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Análisis Estadístico con R. Distribución, comunidades y poblaciones en Ecología
Análisis Estadístico con R. Distribución, comunidades y poblaciones en Ecología
Descripción general
Esta microcredencial capacita al estudiante para manejar el entorno R en el análisis de datos ecológicos, incluyendo la distribución espacial de especies, el análisis de poblaciones de animales y plantas y el estudio de comunidades, proporcionando herramientas para la interpretación y gestión de información ecológica.
- Manejar el entorno R para el análisis de datos
- Análisis de de la distribución espacial de especies
- Análisis de poblaciones de especies de animales y plantas – Análisis de comunidades
a. Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado miembro del Espacio Europeo de Educación Superior, que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de máster.
b. Estar en posesión de un título expedido por un sistema educativo ajeno al Espacio Europeo de Educación Superior sin resolución de homologación o declaración de equivalencia. En estos casos, la dirección académica elevará un informe previo a la Comisión Académica, que autorizará o denegará el acceso. En ningún caso la autorización implicará la homologación del título extranjero, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar una enseñanza propia de posgrado en la ULL.
Programa académico
Tema I. Introducción a la teoría y análisis estadístico de comunidades biológicas. Descripción: Se presentarán los fundamentos teóricos que explican los patrones y procesos que determinan la biodiversidad. Se contextualizará la estructura y dinámica de las comunidades biológicas desde un enfoque ecológico y estadístico. Metodología: Clases teóricas con ejemplos reales, apoyadas en literatura científica básica y actualizada.
Tema II. Ensamblaje de comunidades biológicas y análisis de la diversidad. Descripción: Se abordarán las dimensiones de la diversidad (alfa, beta y gamma), los principales estimadores y métodos para representar diferencias entre comunidades. Se incluirán curvas de rarefacción, medidas de diversidad alfa y beta y análisis de composición. Metodología: Prácticas con R utilizando datos reales; se combinará teoría con análisis estadísticos paramétricos y no paramétricos.
Tema III. Medidas de distancia y análisis de agrupamiento. Descripción: Se explorarán las distintas medidas de distancia y transformación aplicables a datos de presencia/ausencia y de abundancia. Se desarrollarán técnicas de agrupamiento (“clustering”) y clasificación para identificar patrones estructurales entre comunidades. Metodología: Prácticas con R utilizando datos reales; donde se implementarán análisis comparativos con distintos índices (ej. Bray-Curtis, Jaccard), aplicando algoritmos jerárquicos y no jerárquicos de agrupación.
Tema IV. Técnicas de ordenación multivariante. Descripción: Se explicarán métodos de ordenación indirecta (PCA, DCA, NMDS) y directa (RDA, CCA), junto con análisis multivariados de varianza. Se interpretarán gradientes ecológicos y relaciones entre composición de especies y variables ambientales. Metodología: Prácticas con paquetes de ordenación en R (vegan, ade4), con interpretación ecológica de los ejes y varianzas explicadas.
Tema V. Análisis de varianza multivariado y especies indicadoras. Descripción: Se compararán los métodos PERMANOVA y ANOSIM para evaluar diferencias entre comunidades. Se identificarán especies indicadoras y se estudiará su relación con hábitats o condiciones específicas. Se profundizará en la interpretación de alfa y beta diversidad y sus facetas (taxonómica, funcional, filogenética). Metodología: Sesiones prácticas aplicando análisis de signifiacancia multivariada y pruebas de especies indicadoras (IndVal) con R
MD1. Lecciones magistrales/método expositivo: presentación o explicación por parte del profesorado.
MD2. Clases prácticas: actividades supervisadas por el profesorado en el aula, laboratorios, clínicas.
MD7. Evaluación: pruebas escritas, orales, prácticas, …
MD8. Tutoría: período de instrucción en el que interactúan profesorado y estudiante con el objetivo de revisar y discutir materiales y temas presentados en clase.
SE7. Trabajos, memorias, memorias de prácticas, informes y proyectos escritos: documento elaborado sobre un tema o actividad realizada, siguiendo las instrucciones establecidas por el profesorado.
SE8. Presentación oral y defensa de temas, trabajos, TFT, etc.: presentación oral sobre un tema correspondiente a los contenidos de la asignatura o sobre los resultados de un trabajo, ejercicio o proyecto, con posterior debate con el profesorado. Puede realizarse individual o en grupo.
General information
Credits: 4 ECTS
Duration: 15/12/2025-01/01/2026
Teaching modality: In person/Online/Mixta
Location:
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De corta duración y en diversas modalidades (presencial, online o híbrida). Ideal para aprender sin interrumpir tu vida profesional.
Contenidos creados e impartidos por profesionales y expertos en la materia, pensando en su aplicación inmediata.
Avalado por la Universidad de La Laguna. Recibirás un certificado oficial ECTS, válido en el Espacio Europeo de Educación Superior.
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