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1 Introducción al lenguaje R En este capítulo se desarrolla de forma sintetizada el lenguaje en R y sus aplicaciones para los estudios ecológicos con la interfaz de Rstudio. Se desarrollan los conceptos básicos de script, library, entre otros. También se detallan los comandos más recurrentes usados en los script. 2 Diseño experimental El capítulo 2 explica los tipos de variables dependientes e independientes. Además expone ejemplos que permitan una óptima ejecución de las actividades de toma de datos en campo y/o laboratorio. 3 Tipos de matrices de datos Este capítulo expone cuales son las bases de datos y tipos de matrices más comunes para ejecutar análisis en R. Se mencionan los formatos más comunes para construir base de datos (txt, csv, entre otros). Además se proporcionan lineamientos precisos para la confección de las bases de datos. 4 Pruebas de Hipótesis Estadísticas Capítulo dedicado a los análisis de prueba de hipótesis más utilizados actualmente en los estudios ecológicos. Se desarrollan y explican script para los siguientes análisis: ANOVA, kruskal-wallis, MANOVA, PERMANOVA, MLG, MLGM. Además, se incorpora una sección destinada a la interpretación de estos análisis. En todos los casos se usan ejemplos biológicos. 5 Índices para medir la diversidad biológica En este capítulo se desarrolla el concepto de diversidad biológica o biodiversidad. Se explican cuáles son los tres componentes que la conforman (diversidad alfa, beta y gama). Se detallan distintos script con análisis que permiten calcular los tres componentes de la biodiversidad en la interfaz de Rstudio. En todos los casos se usan ejemplos biológicos. 6 Otras formas de medir la diversidad Este capítulo conceptualiza y detalla análisis que permiten evaluar la diversidad desde sus componentes funcionales y taxonómicos. Se desarrollan script para calcular los índices clásicos de diversidad funcional: riqueza (FRic), equitatividad (FEve), divergencia (FDiv) y dispersión (FDis). Además se explican script para realizar análisis de diversidad taxonómica: distancia taxonómica promedio (Δ+) y de variación de la diferencia taxonómica promedio (Λ+). En todos los casos se usan ejemplos biológicos. 7 Estudio de la estructura de la comunidad Se conceptualizan y desarrollan análisis que permiten evaluar la estructura de la comunidad. Entre estos análisis encontramos las curvas de Whittaker, curvas de rarefacción, el NMDS, entre otros. En todos los casos se usan ejemplos biológicos. 8 Evaluación de variables ambientales Se desarrollan análisis que permiten evaluar la interacción entre variables ambientales y la importancia de las mismas sobre las estructuras de las comunidades biológicas estudiadas. Entre estos análisis encontramos CCA, Test de mantel, entre otros. Se detallan distintos script para el cálculo de los distintos estadísticos descritos. 9 Modelado de nicho ecológico En el presente capítulo se describen los métodos para evaluar el nicho ecológico de las especies. Estos análisis permiten crear modelos candidatos, evaluarlos y seleccionar los mejores. Además, se describen los métodos más usados para construir modelos elipsoides. Se detallan distintos script para el cálculo de los distintos estadísticos descriptos. 10 Consideraciones Finales Este capítulo representa una síntesis de la importancia de estos análisis para los estudios ecológicos y la relevancia de contar con un manual detallado para la ejecución de estos análisis en español. 11 Bibliografía Se sintetiza toda la bibliografía relevante para la concepción y el desarrollo de este libro. 12 Anexo Observaciones y comentarios sobre los script. 13 Glosario Glosario de palabras y términos de interés para la compresión de la obra.

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