ECOLOGÍA CUANTITATIVA

Datos generales

Tipo de crédito	Tipo de asignatura	Idioma de impartición	Modalidad de impartición
Optativo para Maestría o Doctorado en Ciencias	Curso teórico-práctico	Español	Presencial

Créditos

De acuerdo con la propuesta curricular, los datos escolares de la asignatura son:

Semestre	No. de semanas	Horas presenciales de teoría por semana	Horas presenciales de práctica por semana	Horas de trabajo autónomo del estudiante por semana	Total de créditos (RGEP)
1	16	3	0	3	6

Objetivo general de aprendizaje

Al concluir esta asignatura, el estudiante tendrá las bases para entender los conceptos necesarios para discernir entre las distintas herramientas multivariables y elegir la más adecuada para sus propias metas de investigación. Además, interpretará óptimamente los resultados obtenidos en las pruebas estadísticas multivariables, con el uso de software especializado. Para lograrlo, podrá manejar los conceptos fundamentales algebra matricial y teoría de distribuciones probabilísticas, para su aplicación al análisis multivariable de datos en ecología y ciencias ambientales.

Competencias profesionales a las que contribuye la asignatura

Esta asignatura contribuye de manera directa al logro de las siguientes competencias profesionales del perfil de egreso del programa:

Competencia	Descripción de la competencia
Competencia (s) profesional (es) que contribuye a desarrollar la materia	Desarrollar en el estudiante la intuición de la representación gráfica y conceptual de problemas ambientales complejos, de naturaleza multivariable; incluye diseñar muestreo, diseñar y organizar bases de datos y llevar a cabo su estadística descriptiva. El alumno será capaz de plantear hipótesis pertinentes para comparar poblaciones y comunidades para detectar e interpretar relaciones causales entre variables y objetos, propios de la Ecología y las Ciencias Ambientales. Identificar los escenarios donde es pertinente el uso de la estadística multivariable en problemas ambientales reales y elegir óptimamente la técnica multivariable para su solución adecuada.
Desempeños de la competencia profesional a los que contribuye la materia.	El estudiante: Reconoce la importancia de los métodos mutivariable dentro de su campo laboral y dentro de la cultura general del profesionista ambiental. Identifica los conceptos básicos relacionados con un problema cuya solución requiera de un análisis estadístico multidimensional. Comprende los conceptos básicos relacionados con la naturaleza de la Estadística Multivariable y los métodos adecuados para resolver problemas complejos. Utilizará adecuadamente técnicas especializadas para la presentación y el análisis de información estadística de índole multivariable.
Competencia (s) transversal (es) a las que contribuye a desarrollar la materia en los alumnos.	Colectar datos multidimensionales de relevancia y calidad, para formarse y emitir juicios propios de las ciencias ambientales en temas sociales, ecológicos, económicos, ética y ciencia básica. Desarrollar capacidad de aprendizaje que propicie autonomía en la adquisición de conceptos, métodos y técnicas de cómputo, para que el alumno pueda, por cuenta propia, iniciar investigaciones innovadoras. Lograr dominio en el uso de software adecuado para el procesamiento de información de índole multivariable y su interpretación para resolver problemas en Ciencia Ambiental.

Planeación didáctica general

A continuación, se describe la planeación general del proceso de aprendizaje:

#	Nombre de la unidad o fase	Resultados de aprendizaje específicos	Metodologías y actividades de enseñanza - aprendizaje
1	Introducción	Conocer la naturaleza compleja de los datos en ciencias ambientales y ecológicos así como las formas simples e intuitivas de estudiar su posible estructura, para introducir el lenguaje básico de algebra de matrices.	Exposiciones orales del profesor Exposiciones orales de alumnos Realización de ejercicios a manera de tareas con uso de software estadístico. Discusión de lecturas
2	Análisis de gradiente	Entender los conceptos básicos del análisis de gradiente como un ejercicio de regresión y sus aplicaciones más simples en diversidad y bioindicadores.	Exposiciones orales del profesor Exposiciones orales de alumnos Realización de ejercicios a manera de tareas con uso de software estadístico. Discusión de lecturas
3	Análisis de ordenación	Entender los conceptos de ordenación directa e indirecta y los métodos analíticos y software disponibles para llevarla a cabo con aplicaciones clásicas y recientes.	Exposiciones orales del profesor Exposiciones orales de alumnos Realización de ejercicios a manera de tareas con uso de software estadístico. Discusión de lecturas
4	Clasificación	Comprender la vertiente analítica y operativa de la clasificación de datos multivariable y diferenciarla de la ordenación, pero a la vez conceptuarlos como métodos que se pueden complementar en la simplificación de patrones complejos de relación de variables.	Exposiciones orales del profesor Exposiciones orales de alumnos Realización de ejercicios a manera de tareas con uso de software estadístico. Discusión de lecturas
5	Tópicos avanzados	Examinar métodos cuantitativos complementarios para el análisis de datos ecológicos, de utilidad para entender relaciones espaciales, tróficas y no habituales de regresión.	Exposiciones orales del profesor Exposiciones orales de alumnos Realización de ejercicios a manera de tareas con uso de software estadístico. Discusión de lecturas.

Contenido:

Unidad 1. Introducción	6 h
Tema 1.1. La naturaleza compleja de los datos en ecología.	0.5 h
Subtemas	Sistemas complejos en ecología y ciencia ambiental
Lecturas y otros recursos	Leff, E. (2007). La complejidad ambiental. Polis. Revista Latinoamericana, (16). Disponible en: http://revele.com.veywww.redalyc.org/articulo.oa?id=30501605 Krebs, Ch.J. 1999. Ecological methodology. 2nd ed., Addison-Wesley, New York, Capítulo 1.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Practica - Introducción al uso del software y captura manejo de datos multivariable
Tema 1.2 Los descriptores ecológicos	1 h
Subtemas	Diversidad Modelos de abundancia de especies Riqueza de especies Otros atributos estructurales
Lecturas y otros recursos	Jongman, R.H.G., ter Braak, C.J.F. and van Tongeren, O.F.R. (eds.) (1995). Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press. Cambridge. Capítulo 2. Legendre, P. & Legendre, L. 1998. Numerical ecology. 2nd ed. Elsevier, Amsterdam, Capítulo 1.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Manejo de matrices multivariable de datos en distintos formatos.
Tema 1.3 Análisis numérico de datos ecológicos (ordenación versus clasificación)	1.5 h
Subtemas	Comunidades ecológicas Continuo y dis-continuo en comunidades Ordenación de comunidades Clasificación de comunidades Aplicaciones en Ciencia Ambiental
Lecturas y otros recursos	Jongman, R.H.G., ter Braak, C.J.F. and van Tongeren, O.F.R. (eds.) (1995). Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press. Cambridge. Capítulo 2. Nicolson, M. (2016). Robert Harding Whittaker and the individualistic hypothesis. The Bulletin of the Ecological Society of America, 97(2), 154-162.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Uso del software y captura manejo de datos multivariable. Investigación sobre aplicaciones en Ciencia Ambiental.
Tema 1.4) Conceptos básicos de pruebas estadísticas por permutación	1 h
Subtemas	Conceptos de remuestreo estadístico Boostrap Jakknife Ejemplos y aplicaciones
Lecturas y otros recursos	Legendre, P. & Legendre, L. 1998. Numerical ecology. 2nd ed. Elsevier, Amsterdam. Krebs, Ch.J. 1999. Ecological methodology. 2nd ed., Addison-Wesley, New York. Crowley, P. H. (1992). Resampling methods for computation-intensive data analysis in ecology and evolution. Annual Review of Ecology and Systematics, 23(1), 405-447.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	El remuestreo mediante uso de software.
Tema 1.5) Fundamentos de álgebra de matrices usando el Software R	1 h
Subtemas	Conceptos de básicos de matrices Distribución normal multivariable Aplicaciones con R y R-Studio
Lecturas y otros recursos	Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p. Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York, XI+263 p.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Uso del software y manejo de datos multivariable con algebra matricial.
Tema 1.6) Introducción al manejo de software de bases de datos y de AMVD	1 h
Subtemas	Herramientas de Excel Minitab CANOCO PcOrd NTSYS Aplicaciones con R y R-Studio
Lecturas y otros recursos	Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p. Palacio, F.X., Apodaca, M.J. y Crisci J.A. 2020. Análisis multivariado para datos biológicos: teoría y su aplicación utilizando el lenguaje R. Fundación de Historia Natural Félix de Azara. Vinod, H. D. 2010. Advances in social science research using R. Springer.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre clasificación aplicada a temas individuales de los estudiantes.

UNIDAD 2. ANÁLISIS DE GRADIENTE	6 h
Tema 2.1. Los conceptos básicos	1.5 h
Subtemas	Enfoque Clmentsiano Gleason y el enfoque individualístico Sintesis de Whittaker
Lecturas y otros recursos	Collins, S. L., Glenn, S. M., & Roberts, D. W. (1993). The hierarchical continuum concept. Journal of Vegetation Science, 4(2), 149-156.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre conceptos comunitarios en ecología
Tema 2.2) Promedios ponderados o promediación recíproca	1.5 h
Subtemas	Primeros enfoques de la ordenación La promediación recíproca
Lecturas y otros recursos	Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Desarrollo de la promediación reciproca en Excel
Tema 2.3) Modelos de respuesta	1 h
Subtemas	Fundamentos de regresión Aplicaciones básicas de modelos de regresión
Lecturas y otros recursos	Krebs, Ch.J. 1999. Ecological methodology. 2nd ed., Addison-Wesley, New York. Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., & Wasserman, W. (1996). Applied linear statistical models (Vol. 4, p. 318). Chicago: Irwin.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Aplicaciones clásicas de regresión en ecología y Ciencia Ambiental.
Tema 2.4) Diversidad beta y escalamiento de gradientes	1 h
Subtemas	Diversidad y biodiversidad Índices de diversidad como proxies de ordenación Gradientes de diversidad biótica
Lecturas y otros recursos	Schluter, D., & Pennell, M. W. (2017). Speciation gradients and the distribution of biodiversity. Nature, 546(7656), 48-55. Krebs, Ch.J. 1999. Ecological methodology. 2nd ed., Addison-Wesley, New York.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Uso de software para análisis de gradiente y biodiversidad Herramientas de Excel Minitab CANOCO PcOrd NTSYS Aplicaciones con R y R-Studio
Tema 2.5) Bioindicadores	1 h
Subtemas	Bioindicadores en ecología Bioindicadores en ciencia ambienta
Lecturas y otros recursos	Heink, U., & Kowarik, I. (2010). What are indicators? On the definition of indicators in ecology and environmental planning. Ecological Indicators, 10(3), 584-593.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre bioindicadores

UNIDAD 3 ORDENACIÓN	15 h
Tema 3.1) La ordenación indirecta.	8 h
Subtemas	Introducción (ordenación polar) Criterios para la selección del método adecuado Análisis de componentes principales (ACP) Análisis de factor (AF) Análisis de coordenadas principales (ACoP) Análisis de correspondencias (AC) Análisis de correspondencia linearizado (rectificado, distendido o segmentado - DCA) Escalamiento multidimensional no-métrico (EMNM)
Lecturas y otros recursos	Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p. Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York, XI+263 p. Jongman, R.H.G., ter Braak, C.J.F. and van Tongeren, O.F.R. (eds.) (1995). Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press. Cambridge. Hill, M.O. 1973. Reciprocal averaging: an eigenvector method of ordination. Journal of Ecology, 61, 237-249.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre ordenación indirecta aplicada a temas individuales de los estudiantes. Uso de software para análisis de ordenación. Herramientas de Excel Minitab CANOCO PcOrd NTSYS Aplicaciones con R y R-Studio
Tema 3.2) La ordenación directa.	7 h
Subtemas	Análisis de redundancia (ARD) Análisis de correspondencias canónico (ACC) Análisis de correspondencias canónico distendido (ACCD) Interpretación de la ordenación directa Practica de ordenación directa (CANOCO) Tópicos avanzados de ordenación (Ordenación por lógica difusa)
Lecturas y otros recursos	Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p. Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York, XI+263 p. Jongman, R.H.G., ter Braak, C.J.F. and van Tongeren, O.F.R. (eds.) (1995). Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press. Cambridge. Roberts, D. W. (2009). Comparison of multidimensional fuzzy set ordination with CCA and DB‐RDA. Ecology, 90(9), 2622-2634.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre ordenación directa aplicada a temas individuales de los estudiantes.

UNIDAD 4. CLASIFICACIÓN	15 h
Tema 4.1) Introducción	9 h
Subtemas	Métodos de cálculo de parecido y diferencia Cálculo de la matriz de similitud La clasificación jerárquica y no jerárquica Estrategias de fusión o agrupamiento Interpretación de los grupos Evaluación del agrupamiento: La matriz cofenética
Lecturas y otros recursos	Sneath, P.H.A. & Sokal, R.R. 1973. Numerical taxonomy. Freeman, San Francisco, 573 p. Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre clasificación aplicada a temas individuales de los estudiantes. Uso de software para análisis de clasificación. Herramientas de Excel Minitab CANOCO PcOrd NTSYS Aplicaciones con R y R-Studio
Tema 4.2) Aplicaciones y tópicos avanzados de clasificación	6 h
Subtemas	Combinación de ordenación y clasificación El análisis discriminante y su relación con el AMVV (análisis multivariable de varianza) El análisis de clasificación de dos vías (TWINSPAN) Análisis de especies indicadoras Practicas con software de clasificación (NTSYS, PCOrd, TWINSPAN) Comparación de métodos de clasificación
Lecturas y otros recursos	Sneath, P.H.A. & Sokal, R.R. 1973. Numerical taxonomy. Freeman, San Francisco, 573 p. Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York. Hill, M.O. 1979. TWINSPAN - a FORTRAN program for arranging multivariate data in an ordered two-way table by classification of the individuals and attributes. Cornell University, Ithaca, New York.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre clasificación aplicada a temas individuales de los estudiantes.

UNIDAD 5 TÓPICOS CUANTITATIVOS AVANZADOS	6 h
Tema 5.1) Tópicos emergentes en modelación ambiental	6 h
Subtemas	Principios de geoestadística Regresión logística Cadenas tróficas y técnicas cuantitativas de estudio Análisis de senda (asociación contra causalidad) Ecuaciones estructurales Lógica difusa Redes neuronales
Lecturas y otros recursos	Legendre, P. & Legendre, L. 1998. Numerical ecology. 2nd ed. Elsevier, Amsterdam, Capítulo 13. Tabachnick, B. G., and Fidell, L. S. 2007. Using Multivariate Statistics, 5th ed. Boston: Allyn and Bacon. Capítulos 10 y 14. Halvorson, J. 1994. Geostatistics and ecology. Bulletin of the Ecological Society of America, 75(1), 36-38. Li, J., & Heap, A. D. (2014). Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling & Software, 53, 173- 189.
Métodos de enseñanza	Exposición oral por el profesor y análisis de artículos técnicos del tema por los alumnos.
Actividades de aprendizaje	Revisión bibliográfica sobre el tema aplicado a temas individuales de los estudiantes.

Evaluación

A continuación, se muestra las condiciones de las evaluaciones parciales.

# parcial	Momento de evaluación	Método de evaluación y valor para la	Ponderación para evaluación final
1	En la sesión 10	• Examen escrito	27.0
2	En la sesión 22	• Examen escrito	27.0
3	En la sesión 32	• Trabajo final	26.0
Tareas	Permanente	• Informes escritos de lecturas y uso de software	20.0
Total			100%

Recursos bibliográficos y digitales

Textos básicos

Gauch, H.G. Jr. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge University Press. Cambridge, UK, 298 p.
Jongman, R.H.G., ter Braak, C.J.F. and van Tongeren, O.F.R. (eds.) (1995). Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge University Press. Cambridge, 299 p.
Legendre, P. & Legendre, L. 1998. Numerical ecology. 2nd ed. Elsevier, Amsterdam, XV+853 p.
Pielou, E.C. 1984. The interpretation of ecological data: a primer on classification and ordination. J. Wiley & Sons, New York, XI+263 p.
Johnson, R. A. & Wichern, D. W. 2002. Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall: London. 767 p.
Krebs, Ch.J. 1999. Ecological methodology. 2nd ed., HarperCollins, New York, XV+624
McGarigal, K., S. Cushman, & S. Stafford. 2000. Multivariate statistics for wildlife and ecology research. Springer, New York, xiii + 283 p.
Sneath, P.H.A. & Sokal, R.R. 1973. Numerical taxonomy. Freeman, San Francisco, 573 p.
Tabachnick, B. G., and Fidell, L. S. 2007. Using Multivariate Statistics , 5th ed. Boston: Allyn and Bacon. XXVIII + 980 p.

Recursos digitales

Requisitos para cursar la asignatura

• Ninguno

Interoperabilidad

• Ninguna

Otras formas de acreditación

• Ninguna

Máximo y mínimo de estudiantes por grupo

Máximo de estudiantes por grupo para garantizar viabilidad académica, pedagógica y financiera: 10
Mínimo de estudiantes por grupo para garantizar viabilidad académica, pedagógica y financiera: 2

Elaboradores y revisores

• Elaboró: Dr. José Luis Flores Flores
• Revisó: