Análisis Multivariados
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La complejidad, la cual se refiere a la cantidad e interacción de los elementos diferentes que componen un sistema, es una característica inherente de los sistemas ecológicos. Tal multiplicidad de factores causales dificulta el entendimiento que tenemos acerca del efecto de las variaciones espacio-temporales de los recursos en los procesos de formación, estructura y mantenimiento de los sistemas ecológicos. Los análisis univariados son extremadamente robustos cuando se contrasta el efecto una sola variable en el sistema, mientras que el resto de las variables permanecen constantes. Sin embargo, en la mayoría de los casos las preguntas ecológicas solo pueden ser contestadas al analizar simultáneamente muchas variables. En este sentido, los análisis multivariados se refieren al conjunto de técnicas descriptivas e inferenciales que se han desarrollado para analizar simultáneamente muchas variables dependientes, independientes o ambos tipos. La presente unidad de aprendizaje explora los conceptos teóricos y prácticos que conducen a que el estudiante adquiera las habilidades necesarias para plantear, analizar e interpretar los fenómenos ecológicos que involucren muchas variables. A pesar de que la unidad de aprendizaje esta enfocada a los sistemas ecológicos, las técnicas multivariadas pueden ser utilizadas en cualquier área del conocimiento.
El programa de aprendizaje esta dividida en cuatro unidades: 1) Conocerá las generalidades de los análisis multivariados, los tipos de análisis (ordenación, clasificación y regresión); reconocerá la necesidad de utilizar los análisis multivariados en el estudio de los fenómenos ecológicos; repasará la algebra matricial y aprenderá los diferentes tipos de medidas de distancia multidimensional. 2) Aprenderá, integrará y aplicará los conceptos y tipos de análisis de ordenación (componentes principales, factores, coordenadas principales, correspondencia y escalamiento multidimensional), así como identificará las limitantes de estos análisis. 3) Aprenderá, integrará y aplicará los conceptos y tipos de análisis de clasificación (agrupamiento, funciones discriminantes y modelos de funciones discriminantes generalizados), así como identificará las limitantes de estos análisis. 4) Aprenderá, integrará y aplicará los conceptos y tipos de análisis de regresión multivariada (correlación canónica, marginalidad media y co-inercia), así como identificará las limitantes de estos análisis.
La estrategia de enseñanza consistirá en la presentación oral y practica de las características y aplicaciones de los análisis multivariados, con el objetivo de reconocer y aplicar las principales técnicas multivariadas. Tal reconocimiento permitirá identificar las ventajas y desventajas de los cada uno de los análisis de ordenación, clasificación y regresión multivariada. Las nuevas competencias permitirán que los alumnos puedan elegir a la técnica multivariada más apropiada dependiendo de la pregunta a responder y del tipo de datos con el que cuente.
La evaluación del programa de aprendizaje se realizara durante todo el curso, la cual consistirá en repasos diarios de los temas vistos, discusión de artículos y temas, prácticas de laboratorio, así como la entrega y presentación final de un ensayo que explorará cómo cada uno de los temas vistos en el presente programa de aprendizaje ayudan al trabajo de tesis del alumno.
CALENDARIO DE CLASES
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CIUDAD VICTORIA
Impartida por Crystian S. Venegas Barrera