CICLO DE INDAGACIÓN Pregunta Observación Concepto de Fondo (Marco teórico) Inquietud particular (Curiosidad) 3. Reflexión Qué se encontró? Por qué podría haber resultado así? Ámbitos más amplios 2. Acción Diseñar cómo se contestará la pregunta Recolección de información según el diseño Resumir, analizar y presentar los resultados

Diseño para contestar la pregunta de investigación

1. Espacio y tiempo Se debe analizar si el espacio y tiempo con que se plantea la pregunta es relevante para el proceso que pretendemos investigar Esto nos permite entender claramente la extensión de nuestros resultados

1. Ajustar la pregunta para que incluya espacio y tiempo ¿ Cómo varía la herbivoría en hojas de plantas de Piperacea entre zonas cercanas y lejanas de cultivos? ¿En la reserva Pacoche, entre el 28 y 29 de Nov. de 2040, cómo varía la herbivoría en hojas de plantas de Piperacea entre zonas cercanas y lejanas de cultivos?

LO QUE SE COMPARA

2. Factor de Diseño y niveles “Lo que compara” se llama el FACTOR DE DISEÑO Especificar el eje principal de comparación El factor que nosotros consideramos que podría tener un efecto cuantitativo sobre lo que vamos a medir. ¿En la reserva Pacoche, entre el 28 y 29 de Nov. de 2040, cómo varía la herbivoría en hojas de plantas de Piperacea entre zonas cercanas y lejanas de cultivos? Factor de diseño: Distancia a la zonas de cultivos

Niveles del factor de diseño: Las condiciones particulares que se están comparando. Pueden ser discretos o continuos Discretos: Existe categorías (discontinuas) entre las unidades de respuesta. Ej: (unidades de respuesta colocadas Cerca o Lejos; unidades de respuesta colocadas a o m, a 5 m, a 15 m desde el centro de un sendero; unidades de respuesta colocadas en zonas húmedas o secas; unidades de respuesta colocados en fragmentos de bosque pequeños, medianos y grandes) Continuos: Cada unidad de respuesta tiene una condición única de lo que se está comparando. Ej. (una unidad de respuesta se encuentra a 0 m, otra a 1,5 m, otra a 1,8 m, otra a 2,2 m, etc..; una unidad de respuesta se encuentra a 10% de humedad, otra a 18%, otra a 22%, otra 50%; una unidad de respuesta se localiza en un fragmento de bosque de 0,5 ha, otra en un fragmento de 10,5 ha, otra en un fragmento de 22 ha, etc…)

¿En la reserva Pacoche, entre el 28 y 29 de Nov ¿En la reserva Pacoche, entre el 28 y 29 de Nov. de 2040, cómo varía la herbivoría en hojas de plantas de Piperacea entre zonas cercanas y lejanas de cultivos? Factor de diseño: Distancia a la zonas de cultivos Niveles: cerca y lejos (categóricos)

3. Especificar el caso o unidad de respuesta UNIDAD DE RESPUESTA: Un ejemplar independiente de lo que se está comparando, es decir la unidad del diseño y análisis. De donde uno saca 1 dato (altura, identidad, peso, etc.).

3. Caso o Unidad de Respuesta Zonas Lagunas Individuos de una especie Tramos de Rio Horas Estaciones climáticas del año

3. Incluir a la unidad de respuesta en la pregunta Revisar la pregunta para ver si esta incluye las unidades de respuesta. Si no incluye, ajustar la pregunta para que las especifique. Si habrá varias unidades de respuesta incluir en la pregunta la letra S. En la Reserva Pacoche-Manta, los días 28 y 29 de Noviembre 2014, ¿cómo varía la herbivoría en hojas de plantas Piperáceas entre zonas cercanas y alejadas a cultivos?

4. Distribución de las unidades de respuesta (casos) Tipo de diseño que se va a implementar ¿Cómo están distribuidos los casos en el espacio-tiempo? Distribuir en el tiempo y/o espacio para eliminar los factores tramposos. Se debe dibujar un croquis de la distribución de los mismos, esto nos permitirá comprender mejor las limitaciones de la indagación, y proponer posibles discusiones.

Lo que se mide

“Lo que se mide” se llama: Variable de respuesta, es específicamente el dato que vamos a tomar

Tipos de datos de la variable de respuesta Clases de datos Categorías de los datos Sobre los datos Básicos Categóricos Ordinales Intervalo Derivados

Categorías de datos: Datos básicos vs datos derivados Básico: Se registra directamente en la unidad de evaluación. Ej: Tamaño, peso, color, número de individuos. Derivado: Resumen de datos básicos a través de las varias submuestras de una misma unidad de respuesta. Ej: Promedio del tamaño de 5 hojas de una rama, índices, frecuencia.

Clases de datos: datos categóricos Datos categóricos: También conocida como datos nominales. No hay una relación particular entre las posibles respuestas. No hay un orden o ranking. No podemos decir si una es mejor o peor. E.j.: pétalos azules, pétalos amarillos. No tienen valor numérico (e.j. I,II,III). La única operación que se puede hacer con este tipo de variables es enumerarlas.

Datos categóricos Supongamos que estoy haciendo una investigación de los recursos utilizados por colibríes en el bosque montano. Una variable que debo medir es el tipo de recursos utilizados. Los tipos de recursos utilizados serán una variable con muchos valores posibles. Ej: Barnadesia, Salvia, Macleania, Rubus, etc. Supongamos que hay solo 4 valores posibles, y muestreo el uso de recursos de 100 individuos de colibríes, el resultado es: Tipo de recurso Número de individuos Barnadesia 12 Salvia 30 Macleania 48 Rubus 10 Cuál es el recurso utilizado en promedio? No existe. Podemos decir que Macleania es el recurso más utilizado, y que Rubus es el recurso menos utilizado

Clases de datos: datos ordinales Datos ordinales : Variables con un orden o ranking inherente. Ej: bajo, mediano, alto. Pueden ser comparados entre mayor y menor, pero no podemos calcular que tan mayor o menor.

Datos Ordinales Supongamos que estoy comparando la producción de néctar en flores de Gañal, pero no tengo como medir con precisión esa producción. Arbitrariamente puedo crear categorías: Sin néctar, Poco néctar, Medio néctar, Mucho néctar. Cantidad de Néctar Número de flores Nada 12 Poco 30 Medio 48 Mucho 10 Tampoco puedo obtener un promedio de la producción, pero puedo saber que cantidad néctar tiene la mayoría de las flores

Datos Ordinales : Variables con un orden o ranking inherente. E. g Datos Ordinales : Variables con un orden o ranking inherente. E.g. bajo, mediano, alto. Pueden ser comparados entre mayor y menor, pero no podemos calcular cuan mayor o menor. Supongamos que estoy comparando el desgaste de plumas de vuelo en aves. Este medición se hace en categorías: 0 – no desgastado; 1 – poco desgaste; 2- Medio desgaste; 3 – Alto desgaste Desgaste de plumas Número de aves 12 1 30 2 48 3 10 No puedo obtener un promedio del desgaste, pero puedo conocer el tipo de desgaste mas frecuente.

Clases de datos: datos de intervalo Pueden ser continuos o discretos Ejemplo: Abundancia entre dos hábitats (Discreto) TRANSECTO BOSQUE BORDE PASTIZAL 1 12 22 10 2 15 18 8

Clases de datos: datos de intervalo Pueden ser continuos o discretos Ejemplo: Temperatura corporal (Continuo) Individuo Juvenil Preadulto Adulto 1 18,5 20,3 19,0 2 18,3 19,1 18,7

5.Qué tipo de dato se tomará? Reconocer si se toma un dato básico o derivado ¿Qué clase de datos es? En la Reserva Pacoche-Manta, los días 28 y 29 de Noviembre 2014, ¿cómo varía la herbivoría en hojas de plantas de Piperáceas entre zonas cercanas y alejadas a cultivos?

¿Qué es lo que se va a medir y registrar al llegar a cada caso? Herbivoría? Herbivoría en hojas

Tenemos varias opciones para medir herbivoría Registrar presencia ausencia de herbivoría (dato categórico) Registrar el rango de herbivoría (dato ordinal): rango 0= 0%, rango 1 = 1-5%, rango 2 = 6-10%, rango 3 = 11-20%, rango 4=21-40%, rango 5=40-75%, rango 6 = > 60% Registrar el porcentaje exacto de herbivoría (dato de intervalo)

En la Reserva Pacoche-Manta, los días 28 y 29 de Noviembre 2014, ¿cómo varía el porcentaje de herbivoría en hojas de plantas de Piperáceas ubicadas entre zonas cercanas y alejadas a cultivos?

6. Describir cómo va a medir y registrar la información del caso El caso es en donde se va a registrar la información. La metodología debe ser explicada de tal manera que si alguien quisiera reproducir su indagación, podría realizarla casi exactamente. Se debe especificar tanto los métodos como el material de trabajo usado.

7. Unidad de Evaluación La unidad en la cual se mide, específicamente DONDE vamos a obtener el dato. Ej: un transecto en una zona, un cuadrante la rama de un arbusto Una hoja de Piperaceae el momento de la toma de datos

7. Unidad de Evaluación ¿Cómo varía la riqueza de artrópodos entre piedras de distintos tamaños? El caso es cada piedra La unidad de evaluación podría ser un cuadrante debajo de cada piedra.

7. Unidad de Evaluación ¿Como varía la abundancia de Pristimantis achatinus entre zonas taladas y no taladas? El caso es cada zona La unidad de evaluación es cada transecto, en los que se van a muestrear las ranas. Muestreo de ranas: transectos de 100x2 distribuidos entre la zona talada y no talada Cuidado con confundir la unidad de evaluación con los casos o unidad de respuesta!!!

8. Decidir si se necesita submuestrear A lo mejor se necesitan varias unidades de evaluación dentro de un mismo caso (Submuestras) ¿Será que solo mido la herbivoría en una hoja? Se pueden analizar muchas hojas de una sola planta las que son tratadas como submuestras de un mismo caso (caso: planta; unidad de evaluación: hojas) Mucho cuidado en tratar las submuestras como casos independientes Pseudoreplicas

Pasos de ajuste, ética, logística y presentación

Premuestreo Si es posible hacer un premuestreo a fin de ajustar los pasos (variable de respuesta, metodología, unidad de evaluación y el submuestreo)

Tamaño de la muestra Número de casos por cada nivel del factor de diseño (si los niveles son discretos), o el número total de casos (si los niveles son continuos). En base a historia natural, premuestreo.

Ética ¿Vale la pena sacrificar muchos animales para un proyecto de ciclo? ¿Estamos de acuerdo con hacer experimentación animal? ¿Alteraríamos nuestros datos para tener ‘mejores’ resultados?

Cuánto esfuerzo puedo invertir y cómo repartirlo Logística Ser eficiente

Durante el estudio, al momento de análisis, escritura siempre revisar los pasos y seguir ajustando la pregunta