Irma Gisela Nieto Castañeda Uso de Stata para analizar la frecuencia de tallas en el ciclo de vida de una araña de desierto mexicana Using Stata to analyze size frequency in the life cycle of a Mexican desert spider Irma Gisela Nieto Castañeda María Luisa Jiménez Isaías H. Salgado Ugarte

Importancia de estudiar los ciclos de vida en Biología

Arañas en todo el planeta, grupo muy diverso

__Depredadores exitosos en los desierto __Adaptación, evasión condiciones extremas __ Se alimentan de cualquier animal que puedan cazar

Syspira Simon, 1885 Exclusivas de Baja California Habitantes del suelo, nocturnas, vagas ≈ 50% BCS Dieta roedores Primera vez utilizadas en estudios ecológicos Syspira tigrina Simon, 1885

Estructura de tallas en la historia de vida

Ciclos de vida Patrones – desarrollo y reproducción Propia de cada especie Indispensable para entender procesos biológicos Métodos directos Métodos indirectos

Ancho Igual para todo, algunos dados se suavizan y otros no

EDKs Valores extraordinarios Sesgo Multimodalidad Hay un ancho de banda para cada distribución Se pueden caracterizar los grupos de tallas

Objetivo Describir las historias de vida de la especie de estudio, que presenta estructura de tallas con distribución mezclada Hipótesis El uso de los estimadores de densidad por kernel (EDKs) al ser un método eficiente para analizar distribuciones de datos, dará un mejor panorama de la historia de vida de la especie en estudio en cuanto a la frecuencia de sus tamaños

(estacionales / un año) Transectos lineares (10 metros entre trampas) Recolecta de arañas (estacionales / un año) Trampas de caída Transectos lineares (10 metros entre trampas) Preservar en etanol al 70% y etiquetar Método

Laboratorio Limpieza Separación Identificación Medir LTI

bandw (referencia de banda sobresuavizada y “optima”) La elección del ancho de banda se realizó por el método de Bootstrap suavizado de Silverman bandw (referencia de banda sobresuavizada y “optima”) critiband (localiza bandas críticas) silvtest (prueba de Silverman) Edks Aplicación edkas Batachyarya con su componentes

. bandw t

critiband t, bwh(0.192) bwl(.1260) st(.0001)m(40) nog ... Estimation number = 12 Bandwidth = .1909 Number of modes = 1 Estimation number = 13 Bandwidth = .1908 Number of modes = 1 Estimation number = 14 Bandwidth = .1907 Number of modes = 1 … Estimation number = 21 Bandwidth = .129 Number of modes = 3 Estimation number = 22 Bandwidth = .1289 Number of modes = 3 Estimation number = 25 Bandwidth = .128 Number of modes = 3 Estimation number = 26 Bandwidth = .1279 Number of modes = 2 Estimation number = 27 Bandwidth = .1278 Number of modes = 2 Estimation number = 28 Bandwidth = .1277 Number of modes = 2 Estimation number = 29 Bandwidth = .1276 Number of modes = 3 Estimation number = 26 Bandwidth = .1275 Number of modes = 3

Amplitud del componente Resumen de componentes gaussianos Estadio Juveniles Fecha Componente Gaussiano Amplitud del componente Media Desviación estándar Tamaño del componente 26 Julio 2005 1 11-23 0.7710 0.2530 22 2 21-27 1.6270 0.4041 58 3 40-43 2.2967 0.1752 27 Agosto 2005 8-14 0.5874 0.2862 31 20-27 1.5863 0.4425 20 4 Octubre 2005 5-14 0.6051 0.1618 36 17-21 0.9644 0.1787 15 31-35 1.5241 0.3452 10 4 38-42 1.9755 0.1846 6 Noviembre 2005 10-17 0.6228 0.2343 78 27-33 1.8053 0.2804 9

EDK + histograma

Conclusiones Se recomienda analizar grupos de tallas en vez de estadios de desarrollo, ya que no siempre existe una relación directa entre la talla del organismo y su edad. Definir un grupo de organismos dentro del mismo grupo de talla, nos habla de que tienen requerimientos del nicho similares. En este sentido, los EDKs son estimadores apropiados de grupos de talla, ya que representan con mayor precisión los grupos de cualquier organismo; particularmente son útiles en organismos con distribuciones de frecuencias mezcladas como S. tigrina.

Agradecimientos CONACyT Miguel Correa y Carlos Palacios apoyo en campo Comité tutorial Dra. Maria Luisa Jimenez Dra. Carmen Blázquez Dr. Guillermo Ibarra Dr. Yann Henaut Dr. Frederick A. Coyle