la cinta qpe tiene todas las alturas. o mulwa:Je a ... parte limpia del papel aliado de las marcas ya hechas. Luego. con los olos cenados allIUI a una persona del grupo. Registre la altura de esa persona en la cinta nueva o la patte del papd.1

sr.

- Con una sola persona. ¿he obtenido una estimación de la altura promedio de: la claro. Después de todo. este individuo es uno de los Que ha contribuido al promedio general¡Aqú estj su marca en el pedazo de cinta donde se calculó el promediol Con una sola persona tengo una estimac1611 del promedio. Por supuesto. mi estimación puede ser imprecisa. Por Vaf podría ser """ dIstanIc del verdadero va lor promedio. Por otro lado. por azar también podría coInddir con el En la vkII rea l no tengo forma de distinguir entre estas dos opciones. Sin embargo. por ser OIiH11sap1entc mismo. podemos verificarlo.

¡Compare la altura de la persona muestreada con el valor promedio de todo eI.$fUPO. indicado en la parte anteriormente usada.¡

~

- Ahora. si aumento el número de personas en mi muestra. ¿se Incrementa la calidad ele l1li Veamos.

¡Si es posible. ponga dos pedazos más de cinta en la vara a noventa grados de taparlos: o. simplemente use otras parles limpias del papel. Seleccione un nas J otro de seis. En una de las dos cintas o parles nuevas. registre las a/tuns de color distinto por grupo)' sin distinguir los géneros. Estime a ojo el Compare estos dos valores promedio con el ·verdadero· promedio. as{ en un 5010 individuo.¡ - En efecto. parece Que en promedio. mientras más grande es mi por si mple azar esto no sea cierto en cada caso. Ahora. ¿existe alglln alguna vez estar absolutamente seguro(a} de QIIe he obtenido d YIIor todas las personas del mundo? ¿No? En teoría. ¿cuál seria la Ilnlca estar seguro) Pues si continúo hasta Que haya medido a cada impOSible! Entonces estamos limitados a trabajar con una ¿Cuál es la moraleja? Que no importa Qué tan grande sea su de posibilidades muchísimo más grande. SI usted pone fe siempre correrá el riesgo de estar eQuivocado. Ahora cambiemos. Vamos a plantear una pregunta Importante. Ahora. en lugar de ser un clenlffico. m

el

Ar t NDICE D. DISENO YESTAOfsTICA SIN IERGA

204 . bl ' (blue I'eans en inglés) para hombres y mujeres. ~ fabncar uymes . res tienen formas ligeramente d'IStlO . tas. de modo QIIe ~ hombres Y Ias mUle ' .IOC~ 'ctura Sin embargo. no se, SI. tamb"len deberla proceso de manUla . estoy seguro de @e los hombres sean realmente más altos altura. porQue no . , QUe monte ' la maQuinaria @e compre. el proceso de prod ucclon epen dera . , . p d decisión es errada. voy a sufrir consecuencias economl~as. or tanto. necesito

pregunta: ¿difiere la altura en promedio e~tre los dos gene~os? S~ lo debo muestrear un buen número de cada genero. pero tamblen s~ lo uedo medir la altura de todas y cada una de las personas en el mundo QIIe ~n par de bluyines. De modo Que. de nuevo. voy a muestrear a la población los resultados de la muestra. Supongamos @e estoy muestreando al azar.

Refiérase de nuevo a las alturas promedio de todos los hombres y todas las había marcado al principio del acto 11. Ahora ponga un nuevo pedazo de cinfa aesas marcas. o pegue una nueva hoja de papel a la pared. Seleccione una mujeres. pero no aleatoriamente. Esta vez. mantenga sus ojos abiertos. e individuos de modo Que la altura de los dos Quintetos sea idéntica. Sobre la cada uno de los diez individuos en la muestray luego un promedio a ojo _ Esta muestra manipul ada. Que fáci lmente pudo haber salido de un de sus estaturas. sugiere Que en promedio. los hombresy las mujeres tienen vaya usar este resu ltado como base de mi decisión de invertir en un s610 proceso de producción para bluyi nes de hombres y mujeres. haciendo s610 unas en la forma del cuerpo. Si n saberlo. esta mu estra al eatoria no era base tiene un promedio de altura distinto entre hombres y mujeres. Pero. ¿no es, Cierto? Resulta Que he tomado lo Que luego se sabrá Que fue una declslon me va a costa r mucho dinero. pues he producido un exceso de exceso para hombres bajos.

~~I~~i~~v~~amo~ la situación. Imaginen Que la altura promedio de hombres se. ago

011

pregunta de nuevo y saco mi muestra.

;5

{En la cinta o el papel Que presenta I I haga un círculo alrededor del rom a turas de cada uno de los presentes en el grupo de 105 hombres el las: 10 general de alturas de hombres y las demás marcas en la y t P uleres tienen ambos el mismo punto Cln a. onga un d papel pegado a la pared e l ' nuevo pe azo de cinta en la vara ., mujeres de modo Que l' Ion os 0105 abiertos. intencionalmente a a tura prom d' d I promedio. a ojo. para cada una d e /O e 05 c!nco hombres exceda la e las muestras y marQuelas en la cinta o

fe

' estan , los resultado d . - AQJ UI , I s e mi muestre H mas a tos en promedio QJue I . o. ay un fuer te patrón aparente' luegos d.~ maQuinas. ' asblu mUieres • la una ara ' . Yo uso esto como base para tomar produCClon distintos S', P I)'lOes de hombres y otra para los de . n Que yo lo sepa. Sin . embargo. por azar mi

205

tomado lo Que más tarde se verá Que fue una decisión errada. He Invertido dinero cuando no puesto Que la ~oblación en general no pres~nta diferencias en promedio ent~ hombres] mujeres. de modo Que habrra podido invertir en un solo luego de méÍQ.uinas. ¿Cuál es la moraleja7 Que somos esclavos de nuestras muestras. Cada vez Q!Je JO \ISO una ayudarme a tomar una decisión sobre un universo más grande. corro el riesgo de hay un patrón en la muestra. y acepto Que este patrón es cierto también para el universo. corro el riesgo de estar eQuivocadoy Que tal patrón realmente no exista en el universo más grande. Sino ~ un patrón '1*'CIIle en la muestra/ acepto Que ~sto tambi~n es cierto para el universo. corro el riesgo de estar CQ!Jlwlcado] QPe en realidad. SI exista un patron en el universo. En cada caso. puede un costo asociado al hnhodeCSllr eQuivocado. Si soy un empresario de los bl~ines. el costo será meramente financiero.

Esto:':

Sí. yo sé. yo sé. Que fue un muestreo manipulado e irrelevante. Pero. entendieron el punto. ¿no? En tal caso. ca mbiemos a un tema de mayor relevancia para nosotros. Pensemos en las en QPe los resultados de los estudios para guiarnos en la toma de decisiones sobre asuntos de O para proponer pautas de conservación. No importa Qué tan bien hayamos diseñado los estudios. ni datos hayamos tomado. casi siempre los resultados son sólo una muestra de todos qpe safa posible obtener si pudiéramos ampliar el estudio a un paisale más extenso y por más ~ Todo lo Que tenemos a mano es la muestra. O bien h~ un patrón en la muestra. o no Io~.

rormas

{ModifiQue esta última frase sesún sea necesario. Por ejemplo. en un talfer CDtnIHlIIado hablar de decisiones sobre manejo de cosechas en lu¡;ar de pautas de De en este momento presente un dia¡;rama de fa fi¡;ura 5.4. modificada 5e¡;ún sea "Error de tipo r y "Error de tipo Ir. aunQue eso es precisamente fo QPe usted estI - Si hay un patrón aparente y claro en los resultados de un estudio Que hemos Que algo es tá pasando cuando sin Que lo sepamos en realidad no pasa de acuerdo co n esto. ¿cuáles son las consecuencias para la conservación perti nentep Si hay muy poco patrón aparente en los resultados.] si cuando en rea lidad . sin Que lo sepamos sr está pasando.] si co ncl usiones - o decidimos no tomarlas - ¿cuáles son las sería n más graves a largo plazo? ¿Entonces cuál riesgo deberramos ¿Cómo podemos hacer esto? Una parte del método conocido como inferencia estad(stla nos nuestra estimación - la cual está basada en una muestra limitada en general. Otra parte. sin embargo. nos permite minimizar las errores anteriormente descritos. o por lo menos. estl!"3" el característi cas de la muestra particular de datos QPe hemos en esta rama de la inferencia estadística Que se llaman de estas pruebas nos ayudan a estimar el riesgo de estar concluimos Que hay un patrón en el universo más mucho más difícil. y mucho menos tradicional. estimar Que no hay un patrón en el universo amplio QIIe

N'Íf'OtCl O o/.S[¡il() \'L~ TADf T/CASIN JERGA

206 _ .J '

¡

/"en/ca matemática servirá para evaluar las

rudJJ f tiNl / ca o c' r' ien sea Que las consecuencias sean Inane leras para d P un ("or u o/ro. b . I 'ó pérdidas de biodlversidad para el profesional de a conservaC/ n. ue usted tenga algún entrenamiento para usar apropiadamente menoQ! ' e l ' A eocupe por ellas. S610 use su sentido comun. ua QUiera Que sea su pr d' l ' . d tanlO como le sea posible. de Que su Iseno es e mas apropia o para su cinco rra es Que aprendi6 al final del primer acto. Luego. trate de grande como le sea posible. Recuerde Que cualQuier patrón. o ausencia de podrra ser s610 producto del azar. Reconozca Que cualQuier conclusión QIIe y cualQuier decisi6n Que tome después de la renexión. siempre tiene un Que las eQuivocaciones tienen consecuencias. algunas más graves QUe otras.

Es/o es /000 sobre la filosofía de la inferencia estadística. especia/mente /a Iji /l. ji de sus consecuencias para la conservación. De nuevo. ¿puede /a formal en ciencia. diseño o estadística realmente absorbery aplicar todo esto! de es/e último discurso no tan necesario. sobre el si¿;nificado de /a estadísticas.

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231 cambios climáticos en el pasado. la mezcla de conluntos de especies QIIC ha ocurrido una vez. y las ImplicaCiones para las inQ.uietudes de conservación prcsc t < y otra ' l ' d ' d h ' n es, ,uturas. 2. En Ia .u tl~a eca a se a Visto una proliferación de artrculos. libros y dólares en Investlgaclon sobre el espectro espantoso del cambio climático. Entre las fuentes ... muchas de las cuales tocan el tema de las áreas protegidas a la luz del dl"*leo. Peters y Love¡oy (1992). Vitousek (1992). Kareiva. Kingsolver, Hucy (1993). Markham (1995). Meffe y Carroll (1997: 153-655-657), Hughes (2000). ' 3. Muc~os trabajo~ advierten a los ~rofesiona¡es de la conservación QlJe tengan en cuenta el cambio cllmatlco al dlsenar y manejar las areas protegidas. ~stos inch!)'en Graham (1983). Hunter. y Webb (1988). Halpin (1997) y Meffe y Carroll (1997:333-335). 4. A pesar de la abundante evidencia a favor de esta aseveración QlJe se ha en el hemisferio occidental (para no mencionar el hemisferio oriental. QlJe ha estado ocupado por humanos por mucho más tiempo). algunos ambientalistas eminentes han optado por Ignorarla por de QIIC los anti-ambientalistas la usen para justificar los niveles industriales de explotación de todos Y cada uno de los paisajes. Este temor es particularmente común en Nortcalll&lca. Vea. por los debates en Soulé y Lease (1995). No obstante. puesto Q.ue los "civilizados" QIIC QlJleren los recursos naturales de manera no sostenible ya usan un gran número de pretextos - o para justificar sus políticas y actividades. es poco probable Q.ue ellos se rebalen a apn1JCC:har5c del pretexto de la profunda innuencia de los pueblos precolombinos. En mi opinión. ser honestos y transparentes en vez de cegarnos a la innuencia del pasado. Hamburgy Sanford (1986). Mabberley (1988). Denevan (1992). Gómez-Pompa y Kaus (1992). McNee!>' (1994) y GarcfaMontiel (2002) presentan excelentes discusiones Q.ue enfatizan Q!Je nocxisten los 5. La evidencia Q.ue se está acumulando sobre esta propuesta la discuten Robcrts (1989). (1989. 1991) Y Gibbons (1990). entre otros. 6. Vea a Mabberley (1988. 1992), Gómez-Pompa y Kaus (1992). 7. Bucher (1987) y las referencias Q.ue éste contiene aluden al caso del Chaco. Para leer otras casos en bosQ.ues secos tropicales, sub-tropicales consulte a lanzen y Martfn (1932). janzift (1986) Y Simonetti (1988) Yo no 8. Graber (1995) presenta una perspectiva particularmente interesante sobre este específicamente el tema de la restauración de hábitats o "restauración porQ.ue para la mayoría de las áreas protegidas de Sudamérica el costo de-la prohibitivo. Sin embargo. en Centroamérica y las naciones del Caribe -y a nlvd de locales Q.ue Q.uieren mejorar el entorno inmediato - la restauración ser no sino también urgente. Si le interesa la filosofía de la restauración a tanzen (1996). Meffe y Carroll (1997: 479-511). el foro editado por Parsons. Swclnaml y Primack et al. (2001 : capítulo 19). 9. Si todavía no está al tanto del papel fundamental QlJe luegan las mediana escala en los bosQ.ues tropicales, otros palsales. vea a (1987). Platty Strong (1989). Guariguata (l990)y Mdfey y 316-320). entre otras fuentes. 10. Debido a Q.ue el mito del "noble salvaje" afecta desde las escalas locales hasta las internacionales 8iolo¡;y 14(5) :1351 -13741200011. le recomiendo vea a Soulé y Lease (1995) Y Redford y

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97 245-26 1) para ver un excelente resumen de Ce'" ultc " rre arroll (19 tlca También vea a Coblentz (1990), d la) e$pC le ex . k \4"'r( el m.m 1° e b$ Huenneke (1992). Lodge (1 993). Cron y Fullcr (I9'XI) Temple (1990). 1loo . 998) 1aík et al (2000). ( C\lnc (1 y 11 Gibb (1995) Y Mauchamp (1997) . POI C Y VCJ J horlcld (I989)'d \t en ,a distinta escala de los colibríes incl~ a ti ulO' QUc I CU I IgunO\ Jr 11 (1978) . Fein inger et al. (1 988) y Levcy y Sti es (1992). rcln\JnScr y oh\e .' si acaso van a incl uir pi ca nores. pero estas aves de de comerva Ion. . InQuICIU t de vi ta obre las e ca las espaciales. 10\ de dl\tlnto$ pun o od ' B c¡emp W1 (1985) Janzen (1986b) Y Brown y K rlC- rown Vca a hmlda y I \on . " ., d f I'caciones distintas de la nOClon e uentes y IOt(rc\Jnte. esta} trC$ ap I . . l' . I odclo '00 'd d aparecieron antes de Que se hICiera exp IClto e m \obrc bl IVer\1 a . dr d 'r " de ruente y sumideros Que usan Novaro. Re lor y unQUC la de InlClon , un poco de la Que se usa aQuí. estos au tores evaluan el papel de las áreas la e pecies de vertebrados Que son cazados por fuera de la ruentcs para " . .. la pre Ion de cacería crea condiciones de sumideros . Powell et al. (1996) ClCCp lonalmente claro de fuentes y sum ideros dentro de una población • orteamcnca.

apftulo 7 1 El campo de la ecología del paisaje tiene sus raíces en la matriz seminatural Br3lthwaite 200 1) Que cub re la mayor parte de Europa y las islas británicas. El cultivos. pasturas. arboledas. setos y otros tipos distintos de hábitats en estos muchos ecólogos y admi nistradores de la ti erra Que ningún hábitat o debería ser considerada independien temente de sus vecinos. Forman y Godl... roc-, muy ameno Que enfatiza la perspectiva europea. Forman (1997). aunQue templada del norte y Australia casi excl usivamente. provee un tratamiento Muchos de los principios en ambos libros también se apli can a los paisajes 2. Ver especialmente los capítulos 9 y 10 de Meffe y Carroll (1997). Hay tres recientes Que tratan la fragmentación del hábitat en los paisa jes tropicales: (1996). Laurance y Bierregaard (1 997) y Bierregaard et al. (2001). 3. Además de los recursos citados en la nota anterior. vea las siguientes y 1argules (1991). Malcolm (1994) y Murc ia (1995) . 4. ~ea a Schelhas y Greenberg (1993, 1996) Y Turner y Corlett (1996) . S. ~g,unos trabalos claves Que enfati zan este punto incluyen a Forman (1997), e n~re y Hobbs (1999). Dale y Haeuber (2000). Dale et al. (2000). Poiani el Curt,"y Braithwaite (2001) . Capítulo 8

1.

o le voy a definir integridad ceoló ica n , ' . .. Poiani et al. (2000) la defi ne 'f, " . e,<..uecree Que significa. con a lo largo de e t ' n como la habilidad de mantener especies y x ensos penodos de t· " inle¡;ridad biológic ' lempo. Karr (1996) de fin e virtualmente a. con mas deta lle como "la capacidad de soportar y

NDrM bioló~iCO bala~ceado. integrad? y adaptable

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233

ten&a la &ama completa de especies. conluntos de especies) y procesos (mutación • dem06' • ...Ir~ ..... procesos de nutrientes y energía y procesos de metapoblaclones) _ . I d " .. V b'é I QIIe se espel .. , para el hIIIat natura e u~a ~eglon. ~a tam I ~ e ensayo de Karr en MeffeyCarroll (1997: 483-485). para un palsale en particular la integridad ecológica puede ser medida relativos. contra alguna línea base o control Q.ue representa el 10m6 de Inteyldad condiciones no perturbadas de ese ecosistema. El término indicadores ecológicos debe ser diferenciado de otro QIIe suena similar. los de biodiver~idad. Los i?di~adores de biodiversldad son grupos de (raia ,cz de plantas) bien ~onoC1dos tax~nomlCamente. relativamente fáciles de evaluar y de amplia c.tlslrlbuc:lón geografica. Su proposito es el de identificar "áreas de alta blodiversldad" ("hotspo«s") para la biota en general. otras concentraciones de diversidad de especies en muchos taxor.cs u otros patrones geográficos amplios en diversidad de especies. Esto es. los ec6Iogos y otros de la conservación esperan Q.ue a través del paisaje. o de regiones JlÚillQ'O de especies en el grupo seleccionado como indicador de biodlversldad. se el número de especies de muchos otros taxones Q!Je son menos fáciles de estudiar 1994; McGeoch 1998; Ricketts et al. 1999). A veces esto puede ser ilusorio (Lawton el al. 1993). En cualQUier caso. note la diferencia en uso entre los indicadores de por un lado. J las especies o grupos de especies indicadores ecológicos por otro. Es Imperativo Q\Ie usted distinga los dos conceptos tan distintos y lo Q!Je implican. Desafortunadamente. muchos autores J profesionales de la conservación no lo han hecho y esto ha dado lu&ar a confusión. Por ejemplo. a menudo las palabras indicadory bioindicador se usan sin definirlas y pueden referirse a de los dos conceptos. Entre los recursos claves QUe tratan el tema general de los indicadores ecológicos esIM (1990). un ensayo por Noss en Melfe y Carroll (1997: 88-89)y Kremen el al. (1993). listas exhaustivas de toda clase de variables indicadoras y de variables objetivo en (1 991) Y McKenzie. Hyatt y McDonald (1992). Para hacer el seguimiento a de esas variables Q.ue presentan los dos libros anteriores necesitará tecnología avanzada. t«oleos J mucho dinero. Le sugiero Q.ue más bien se refiera a Stork et al. (1997) J J Botkin (2000) aunQ.ue. aun en estos concienzudos trabajos. varios de los Q!Je se sugieren están más allá de su alcance por razones prácticas y Este eSQ.uema se basa en términos generales en el de Melfe y Carroll (1997: 69-70) asf CXIIliO en eSQ.uemas y dudas presentadas por Simberlolf (1998). Caro y O'Do~ (1999). (l999}1 Poiani et al. (2000). Power et al. sugieren QUe el concepto de especies pledrangulares es en Sin embargo. el uso indiscriminado de la etiQ.ueta "pledrangular" en la conservadoo 1 el . . . tiene sus riesgos (Milis. Soulé y Doak 1993). En contraposición a un . 1998) Q.ue es altamente influyente en los círculos de manejo. creo Q\Ie no se ha Vea.r.IIIr excesivo de la etiQ!Jeta "piedrangular" y los riesgos en Q\Ie se (2000) y también a Poiani et al. (2000). Hay por lo menos cuatro referencias claves Q!JC presentan especies indicadores. Favila y Hallfter (1997). J presentan eSQ!Jemas generales excelentes. McGefijOCl~h ( completa. rigurosa y objetiva de evaluar Indlca+ACS QIIe

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234

NOrAS (1981) Landres (1983) Y Verner (1984) propusleron _ 7. I lace un tiempo ~~er:gpodha~~a servi; como un indicador ecológico. Recienteilknte premio de la av aun. . 1 2000' Milesi et al. 2003). pero el uso de los " d ( ej ' pOlant et a . . d I algunas du a p. .. ólo remios de aves - es alenta or en as basados en gremiOS - y no s g (Stork el al. 1997). I ubtroplca es 1994) S arrow et al. (1994) y Stork et al. (1997).

8. Vea a Kremen (1992. b ' . soPbre los escarabajos coprófagos como grupo i 1 uchos tra alaS . Iff 9. ntre os m Hanski Cambefort (1991). Halffter. Favila y Ha ter (1992), vea a Kleln. (1989)'ff (1957) Halffter y Arellano (2002) . El manual de Celi y (1993). Favila y H,al' ter va~edad de contextos. incluyendo las inQuietudes particularmente utl l en una ' d' C) unidades locales (capítulo 10. Y vea el apen Ice . com I (1993) Didham et al. (1996) y Hil~ Y Merenlender (2000). 10 Vea a Kremen et a . ' . . d' d ló . Novotn (2000) usaron una gran variedad de Insectos como In Ica ores eco glcos ylos es fuerzos 1)' d stauración Algunos capítulos en Paoletll. ed. (1999) se refieren a e re · , . .. .. ,. , lca de distintas practICas agncolas. . d' d de la "sostenibilidad ecolog como In Ica ores . . , ( o lo convence de Que las lombrices pueden ser al mismo tiempo 11. Si este parralo n . . ' . opción como grupo indicador de la integridad ecologlca de los suelos, un importante. y un grupo apreciado por la gente local; lea a Darwln (1881) y luego a 1992). Fragoso et al. (1993). Hendrix (1995) o Gonzalez. Z~u y Sorges (1996) .. al. (2003) mostraron una relación negativa en tre la denSidad total de lombnces J recuperación del boscwe nativo. pero una relación positiva entre la recuperación J

de especies nativas. 12. La voluminosa literatura sobre invertebrados acuáticos. mucha de la cual tambi61 sobre la sensibilidad a la contaminación. incluye numerosos libros de importancia Entre ellos están Hurlbert (1981) . Merritt y Cummins (1984) Y Roldán Pérez (1992, Cummins se enfocan en los Estados Unidos y Canadá. Mucha de su información para Latinoamérica. donde cada grupo de profesionales de la conservación copia de Roldán Pérez (1992) y referirse con frecuencia a ella. La guía de identificación y Domínguez (2001) es obligatoria en Sudamérica. así como el manual de Carrera el cual tambi én es útil para las comunidades locales (capítulo 10 y apéndice e). índice EPT Que se encuentra en Carrera y Fierro (2001) es distinto del descrito sensible al tamaño de muestra de insectos. Debe corregirse antes de usarse en el revisiones en Rosenbergy Resh (1993) le convencerán de cwe los insectos bentónicos herramienta extraordinariamente poderosa para monitorear o investigar la del ambie~teacuático. Finalmente. los libros generales sobre técnicas ecológicas Incluyen tecn¡cas de muestreo para insectos bentónicos. Vea. por ejemplo. a Sutherland (1996) . 13.

Cual~uiera de 105 siguientes cuatro recursos presenta la filosofía y desarrollo Benton¡co de Integridad Biológica: Kerans y Karr (1 994 ). Fore Karry Wisseman

Chu (1997 1998) El ' d' C . apen Ice presenta una forma más directa para . . ~detodolo~ía. Figueroa et al. (2003) presentan - ¡en español! _ un caso del In Ice analogo al EPT el f d' B'" .. ". . n Ice 10tlCO de Familias. para indicar la calidad de palsales agrlcolas y ganaderos del sur de Chile 14. Las truchas de la zona tem I d d i ' P a a e norte fueron introducidas a los ríos J las

2lS

Centro y Sudamérica mucho antes de Que alguien se preoc de los . E . . .' r upara efectos sobre la raun. nativa. n mi opmlon. estos e,ectos potencialmente serios n lclNoS • de conservación e indagaciones subsiguientes los pocos -tudlos han . . ~ lIJe se realizado hasIa ahora - por elemplo. acerca de los efectos del salmón introducido los ambi . " a entes aadllcos del sur de Chile - son causa de pesadillas. aSI como un estudio en Nueva Zelanda .1994). : yTownsend 15. Buchmann y Nabhan (1996) y Kearns. Inouye y Waser (1998) señalan qpe la Int Ión plantapoliniz ador e~ críticament~ i~portante. tanto como obletlvo o como Ind'cador eracc v.Jos estudios (p.e¡ .: Alzen y Femsmger 1994: Murcia 1996) se han enfocado en la Interacción sf sola. examinando las tasas de polinización y producción de fruto con rcspccto a la por del hábitat o a la distancia al límite entre el boSQue y los campos agrfcolas. Sin fáci lmente podría invertir el argumento y explotar los niveles de o de frutos como indicadores de integridad ecológica en general. Dafni (1992) y Keams y (1993) las técnicas para investigar casi cualQuiera de las numerosas QSIC ~ para variables de respuesta. Capítulo 9 Hay cientos de textos y artículos en revistas Que presentan t&nlcas para cuantlflcar la de especies. AunQue la filosofía y las recomendaciones varran algo de las aqpr (1989) presenta una revisión excepcionalmente clara. Magurran (1988) un de alte rnativas aún más completo. la filosofía de este último diOere bast:.lte de la QSIC se aQuí. y es probablemente más útil para preguntas sobre ecologra ~Ica y El ....... al español de Moreno (2000) es especialmente relevante. 2. Si usted necesita comparar los números de especies S de muestras QSIC .... 1'" al el esfuerzo de muestreo empleado o el número de individuos encontrados. usar las produ cidas por cualQuiera de varias técnicas de "rarefacción". Estas t&n1aS .una estimación de lo Que sería S. si todas las muestras fueran del mismo tamaiIoJllo el mismo esfuerzo. Una técnica presentada por Hurlbert (1971) emplea un índice de Krebs (1989) Y Colwell y Coddington (1994) discuten con más detalle las l&n1aS de 3. Origi nalmente los ecólogos usaban las gráficas de abundancia relativa para observados en la distribución de abundancias de las especies con matemáticos. tales como la distribución log-normal. las dlstrlbuclor.cs de series logarítmicas y del "modelo de la vara partida" ("broken stlc!(). de estos modelos - excepto el de la distribución Iog-normaI. el cual es elaboradas expl icaciones ecológicas. han sido descartados. Muchos profesionales de la conservación están empczarKlo a • va liosas por sí solas. 1.

Capítulo 10 1.

Citado en Galeano (1984: p. 211). En la misma Rodríguez (el mentor de Simón Bolrvar). medio atrás. tales como" ... la sabiduría de en América Ilatina!. dos enemigos de la

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Indice

Agroecología. 167 Ambito de la pregunta. 31-32. 45. 198 Ambos lados del borde. 120-124 Análisis de componentes principales. 93 Aná lisis de correspondencia canónica. 93 Aná lisis de correspondencia sin tendencias ( DCA). 93 Análisis de fu nciones discriminantes (DFA). 93 Análisis de potencia. 64 Análisis de regresión. 48. 225n.6. 229-230n.14 Análisis de varianza multivariable. 93 Análisis log-lineal. 93. 230n.1 5 Análisis : de va rianza (ANOVA). 47: potencia a posteriori. 64. 228n.9: de potencia a priori. 64. 228n.9 , Area protegida: desde perspectiva del paisaje. 120; con borde claro y abrupto (Uganda). 12 1: y matrizseminatural. 120- 124 Áreas de alta biodiversidad. I04n.3. 233n.2. Vf:I indicadores de biodiversldad Ballenas. 11I Biodiversidad: conservación de 160. 161. 113: tos ca lientes". 104n.3 Biológicamente signiflcativo. 63. 64. 73,

Borde. 120-124 Caballito del diablo. 137 Cabras cimafl'OI13S. 109 Caimán Feroz. 74-76.83-9 1 Cambios climáticos. 103-104,231n.1.1L2. Ciclndelidae; 135

Cicla de Ciclo de

238

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da. 119-125 para un taller. 164 - 168 . 197-206 Educación: 169-170; importancia de, Conservación. 1-5. 163-175. 197-206 ños locales. 163.164; por Construcción de carretera. 28. 224n. 1(ca~. 3) . les de la conservación 174; recursos. t utos' diseminación de semillas. 142. Consumo de Ir . Ejemplo de minería de oro. 13.27.58, media/mediana. 70-71 Ejemplos de tala: 35-40; 224n.2; Corredores de hábitat. 4 nificativa. 79; inQuietud especmca. Correlación simple de Pearson. 229n.14 (cap. 4); vecindario ecológico. 11 Criterio para las preguntas. 21-29. 166. 224n.1 (cap4) indicadores. 143-144; ciclo de Cuartil. 71 presentando la variabilidad y. 7Q-71; respuesta. 72; fuentes de variación, Datos de intervalo: definición de. 64; ejemplo de. ferencia estadística 66. 78-80 91 Datos nominales (clasificatorios): definición de. 64; Ejercicios: cómo formular una pregunta car la diversidad. 152-153; ejemplo de. 91 de la muestra. 181-186; diseñoY Datos ordinales: definición de. 64; ejemplo de. 91 206; "indagación comunitaria". 164Depredación de plántulas. 140 cia. 78; graficar las curvas de Depredación de semillas predispersión e indicadores. vas. 155-156; observarlformular 140 realizando un diseño. 58; Descomposición. 142. 143 145; matriz semi natural. 124-125; Desviación estándar: definición de. 64; fórmula para. muestras. 159-160; variación entre 69; muestra. 74; población de 73; vs. coeficiente los visitantes y la indagación de variación. 71 El Niño/ la Niña. 102 Díptera. 137. 138 Diseminación de semillas. 142 Ephemeroptera. 137. 138 Diseño aleatorizado. 32 Episodio glacial. 103 Diseño en bloQues 32. 48n.3. 51 Error de tipo 1: definición de. 65, Diseño: de una indagación en 18 pasos. 43-58; étialtura. 202-206; importancia de. co.60. 198-202 nivel más alto de alfa. 82-83, 86-87, Disimilitud proporcional. 160 tencia estadística. 86-87 Distribución normal: y ejemplo caimán. 227n.4; lími- Error de tipo 11: definición de. 65, tes de confianza 177; e inferencia estadística. 73 de. 82-84. 86. 96; nivel mas Diversidad entre hábitats. 158-161 potencia estadística. 88-89 Diversidad regional. 158 Error estadístico; 65 Diversidad: 160-161; base. 235n.1 (cap. 9); cómo Error estándar de la media: cuantificar la. 149-151; como riQueza de espepara. 76; y ejemplo caimán. 75-76 cies. 148- 149; cómo tergiversar la. 151-15 S; Error: definición de 33. Ver adenW definición de. 147; escala de diversidad. 158-160; seca. historia de cuantificación de. 63. 149- 1S 1;Y es- Erupción volcánica. 103 pecies raras. 149;y gráficos de abundancias rela- Escarabajos coprófagos. 192 tivas de. 156-158. 160n. 1 Escarabajos tigres. 135 Especie amenazada. 129 "Enseñanza de ecología en el patio de la escuela" : Especie exótica. 108. 109 descripción de. 169. 170; recursos. 193-196 Especie interesante. 130 Ecología del paisaje: 232n.1 (cap. 7); y área protegiEspecie objetivo: criterios para

239 descripción de, 127; vs . Indicadores, 128, 143145 Especies bandera, 129 Especies carismáticas, 129 Especies claves, 129, 233n.5 Especies en peligro, 129 Especies sombrilla, 129 Especies vulnerables, 129 Estadística "modelo nulo", 65, 94 Estadística de remuestreo, 94; definición de, 65 Estadística multivariable, 65, 93 Estadísticamente significativo: definición de, 65; ejemplos de 88; vs. biológicamente significativo, 63 Estadístico de la prueba: definición de, 65; nivel de rechazo, 82; valores, 83 Estadístico: definición de, 65, 68 Estudio experimental (manipulativo): definición de, 32; Ephemeroptera, 138; estudios manipulativos, 4445. 225 n.4; y comparando factores, 51;y ética, 60 Estudio no experimental (no manipulativo): definición de 32; vs estudio experimental (manipulativo), 44, 45,225n.4 Explotación. 132. 139- 141 Factor de diseño: 43, 202; definición de, 33; especificación de, 46-47; niveles categóricos de 225n.6; variación de 47, 225n.5 Factor de tratamiento, 33 Factores alineados, 5 1-52; definición de, 32-33,4243,45,202 Fitzroya cupressoides, 101, 103 Fragmentación de hábitats, 120-124 Fuentes y sumidores: aplicaciones, 232n.14; al nivel de un paisaje, 116; descripción de, 113, 232n, 15; y diversidad, 160; y fragmentación de hábltats. 120; topografías, 115-1 17 Grados de libertad, 65-66, 83n.5, 178 Gráficos de abundancias relativas, 155-157; Gremios de aves, 133, 234n.7 GuardaparQ.ues e indagación cientftlca. 163171,197-206

Helecho. 132 He.bIvoila de hojas e Ind'adorc:s. 140 Hipótesis clentlllca alterna. 10. 11 Hipótesis nula. 10. 11 Hipótesis ...... 66 -. ; e Waatda. 78-85 Hipótesis nula: clentlllca. 9. 10. 11; 9. 10. 11. 66. 82-85 Hipótesls:cientlflcaalterna. 10. 11; 10. 66.81 Hipótesis: 10. 223n.1 (ap. 2); 10, 66. 81-84 Historia natural: en 32.5354, 117-118; medida de la 161;,. tia 113-117;yespaclo. 109-112;, lOO109 Huellas: cambios 104-IOS:CIIItbios climáticos del 103-104: MIIIaIatremos del 102-103: '-nos del pasado. 105-106. 170; recientes, 106-108. 231 n.9 Huracanes. 103 Igualdad entre las 149. ISI. 156 Indagación clentll'ica: marcos para. 17-20; el alcance de la. 163-175: c:IdIt. campo. 19-20:

estudios de 13-15;105 Joc'. munlda des locales. 1 17-20;

Uva de. 197-206:

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descripción de. 138: recursos de. 193 ., n índice de integridad biológica para peces: extenslo geográfica de. 139: recursos 192 - 193 índice de integridad biológica. 139 índice Shannon-Weaver. 148. 150-155 índices: tergiversar la diversidad con. 151 : cu~ntifi­ car la diversidad con. 149- 151: uso con graficos de abundancias relativas. 157 Inferencia estadística bayesiana: definición de. 66. 228n.6: descripción de. 95. 230n.19 Inferencia estadística clásica. 64. 66. 228n.6 Inferencia estadística no paramétrica: aplicabilidad de. 85. 89-93: pruebas de. 91: textos sobre. 91. 229n. 12 Inferencia estadística para métrica: aplicabilidad de. 90-93 : definición de. 66: descripción de. 73: término para 227n.3 Inferencia estadística: aplicación de 95-97: bayesiana. 66.95. 230n. 19: clásica. 66: importancia de. 68; introducción de. 73-78: no para métrica. 66. 9093: otras aproximaciones. 93-95: paramétrica. 66: supuestos de. 73-74:y estudios de altura. 202206: y ejemplo de tala. 73. 78-81: y preguntas comparativas. 78-81 Insectos bentónicos: como grupo indicador. 137. 138. 234n.12: recursos. 193 Integridad ecológica: 127. 232n.1 (cap. 8) Interacciones ecológicas. 139-145. 193 Intervalo de confianza. 76-78: 177-178: definición de. 66. 228n .6: utilidad de. 78 Inverso del índice de Simpson C;n~ 148. 150-155 Islas Galápagos. 102. 109

Manejo adaptativo, 223n.3 Manejo natural de bosQ.ues, 107 Mariposas, I 1 l. I 34 Matriz seminatural: como entidad de 124: efectos de borde. 120-124: en. 120: y manejo. 117: y 124. 125,131. 143: zona de 120: Media aritmética de la muestra. 73 Media aritmética. 66 Media. y ejemplo de caimán. 74: ejemplo de 69: fórmula para. 69: 74: vs mediana. 70-72: vs Mediana: definición de. 66: ejemplo dia 72 Meta-análisis. 66. 94 Método científico formal. 9-13. Método de la "precisión absoluta". Método de la precisión relativa, 182 Método hipotético deductivo, 10-13 Migraciones. 103. 230n.1 Modelo lineal general. 225n.6 Monitoreo: la conservación, 15. 19. ción de. 59-61. 226n.14 Muestra: 48. 66: e inferencia Muestreo aleatorio y límites de emplazo. 227n.5: e inferencia Muestreo: costo del. 13 1; error de 82-84; metodología. 33, altura. 198-202;yejemplo emplazo. 227 Murciélagos. 70. 71. 111 Mutualismo. 142

lirones de hábitat. 123 Límite de confianza: cálculo. 96n.3. 177- 178: definición de. 66. 228n.6 Logar,itmos: y distribución normal. 227n.4: y variaClon. 72 Lombrices (y nemátodos): como grupo indicador. 135- 136, 234n. ll : recursos de. 192: muestreo de. 136 Lupinus mulabilis. 16

Nemátodos. 136 Ninfas de libélulas. 137 Niños locales. 163. 164, 169. 114 Nivel de alfa. 66 Nivel de rechazo: definición de Niveles categóricos. 33. 47-48 Niveles continuos. 33, 48 Niveles del factor de diseño: 33; especificando

241

Noble comunidad. 169 Noble salvaje. 108. 169. 231n.10 Odonata. 137 PaQuetes de computadoras. 68. 83. 93. 94. 227n.2 PaQl]etes estadísticos. 68. 83. 93-95. 227n.2 Paradigma. 10. 1 l. 12 Parámetro. 67. 73 Pariente del álamo. 101 Paso de reflexión. 13.22-23.63 Pautas. conservación: e inferencia 86: seguimiento y. 15. 19: origen de. 2-4 Perspectiva temporal : eventos extremos del pasado. 102-103: impactos humanos. 105-108:yclima. 102-103: y especies de diferentes ciclo de vida. 100: y plantas de larga vida. 100-10 1:y perturbaciones recientes. 106-108 Perspectiva: aplicabilidad. 1 17: área protegida/paisaje. 120: espacial. 99. 109-1 12: temporal. 100109 Perturbaciones: mosaico natural. 107: naturales. 102103: 107 Plantas invasoras. 132. 135 Playero migratorio. 1 11 Plecoptera. 137. 138 Población estadística. 67. 73 Población muestreada: definición de. 33: en ejemplo de tala. 55 Población objetivo: definición de. 34: en ejemplo de tala. 55 Poli"as. 111 Populus Iremuloides. 1O1

Potencia de una prueba estadística: deflnición de. 67; influencia sobre. 88 Potencia estadística: alcance de. 228-229n.1 O; dcfInición de. 67: e inferencia no paramétrlca. 8993:y errores de tipo 11. 86-89 Preguntas comparativas: 23-25. 224n.l(cap4); .... do ejemplo caimán. 74-78: uso de. 23;J 11 rencia estadística. 78-86. 183muestra. 178-179. 182-186 Preguntas direccionales. 84-85

Pregumas no e 81-84 Preguntas: ultelkls para. 21-26: de. 34: 84: 27-29: da de. 9-10. 13. 16-18.....: el *nbIo 3132. 45. 59. 198: no 23. 74-78. 184-185: no dlrto:lOi'IIIes. 81-85. 86: 10.27' 164-168: y tamaño de ITIIICstra. 179-186:J tw~. 2627: "Por ~". 21-23 Procedimiento "Monte CarIo". 94 Procedimiento de 94 Procedimiento navaja. 94 Procedimientos de oreja. 94 Profesionales de la 1-2. 12"13. 174175 Prueba "U" de 92 Prueba de chl-cuadrado. 91-92. 229n.13 Prueba de correlación de rangos de ~ rrelaclón simple de Parson). 92. 22911.14 Prueba de 92 Prueba de rangos con de . . . . . 92 Prueba de Slegel-TuKy. 92 Prueba es1ad'stlca: dellnld6n de 67; J altura. 205-206: e lnferendI. 85. 226n.1 Prueba Prueba t. 86. 183

dedos 132

142. 2lSn. 1S . 2lSn J ncg.lllvo. 1J2 tu 1 ut gulado-. 142 1S. 53. 161 n.2. 168n. 17. 202. 206 e elide Indag 1 n. 1S: metodologfa y muestreo. SS. S6 udorrepl Ión S7: definición de:. J4 IS9 - fndromc de los cinco dedos -. 84 tema de In~ maclón geo f1ca. 26 . de:finlclón de:. 34: e:n de t~J¡¡. S6-S7 para. 164- 168. 197-206: mac:str . 169- 170 T ma~ de muestra: de:cldie:ndo sobre:. 181 - 186: deOn Ión de. 66: limites de: confianza. 177-178: y decto tamaño. 79-8 1: y pote:ncla e:stadístlca. 87-88 del de:cto (el: definición de:. 67: y e:je:mplo de la tala sele:ctlva. 79-80:y pote:ncia estadrstlca. 87Tasa finita de creclmle:nto de población. 113 Tttnlcas de rare:facción. 235 n.2 Tecnologla y preguntas. 25-29 Tenc:bnonidac. 1J5 Tcaria de la Información. I49. 15 1 Tortugas marinas. 111 Trampas tipo. 36. 54. 226n. 1O Tratamientos. 33 Trkhopte:ra.137- 138 Trogkx!Ytes ac:don. 133 Truchas. 139. 234-235n. 14 UI/ucus tu~rosus. 16

-Una cola - tcxtoslvalores. 85 un~ de evaluación: definición de. 34: ejemplos . e: tala. 35. 37-40: sc:leccione la. 53 Un~ad de: respuesta: definición de. 34: en ejemplo c~ tala 49:, esparza de 50: estudio de observan. 48: numero de '57' " de. 226n.12 . repet'IClon

Unidades e.perlmcntales: nlpulaclón de cstuclas. 41 Valor tabulado: definición de. Valores de alfa-tabulado. as. 16 Valores transfoillwdos. 227n.4 Variabilidad: la. 61-72: Variable de 52-53: pIo de tala. 36: cstuclode Variable dependicnte. 35 Variable Independiente. 33 Variación Intrfnscca: 81-82: en e:jcmplode'" Variación: asociada con clacla con el ractor de cilicio. de. 33. 41. 42-43 Ve:clnclarlo 110-1 Ve:rdadera re:pllcaclón...9 VISitantes a las

Wlens. lA. 99 Zar. I.H .. 91

•

Acerca del autor Hace muchos años Peter Feinsinger confundió la palabra "neotroplc3l" con "ndrtJco" ameloatlbl el formulario de solicitud de admisión al programa de doctorado en la de Le do ..... vergüenza admitir su error. Q!Je abandonó la idea de hacer investigación en la zona cid .... II:J. convirtió en un ecólogo tropical (luego añadió las regiones subtroplcal y templada del sur). ." ... trabajado en muchos paisajes de Centro y Sudamérica y el Carlbe. al prlnclplo • temas de ecología básica y. más recientemente. participando en pr~os de bIoIo&fa de la entrenamiento. capacitación y educación pública. En 1992 se rcllró de su Zoología y profesor adjunto del Centro de Estudios la de reside en Flagstaff. Arizona. donde es profesor adjunto de biología en la de y Conservacionista Asociado a larga distancia de la Wildlife Scx se le encuentra trabajando con alguna de las muchas simplemente con sus amigos- en América Latina.

Este libro se tenruno de imprimir en los talleres de:

IMPRENTA TOKYO en Abril de 2004 Santa Cruz - Bolivia

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ECOLOGÍA/CONSERVACiÓN

ELOGIOS

ADELANTADOS

PAR A '

El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad

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" Este libro vuelve a ubicar la investigación científica dentro de la conservación. De una manera maravillosamente perspicaz e instructiva, Peter Feinsinger demuestra que el pensamiento científico puede ser atractiva mente simple y accesible para todo profesional de la conservación. El autor nos muestra que si sabemos formular las preguntas correctas y reconocemos que el diseño experimental y la estadística son simplemente caminos hacia el sentido común, podemos lograr mejor nuestra tarea de conservar áreas silvestres ." -John G. Robinson, vicepresidente y director, lnternational Conservation, Wildlife Conservation Society

"Peter Feinsinger era uno de mis catedráticos. La materia de ecología de comunidades enseñado por él y Archie Carr (a quien este libro está dedicado) en la Universidad de Florida fue el mejor curso al cual he asistido. Mis expectativas para el presente libro eran altas, y han sido ampliamente cumplidas. El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad representa una lectura 'obligatoria' para cualquier persona interesada en aplicar ciencias eCQlógicas a los problemas de la conservación." -Reed Noss, presidente, Society fer Conservatian Biology

Quien sea que trabaja en la conservación de la biodiversidad o en la ecología de campo dehe entender y utilizar el proceso lógico que es la investigación científica: observando el entorno, formulando preguntas, respondiendo a dichas preguntas a través de estud ios bien diseñados, y en muchos casos, aplicando los resultados a la toma de dec isio nes. Sin embargo, el índole interdisciplinario de la conservación se traduce en el hecho de que muchos profesionales no cuentan con una adecuada formación en los métodos científicos, y pueden malentender o desconfiar de esta indispensable herramienta. El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad enfrenta este problema ofreciendo una orientación entendible y práctica para el uso

de la investigación científica en trabajos de conservación. Con un estilo atractivo y accesible, Peter Feinsinger, ecólogo tropical premiado y profesor, moldea conceptos, métodos, y herramientas intelectuales para lograr un único planteamiento para responder a preguntas ambientales a través de la investigación de campo. Enfocando los fundamentos del sentido común, el pensamiento independiente, y la historia natural, el autor toma en consideración los siguientes temas:

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Fbrmulación de la pregunta y diseño del estudio. Interpretación y aplicación de los resultados a través de un uso sensato de la inferencia estadística. Toma en cuenta de la historia natural de plantas, animales, y paisajes. Monitoreo y asesoramiento del avance utilizando enfoques tales como 'especies bioindicadoras' o 'medidas de diversidad de especies'. Asistencia a otras personas y entidades interesadas (guardaparques, comunidades locales, profesores de escuela) en el uso de la investigación científica para enfrentar sus propios asuntos .

El Diseño de Estudios de campo para la Conservación de la Biodiversidad es un manual indispensable, tanto para los investigadores y otro personal trabajando en instituciones o proyectos de • • conservacion en todo el mundo, como para estudiantes y profesionales de la ecología de campo, la biología de fauna silvestre, y otras disciplinas relacionadas. PETER FEINSINGER es profesor adjunto de biología en la Northern Arizona University en Flagstaff, Arizona (EE.UU.), y investigador de conservación • con la Wildlife Conservation Society. The Nature Conservancy es una organización intemacional sin fines de lucro dedicada a la preservación de la • biodiversidad a través de la protección de hábltats críticos.

Bolivia EDITORIAL

9

Notas

Capítulo I Hay unas definiciones similares en Mangel (1996). Meffe y Carroll (1997). Schwartz (1999). Poiani et al. (2000) y Primack et al. (2001). 2. Los capítu los 11 -14 de Meffe y Carroll (1997). Y especialmente la sección titulada "Cuatro principios básicos del buen manejo" en las páginas 352-359. presentan una excelente y detallada definición de manejo y conservación con estudios de caso. 3. Usted encontrará perspectivas similares en Murphy (1990). Alpert (1995). Heintz (1995). Underwood (1995) Y Castillo y Toledo (2000) entre otros.

1.

Capítulo 2 El método científico formal como se presenta en la figura 2.1. de forma Que distingue claramente las hipótesis científicas de las estadísticas. se parece a la presentación Que hacen Fretwell (1972). Underwood (1990) y Peters (1991). pero no a la de Underwood (1997). 2. Esta pregunta de la vida real fue propuesta durante un taller en la región de lzozog del Gran Chaco de Bolivia. por los parabiólogos Alejandro Arambiza y lorge Segundo. el vigilante de cacerra Odón lustiniano y el guardaparQue Pedro lizárraga. 3. Ésta es la esencia del "manejo adaptativo" (Holling 1978) ubicada dentro del contexto de la indagación científica . Tal manejo adaptativo. Que involucra a profesionales y miembros de la comunidad. es el tema central del importante libro de Margoluis y Salafsky (1998). Castillo y Toledo (2000) luego extendieron su uso a la agroecología. 4. Kremen . Merenlender y Murphy (1994) Y Frumhoff (1996) presentan una excelente introducción a la filosofía del monitoreo. Margoluls y Salafsky (1998) proveen el contexto social para montar de monitoreo. Note Que el monitoreo por sí solo no constituye una indagación cientmca completa. a menos Que cump la ciertos criterios (vea el capítulo 4).

1.

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..".1

NOIi\~

CJpítul o J I construcción de carreteras puede ser tal vez la ,. otras partes. a . I y , tegidasy aun de la ligeramente a terada matriz 1 fn latlnO,lIncrlca 'd d de las areas pro . ' b ' rl Inra ' , la mtcg a imagen esp ecialmente deprimente, Sin em argo, ¿cuantas (1999) presenta una I ente en los efectos de las carreteras o en las .. , SC 1 enfocado rea m . . , (lentlfKal lan C'IO' n y mantenimiento de carreteras? Muchas mas en t' as de construc .. , formal alterna IV a a Young 1994). Consulte la revlslon de Formany . érica (aunQue ve QUe en Latlnoam ., . 1" en Conservation 8iolo81 14(1) Que empieza con así como la "5eCClon EspeCia Capítulo 4

. . ue tratan ésta y otras InQuietudes sobre los efectos de la · b I Hay numerosOS tra aJos Q! ., I '. . de bos"ues naturales. sobre la conservaClon. A gunos en peneral el manejo '" h I YreCientes . o Inc . 1 uyen.. Fru mhoff (1995). Hartshorn (1995), K an et a . (1995), Crome. (1997) Rice Gullesony Reid (1997). Uhl et al. (1997). Baway (1996). Lautranl c(e2000 ) rutz ~t al (2000) y Fimbel. Grajaly Robinson (2001). El tema (hapman e a. . . b . I con proponentes Que sugieren Que el manelo del oSQue natural es el controverSia. viable para conservar el bOSQue fuera de las áreas protegidas ("úselo o piérd~lo") con críticos Que sugieren Que la biota en los bOSQues manelados se perdera en degradación ("úselo J piérdalo") por el otro lado ~ La filosofía del "úselo o pi,ér.dalo· estrategia más práctica para evitar una degradaClon del bOSQue completa y raplda. dos libros recientes escritos por eminentes ecólogos de campo presentan un aunQue descorazonador. del "úselo y piérdalo": Struhsaker (1997) y Terborgh ( A primera vista. esta pregunta puede Que no parezca cumplir el criterio de embargo. en la pregunta está implícita la comparación entre "sin tala" y "con cualQUier pregunta de la forma "¿cuál es el efecto de X?" automáticamente implica compara con la ausencia de X"y. por lo tanto. reQuiere Que el diseño de la i control. o una situación en la Que X no existe. Entre los ejemplos se incluyen los impacto ambientaly un vasto número de preguntas importantes de conservación. detallado de un estudio de impacto ambienta l está por fuera del tema de este deben seguir las consideraciones generales presentadas aQuí. Las siguientes otras. aportan perspectivas adicionales sobre el diseño de indagaciones para medir ambientales Man~ (1992). Osenberg et al. (1994) y Wiens y Parker (1995). 2. En lugar de la tala selectiva. el ejemplo en este capítu lo podría haber involucrado los muchos otros temas críticos para la conservación de la biodiversidad y del protegidas en Latinoamérica - o para la ecología básica de campo. Algunos efectos del fuego y de est t '. . l ' . . ra cglaS a tcrn
•

NOTAS

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5.

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7.

225

Manly (1992) . la terminología y el énfasis conceptual de estos dos libros difieren de lo~ Que ~ usan aQu í. Cook y Campbell (1979) también usan otra terminología - de las ciencias 5OClale~ y la filosofía de la ciencia - pero tratan muchos diseños apropiados para nuestros propio\ estudios de ca mpo. Yo recomiendo a Hurlbert (1984) como el mejor punto de partida. si desea adentrarse en el diseño más allá de esta introducción. De nuevo. distintos autores usan distintos términos. Yo usaré, de manera intercambiable, 105 términos experimento, estudio experimental y estudio manipulativo para describir situacione~ en las Que usted (el investigador) tiene control sobre los eventos. En contraste, un estudio no experimental. no manipulativo o de observación es uno en el cual los eventos Que han experimentado las unidades de interés están fuera de su control, o han ocurrido antes de Que usted aparezca en escena. Si desea ponerse técnico al respecto, EberhardtyThomas (1991) presentan una clasificación exhaustiva de los estudios y discuten los tipos de conclusiones Que se pueden sacar de cada uno. Por ejemplo. con un diseño similar al 16, usted podría hacer una pregunta compleja con respecto a las diferencias entre las parcelas Ts y las áreas sT. las diferencias entre las estaciones J la posibilidad de Que los dos contrastes no sean independientes uno del otro - esto es, Que la naturaleza de las diferencias entre los sitios Ts y sT cambie con la estación (vea también la nota 7 abajo). AQuí "estación" podría ser el segundo factor de diseño con dos niveles (estación húmeda J estación seca) . El análisis de datos podría ser un poco difícil. dependiendo de los detalles parti culares del diseño y está fuera del alcance de este libro. Técnica mente. un solo modelo estadístico. el Modelo lineal General. es la base de los análisis de va rianza usados en estudios con niveles categóricos del factor de diseño,y de las distintas técnicas de regresión usadas para anal izar estudios con niveles continuos. Por supuesto Que 105 estadísticos profesionales siempre han sabido esto, pero los textos clásicos de estadística escritos para biólogos básicos o apl icados, han presentadp las dos aproximaciones separadamente. Solamente con la llegada de poderosas computadoras y programas de estadística versátiles, es Que esta relación nos ha sido martillada. Sin embargo, el uso práctico de las dos aproximaciones y la interpretación biológica Que se le dé a los resultados, siguen siendo fundamentalmente distintos. l os textos presentados en la nota 3, y los textos estadísticos listados en la nota 1del capítulo S, dan detalles completos de los diseños de blo
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. d d respuesta - seis blOQues de dos unidades de 24 unldJ es e ' 1 ' 3) (lt~urJ ., ((ln . . .' 1 blOQue x tratamiento aSI como e electo del '1 1 rt'Vclarla la IOteracClOl

l.k.t um

dn '(1 ueI blnQue \(ll~. 'dscusiones sobre las consecuencias de seleccionar rJf S I'unk rnulnl ~\,~e ent~~19~3).lUdwigy Reynolds (1988)y Krebs (1989). Sin tlt'l>Jrld,11 en Grelg mi . . . discusiones conCIsas. (199M prrlen:,1 un) 3s dWlgy Revnolds (1988), Krebs (1989) y Sutherland (1996) 9 \\lullmlloU (197 8 . LU :l . I Idrllion,lr IJ\ unidades de evaluación padra anima els('1996) d' Ih h . . h (1972) Krebs (1989) Y Woo man et a . Iscuten e ec o de 10 Wlrnrr y Smlt. -' b los mamíferos peQuenos no siempre son muy uenas para . para capturar VIVOS . población objetivo. . anteriores. Hay 11. LI 110\ IOC Iuyen específicamente los textos listados en las notas . lobre el mue treo de plantas o grupos particulares de animales y muchos de ellos Enlre los más recientes hay tres manuales produCi?OS por Smithsonian (1994) para anfibios. Wilson et al. (1996) pa~a mamlferos y A~os~1 e.t al. (2000) 12. MJn~ (1992) presenta una profunda discuslon de la aSlg,nacl~nl optlma del unidades de respuesta en lugar de unidades de evaluaClon mu lIples los textos de estadística citados en el capítulo 5. nota 1. Il Con ulle Hargrove y Pickering (1992) . Algunos de los más importantes estudios ecología. tanto básica como aplicada. han involucrado sólo una unidad de factor de diseño. pero sin embargo las interpretaciones han sido bien justificadas. experimento más famoso Que se haya hecho sobre los efectos de la 1977) en esencia incluyó solamente una unidad de respuesta del control (un boSQJJC intacto Que ocupaba una cuenca). y una unidad de respuesta del tratamiento cuenca Que fue completamente deforestada) . Sin embargo. hay muy poca deforestación haya sido la culpable de los tremendos contrastes en función del los dos sitios Que se examinaron. 14. Tres artículos claves (Noss 1990; Kremen. Merenlender y Murphy 1994: Frumhoff lamentan por la falta de definiciones consistentes y diseños rigurosos en el propósitos de conservación. Los trabajos recientes Que enfatizan el monitoreo, y Salafsky (1998) y Poiani et al. (2000) presentan contextos sociales y mOnltorear. pero no evalúan las definiciones alternativas ni los diseños para Capítulo 5

1.

Los biólogos de campo y los profesionales de la conservación tienden a usar tres tlcular: ~teely Torrie (1980. 1988). Sokaly Rohlf (1995)y Zar (1999). le traduCClon al español de la edición anterior de Sokal y Rohlf _ hay muchos otro texto traducido al español d' . 'd Y Levine 1996) C d . Irlgl o a otro público pero muy completo, exactoy . a a texto tiene sus fort I d do sólo puede bt a ezas. y a menu o nos vemos pasan o ener uno de ellos (y no I I I I libro de Sokal R hlf ' e 010 esta a ectura en inglés). consiga a y o no tiene tablas t d' . Y Sokal 1995) S" . es a Istlca . Usted debe conseguirlas por . I QUiere una mtroduc ., I Gonicky Smith (1999) U Clan maravil osa e irreverente a la primer análisis estadís;i nalvez uste? crea Que sabe lo Que está haciendo, pero ca. ea el articulo de Johnson (1999) .

NOTAS

227

2. l os paQuetes de estadística para computadora perso I . . l ' na aparecen tan frecuente t d en preci sar a guno aQul. Use el Que tenga a la mano l i m e n e. Q!Je udo , . _ . e Que e guste o el Que le g t . Que este dispuesto a ensenarle a usarlo la secc'lo'n "h . ' us e a un amigo . erramlentas tecnológic .. d I B 11 . Ecolo¡;ical Socie!!, ofAmerica es una gran fuente de evalu . l' as e u etm of the . ,. , aClones actua Izadas También una lista muy utll en la pagina iv de Conover (1999) Com I f ' " se presenta . o o en allza este capitulo sin embar iTENGA CUIDADOllos paQuetes estadísticos de las computadoras no ' 'h . go · . d 'bl ' son mas Que erramlentas f so Istl ca as. sensl es y potenCialmente peligrosas Q!ue son d . d f" 1 emasla o aCl es de usar de usar mal y de abusar. ¿le daría usted una motosierra encendida a un( ) di' ' ) d' h d ' . a pre-a o escente Que no la sabe manelar. Des IC. , a amente. los estadlstlCos han hecho I ' usto eso co I ' 1 l ' , n os eco ogos y os biólogos de Ia conservaClon. a traves de cursos librosy paQ!uetes de computad , . ora. S'I no sa be exactamente Que es lo Que I~ computadora está haciendo con sus datos. si no sabe Qué es lo Que significan real mente lo; numeros generados. si n~ reconoce los supuestos y sesgos de la técnica estadística usada o aQuellos de la inferenCia estadlstlCa en general. ni siQuiera piense en usar un PaQuete para computadora. Si se pueden ha,c~r los cálculos con una simple calculadora. hágalo y vea Qué sucede en cada paso. SI su analiSlS es muy complejo para una calculadora manual. siempre es pOSible Que su pregunta y su diseño también sean demasiado complejos. 3. La inferencia estadística paramétrica es el término técnicamente correcto. pero la m~oría de los autores (incluyendo los de los textos más importantes) dicen estadística paramétrica. 4. En este ejemplo imaginario. la distribución de las longitudes de los caimanes adultos no se desvía mu cho de los valores teóricos de la "distribución normal" sobre la Que se basan estos procedimientos. los tamaños de los individuos en las poblaciones reales. y muchas otras variables de respuesta en indagaciones de campo. por lo general se desvían mucho más de la distribución normal. Sin embargo. si se transforma cada observación con su logaritmo. los valores transformados (logarítmicos). por lo general. se ajustan mucho más a la distribución normal Que los datos crudos. Por lo tanto. Meade (1988) y algunos biólogos de campo recomiendan transformar en logaritmos los datos crudos para cualQuier variable de respuesta biológica o ecológica. incl'!)'codo. pero ciertamente no restringiéndose. al tamaño y peso de los animales. Sin embargo. los estadísticos de las mu estras Que se calculan para los datos transformados son difíciles de interpretar. En consecuencia. otros biólogos y estadísticos urgen precaución. al igual Que yo: transforme sólo si es necesario. no automáticamente. Consulte a Krebs (1989) para ver una discusión práctica y clara sobre las form as de transformar los datos de campo y la necesidad de hacerlo. 5. Para estos ejercicios. se seleccionaron aleatoriamente los caimanes de la lista en la tabla S.I. COll la función generadora de números aleatorios de mi calculadora. Una de las regl~ del muestreo aleatorio es Que cada observación (en este caso cada caimán muestreado y su longitud) deben ~ independientes de las observaciones Que le anteceden y suceden. la Dra. Navideña !Y nosotros) debemos muestrear con remplazo. esto es. debemos devolver cada caimán al lago dcspub de medirlo. de manera Que tenga la misma probabilida~ Que cualQuier o~ro, caimán de: ~ captlll-: y medido de nuevo. Si. en su lugar. la Dra. Navldena marca cada calman antes de: J asegura de Que no lo vuelve a medir. ella estaría haciendo un muestreo sin remplazo. la población estadística de interés no es varios órdenes de magnitud más grande CIic: d tanIIiIo ele muestra n. como en este caso. el muestreo sin reemplazo sesgaría todos los estadísticos Que siguen. a menos Que usara cálculos especiales para Cuando la población estadística de interés es considerablemente más muestra n. entonces no importa si muestrea con o sin reemplazo-en

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, 'd d de encon trarse con la misma entidad o Individuo robablil a es , Ih.1V muy r(J(~s P ' e muestree con remplazo. SI no puede. entonces . SI es pO\lblc. I/cmpr rcsum,n. de escepticismo. C\tJdISItW\ (On un poco xpresar 105 límites de connanza como "el . te C\ incorrecto e b b'l'd d d rl'lnl(~l11cn e cstamOS es t'1m ando tiene un XX % de pro a I I a, e caer entre ¡'JrJmetro Q U " rtenece a otro tipo distin to de es tadlstica. la ddll1lciÓn. a\1 de ,sencdl a. P:I capítulo 5). En la es tadísti ca "clásica" Que estamos (Que sc discute mas dtar eCen me (1997) y otros. la de fini ción comp Ieta de los Irmlles J US
urn Ahora se da cuenta por Qué necesitamos una defini ción de trabajo más

7. Consulte los textos mencionados en la nota I arriba. especialmente Sokal y (1999). Para calcular el error estándar del CV de la pobl ación. consulte Sokal y Los cálculos para 105 distintos parámetros dineren bas tante entre sí. Tenga 8. Entre los trabajos recientes e importantes Que discuten esta inQuietud están los (1991). Mapstone (1995). Crome (1997) Y Steid l. Hayes y Schauber (1997). 9. Esta relación es un ejemplo del análisis de potencia a priori. Que es el otro lado estimar el mínimo n Que se necesita para alcanzar un determinado a y p. con diferencia desconocida. Cuando se hace un análisis de potencia a priori. usted será el fJ (o la potencia 1 - fJ ) Que alcanzaré con un determinado tamaño de y una diferencia biológicamente signincativa de o 7" Es muy tentador también de potencia a posteriori con datos Que ya se han tomado para contestar la probabilidad de haber detectado una diferencia determin ada con estos mínima diferencia Que hubiera podido detectar con es tos datos?". Existe un esotéricas por las cuales un análisis de potencia a posteriori está plagado de Nayes ~ Schnauber 1997: Gerard. Smith y Weerakkody 1998). por no decir Que matematlcas complicadísimas. Ni lo piense.

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10. Si aplica el método del apéndice B a un juego de datos preliminares. y ImpOSible alcanzar la potencia deseada para eva lua r su va riable de respuesta y razonables no se desal' t (t d ') . len e o aVla . A veces uno puede reconsiderar la expresar la variable de re ti' , spues a para a II1dagacion verdadera. y ser capaz de deseada con un tamaño d 'd d d e muestra razonable. Por ejelllplo. el número de UI1l a e volumen de I ( '1 estadíst' b sue o capltu o 8) por lo general va ría muchísimo. Ica razona le para revel b' b' l ' ar cam lOS loogica mente significativos en

I ,

erimenta el país y la cantidad de salsa picante P to t 'rremo ' Que ex , - 7 Las naCiones ' deI mundo. • , IIClUCIllIJ (e ( ,. 'C '1es el factor de diseno, I h btantes] ( ua Jnu.llmcntc 0\ J 1 ] l frecuencia de terremotos Y el consumo per cáplta a es una variab le independ'lente Que u<" \arlJ ni'C\ de re'puesta dos (!1 lrIJ U\tnJ Que una de estabs, dependiente? Le dejo a usted el desafío de , e ,en a la vana e , ' en IJ (,tra. QU . U ueba de correlacion. bi en sea la de Spearman I apropiado] na pr el Jn,1 "" . t para las preguntas QlJe ti enen Que ver con la , l' 'ar,on En contras e, 'f I (( d. 'd d Y abundancia de los maml eros peQuenos. as aves dd 1 C ' es eI factor de d'Iseno. - las ,('!cctl,,I Y la b IvcrSI ala intensidad de la tala selectiva ra n," dc! ,oto I oSQue. erimentadas por cada unidad de respuesta son los niveles, y tala parllcu ares cxp El ' 1 " . . ' d b dancia son las variables de respuesta. ana 151S apropiado es dll cr\lda , V a un , , ' " ' I ' I c'lo'n La aproximaclon parametrr ca mas slmp e es una regresIón lamJ' una corre a . ,, " ., , ,1 de'conocen Que hary tamb len una tecnlca de regre510n no IO\C'tlgauores encontrará en el texto de Conover (1999). <.)l¡1 vRohlf (1995) discuten brevemente los análisis lag-lineales. Agresti (1990) es 15. ~ f mas completa pero es bastante pesada, para Qui enes no son pro esionales en presentación más clara y práctica de '?s analrsls log- Irneales Que me he encontr~ Blan~ V Gruber (1996); a pesar del titulo. no reQui ere QlJe use el paQuete estadlstico 16 Entre ~I gran número de textos de estadísti ca multivariable para los científicos de y ecólogos básicos se incluyen Gauch (1 982 ). Pielou (1984). Man!y (1986), (1987) Y longman. ter Braak y van Tongeren (1995) . Este último puede ser el más embargo. no pase por alto a lames y McCull ough (1990) , Estos dos autores de la$ técnicas multivariables Que se usan ampliamente hoy en día. y sus llamados (especialmente el último párrafo) deben ser atendidos. 17 Las fuentes incluyen a Manly (199 1. 1992 ). Crow ley (1992) y Gotelli y Graves ( estos tratan exclusivamente con ecología básica y biología evolutiva. pero estas se pueden aplicar fácilmente a otros campos, 18, Vea a Fernández-DuQueyValeggia (1994). Arnqyisty Wooster (1995). Gurevitchy Osenberg et al. (1999). 19, Wade (2000). Quien toca directamente el tema de la utilidad de las la biología de la conservación. ofrece un buen punto de partida. Luego léase el editados por Dixon y Ellison (1996). Varios de ellos se refieren a los textos más tema ' Estos artículos tan1b"len ,rnc Iuyen por lo menos uno Que abiertamente " bayesear las indagac'Iones eco l'oglcas , , y las re lacionadas con la conservación ventalas de la estadística cI'aSlca , so bre Ia bayes iana, Otros artículos claves de h I nson (1999) explican breve t I l' . Reckhow (1990) ,men e a oglca de la estadística bayesiana, aplicada sobre y vea un elemplo del uso de la inferencia es tadística bayesiana en Sistemas marinos en Lagos y Castilla (1 997), J

°

Capítulo 6 1

Lostb ' de Graham (1986) ra alaS , , Davies (1990) Fost S h . VUllleullller y Monasteri o (1986), Whitmore er. c oonmak P' k . tratan sobre las migrac' , er y IC elt (1990)Y Meffe y Carroll (1997; Iones rndepend'len tes de pob laciones de plantas y

NOTAS

11.

12.

13.

14.

229

lombrices, reQuiere un tamaño de muestra y un número d i ' , h bl . e pa as astronomlCamente grandes , , . Blologlcamen te a ando, Sin embargo, sí tiene algún sentido t r i ' , . rans,ormar os valores crudos de los numeros de lombnces en sus logaritmosy preocuparse por una d'f . J: . d I d' . I erenCla u entre los logaritmos ' de Ios numeros e os IStlntOS niveles del factor de diseño en lugar d d'r . J: ., . e una herenCia u entre los valores crudos (vea tamblen la nota 4 arriba) . Igualmente en un e t d' l" l ' , . , . , ' s U 10 pre Imlnar, e numero de p 1antulas de una espeCie exotlca podna variar de manera t ' Ias absoluto . ., ex rema en t re cua drlCU (la unidad de evaluaCl on) . Usted descubre Que es imposible alcanzar I t . d d ,. a~encla~~apara evaluar el efect~ de practicas adyacentes de uso de la tierra sobre la invasión de su reserva por estas plantas exoti cas, si usa esta variable de respuesta. En lugar de usar el número absoluto, trate de, expresar la va ri ab;c de respuesta como la proporción de especies exóticas entre todas las plantulas, o sea, lexotl cas / (exóticas + nativas)l . Use estos valores en el procedimiento del apéndice B, y casi seguramente encontrará Que puede alcanzar una potencia estadísticamente adecuada con un tamaño de muestra razonable. Si es así, use ésta como la variable de respuesta en la indagación completa. Además de los trabajos listados en la nota 8 arriba y las referencias técnicas listadas al final del apéndice B, co nsul te a Gerrodette (1987) , Peterman (1990). Taylor y Gerrodette (1993). Johnson (1999) y Strayer (1 999) . También vea la ilustradora discusión Que se inició con Reed y Blaustein (1995) y conti nuó co n una oleada de respuestas en Conserva/ion Biology 11(1): 273-282 (1997). El texto de es tadística no paramétrica más ampliamente usado por los biólogos de cam~, especialmente en Latinoamérica, es Siegel y Castellan (1988, 1995). No se deje espantar por el título. AunQue todos los ejemplos están enfocados en las ciencias sociales, una ojeada rápida le va a mostrar Que perfectamente podrían haber salido de sus propias indagaciones. H~ errores conceptuales frecuentes en este libro. Un ejemplo es hablar de "aceptar la Ho", lo Que nunca se debe hacer, ¿verdad? Otro problema grave es la amplia promoción Que le hace a las pruebas estadísticas de una co la. Use las tablas con extremo cuidado. Sin embargo, el texto en general es tremendamente úti 1. Otros textos excelentes sobre estadística no paramétrica son Conover (1999) y Daniel (1990). Z ar (1999) incluye muchas de las pruebas no paramétricas más útiles con sus eQUivalentes paramétricos. También vea a Potvin y Roff (1993) Y algunas respuestas críticas: Oaten (1995), Smith (l995) y Johnson (1995) . . , Técnicamente las matemáticas en Que se basan las pruebas de chi-cuadrado involucran parámetros, pero en el procedimiento usted trabaja con datos nominales directamente, por eso la mayoría de los textos las incluy en entre las pruebas verdaderamente no paramétricas. , Los investigadores de campo frecuentemente aplican bien sea la prueba de correlación d~ rangos de Spearman o su análogo paramétrico mejor conoci~o: la correla.ció~ simple de P~~son. ( p~= product-moment co rrelalion "), para una clase distinta de dlsenos Que tamblen tiene , _ observaciones por unidad de respuesta. En los estudios con niveles continuos del f~?" de diseno y una variable de res puesta, el investigador registra el valor único del factor de diseno y el valor correspondiente de la variable de respuesta. lamás apliQue una prueba de com:laclón a tales tipos de da/os (justamente por haber hecho esto, tengo todo el der~cho de decirlo.) Las de correlación se apli can únicamente para diseños con dos o mas (en casos más variables de respuesta, en las cuales las mismas unidades d~ respues~a constitl!)'Cll d diseño. En térmi nos estadísticos, aQuí no hay una variable independiente obvia. J implicación de Que un cambio en una medida ocasione los cambios en la otra. pregunta válida podría ser, "entre todas las naciones del mundo. t~ una