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This reproducible R Markdown analysis was created with workflowr (version 1.7.0). The Checks tab describes the reproducibility checks that were applied when the results were created. The Past versions tab lists the development history.


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The command set.seed(20211007) was run prior to running the code in the R Markdown file. Setting a seed ensures that any results that rely on randomness, e.g. subsampling or permutations, are reproducible.

Great job! Recording the operating system, R version, and package versions is critical for reproducibility.

Nice! There were no cached chunks for this analysis, so you can be confident that you successfully produced the results during this run.

Great job! Using relative paths to the files within your workflowr project makes it easier to run your code on other machines.

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File Version Author Date Message
Rmd 4104f26 ajpelu 2022-04-19 add new correlations
html 8f01211 ajpelu 2022-04-19 Build site.
Rmd 1b5a50d ajpelu 2022-04-19 add analysis diversidad
html 3648c33 ajpelu 2022-04-19 Build site.
Rmd a5285f3 ajpelu 2022-04-19 add analysis diversidad
html bf70f7c ajpelu 2022-04-19 Build site.
Rmd 586d4b9 ajpelu 2022-04-19 add new analysis organized

1 Objetivo 1. Carga de combustible: cobertura y fitovolumen

1.1 Cobetura

Vamos a realizar la comparación seleccionando para cada parcela (n=12) un valor de cobertura de quadrats (quadrats medio).

1.1.1 Summary values

Table 1.1: Cobertura || Summary
metodo mean sd se cv median min max n
line_intercept 27.19 6.49 1.87 23.86 29.67 11.95 34.0 12
point_quadrat 55.50 7.62 2.20 13.73 56.00 41.00 64.0 12
quadrat medio 29.92 5.35 1.54 17.88 30.81 21.25 37.5 12

1.1.2 Comparación de métodos

  • ANOVA Kruskal Wallis
Table 1.2: Cobertura || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA
statistic p.value parameter method mi_variable
23.84398 6.6e-06 2 Kruskal-Wallis rank sum test cobertura

Los resultados de la ANOVA no paramétrica (Kruskal-Wallis) indican que existen diferencias significativas para la cobertura (%) entre los diferentes métodos de campo empleados (\(\chi^2\) = 23.84; p<0.0001) (Tabla 1.2).

Posteriormente, evaluamos si existen diferencias entre cada uno de los métodos (post hoc) y observamos que existen diferencias significativas entre el point quadrat y los otros métodos (line intercept y quadrat medio) (Tabla 1.3, Figura 1.1). Asimismo, no observamos diferencias entre la cobertura estimada según el line intercept y el quadrat medio.

Table 1.3: Cobertura || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA - Post-hoc Dunn’s-test with Bonferroni adjustment
H0 statistic p.value
line_intercept = point_quadrat 4.53 <0.001
line_intercept = quadrat medio 0.70 >0.999
point_quadrat = quadrat medio 3.84 <0.001
Comparación de los valores de cobertura entre los diferentes métodos de campo.

Figure 1.1: Comparación de los valores de cobertura entre los diferentes métodos de campo.

Version Author Date
bf70f7c ajpelu 2022-04-19

1.1.3 Correlación

El siguiente paso es evaluar la correlación que existe entre los métodos de campo para la cobertura.

Tal y como observamos en la Figura 1.2, existe una correlación significativa del line intercept con el point quadrat (\(R^2=\) 0.63), aunque lejos del ajuste perfecto (línea negra en Figura 1.2). El método point quadrat sobreestima los valores de cobertura con respecto al método de line intercept. Así, el rango de cobertura estimado por el LI varía entre 11.95-34 %, mientras que la estimación por PQ varía entre 41-64% (Tabla 1.1).

Correlación entre los valores de cobertura estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat medio.

Figure 1.2: Correlación entre los valores de cobertura estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat medio.

Version Author Date
bf70f7c ajpelu 2022-04-19

1.1.3.1 Correlación Quadrat medio - Point Quadrat

1.2 Fitovolumen

  • En este caso solo compararemos los métodos de Line Intercept y Quadrat medio

1.2.1 Summary values

Table 1.4: Fitovolumen || Summary
metodo mean sd se cv median min max n
line_intercept 531.04 274.90 79.36 51.77 543.13 84.27 1016.86 12
quadrat medio 778.57 275.23 79.45 35.35 699.70 324.04 1296.47 12

1.2.2 Comparación de métodos

Hemos comprobado Normalidad (W = 0.97; p=0.6350); y homocedasticidad (Bartlett’s K-squared = 0; p=0.9969) y se puede aplicar un método paramétrico, en este caso, la t-student de comparación de medias. Observamos que existen diferencias (Figura 1.3):



The Welch Two Sample t-test testing the difference of value by metodo (mean in group line_intercept = 531.04, mean in group quadrat medio = 778.57) suggests that the effect is negative, statistically significant, and large (difference = -247.53, 95% CI [-480.42, -14.64], t(22.00) = -2.20, p = 0.038; Cohen's d = -0.94, 95% CI [-1.81, -0.05])
Comparación de los valores de fitovolumen entre Line Intercept y Quadrat medio.

Figure 1.3: Comparación de los valores de fitovolumen entre Line Intercept y Quadrat medio.

Version Author Date
bf70f7c ajpelu 2022-04-19

1.2.3 Correlación

No existe una buena correlación entre los valores de fitovolumen estimados con line intercept y los estimados con quadrat medio (Figura 1.4). Este último método sobreestima el fitovolumen registrado por el LI (ver Tabla 1.4).

Correlación entre los valores de fitovolumen estimados por Line Intercept y Quadrat medio.

Figure 1.4: Correlación entre los valores de fitovolumen estimados por Line Intercept y Quadrat medio.

Version Author Date
bf70f7c ajpelu 2022-04-19

2 Objetivo 2. Diversidad y Riqueza

2.1 Riqueza

Comparamos entre line intercept, quadrat parcela y point quadrat.

2.1.1 Summary values

Table 2.1: Riqueza || Summary
metodo mean sd se cv median min max n
line_intercept 13.00 3.10 0.90 23.88 13.0 8 18 12
point_quadrat 13.17 4.24 1.22 32.20 14.0 7 20 12
quadrat_parcela 34.08 10.39 3.00 30.48 34.5 19 52 12

2.1.2 Comparación de métodos

  • ANOVA Kruskal Wallis
Table 2.2: Riqueza || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA
statistic p.value parameter method mi_variable
22.86057 1.09e-05 2 Kruskal-Wallis rank sum test riqueza

Los resultados de la ANOVA no paramétrica (Kruskal-Wallis) indican que existen diferencias significativas para la riqueza de especies vegetales entre los diferentes métodos de campo empleados (\(\chi^2\) = 22.86; p<0.0001) (Tabla 2.2).

Posteriormente, evaluamos si existen diferencias entre cada uno de los métodos (post hoc) y observamos que existen diferencias significativas entre el quadrat parcela y los otros métodos (line intercept y point quadrat) (Tabla 2.3, Figura 2.1). Asimismo, no observamos diferencias entre la riqueza estimada según el line intercept y el point quadrat.

Table 2.3: Riqueza || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA - Post-hoc Dunn’s-test with Bonferroni adjustment
H0 statistic p.value
line_intercept = point_quadrat 0.02 >0.999
line_intercept = quadrat_parcela 4.15 <0.001
point_quadrat = quadrat_parcela 4.13 <0.001
Comparación de los valores de riqueza entre los diferentes métodos de campo.

Figure 2.1: Comparación de los valores de riqueza entre los diferentes métodos de campo.

Version Author Date
3648c33 ajpelu 2022-04-19

2.1.3 Correlación

Tal y como observamos en la Figura 2.2, los métodos de line intercept y point quadrat, subestiman la riqueza estimada por el método quadrat parcela.

Correlación entre los valores de riqueza estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat Parcela

Figure 2.2: Correlación entre los valores de riqueza estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat Parcela

Version Author Date
8f01211 ajpelu 2022-04-19
3648c33 ajpelu 2022-04-19

2.1.3.1 Correlación Line Intercept - Point Quadrat

2.2 Diversidad

Comparamos entre line intercept, quadrat medio y point quadrat.

2.2.1 Summary values

Table 2.4: Diversidad (Shannon Index) || Summary
metodo mean sd se cv median min max n
line_intercept 1.72 0.49 0.14 28.71 1.63 1.10 2.80 12
point_quadrat 1.99 0.45 0.13 22.82 1.95 1.31 2.68 12
quadrat medio 1.34 0.20 0.06 14.78 1.38 0.97 1.58 12

2.2.2 Comparación de métodos

  • ANOVA Kruskal Wallis
Table 2.5: Diversidad || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA
statistic p.value parameter method mi_variable
11.47748 0.0032188 2 Kruskal-Wallis rank sum test diversidad

Los resultados de la ANOVA no paramétrica (Kruskal-Wallis) indican que existen diferencias significativas para la riqueza de especies vegetales entre los diferentes métodos de campo empleados (\(\chi^2\) = 11.48; p=0.0032) (Tabla 2.5).

Posteriormente, evaluamos si existen diferencias entre cada uno de los métodos (post hoc) y observamos que solamente existen diferencias significativas entre el point quadrat y el quadrat medio (Tabla 2.6, Figura 2.3).

Table 2.6: Diversidad || Non-parametric Kruskal-Wallis ANOVA - Post-hoc Dunn’s-test with Bonferroni adjustment
H0 statistic p.value
line_intercept = point_quadrat 1.39 0.489
line_intercept = quadrat medio 1.98 0.144
point_quadrat = quadrat medio 3.37 0.002
Comparación de los valores de diversidad (Shannon) entre los diferentes métodos de campo.

Figure 2.3: Comparación de los valores de diversidad (Shannon) entre los diferentes métodos de campo.

Version Author Date
3648c33 ajpelu 2022-04-19

2.2.3 Correlación

El método line intercept subestima la diversidad en comparación con el método point quadrat (Figura 2.4), aunque presentan una significativa y alta correlación (\(R^2=\) 0.82); mientras que el LI sobreestima la diversidad en comparación con el método quadrat medio.

Correlación entre los valores de diversidad estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat Medio

Figure 2.4: Correlación entre los valores de diversidad estimados por Line Intercept y los otros métodos de campo: Point Quadrat y Quadrat Medio

Version Author Date
8f01211 ajpelu 2022-04-19
3648c33 ajpelu 2022-04-19

2.2.3.1 Correlación Quadrat Medio - Point Quadrat


R version 4.0.2 (2020-06-22)
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
Running under: macOS Catalina 10.15.3

Matrix products: default
BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRblas.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] multcompView_0.1-8        statsExpressions_1.3.1   
 [3] ggsignif_0.6.3            pairwiseComparisons_3.1.3
 [5] ggtext_0.1.1              PMCMRplus_1.9.3          
 [7] PMCMR_4.3                 statmod_1.4.36           
 [9] tweedie_2.3.3             report_0.5.1             
[11] kableExtra_1.3.1          cvequality_0.2.0         
[13] performance_0.8.0         ggdist_3.0.1             
[15] Metrics_0.1.4             ggstatsplot_0.9.1        
[17] colorspace_2.0-2          ggpubr_0.4.0             
[19] ggforce_0.3.2             ggdark_0.2.1             
[21] janitor_2.1.0             here_1.0.1               
[23] forcats_0.5.1             stringr_1.4.0            
[25] dplyr_1.0.6               purrr_0.3.4              
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[31] tidyverse_1.3.1           workflowr_1.7.0          

loaded via a namespace (and not attached):
  [1] utf8_1.1.4             tidyselect_1.1.1       grid_4.0.2            
  [4] gmp_0.6-2              munsell_0.5.0          codetools_0.2-18      
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 [13] labeling_0.4.2         emmeans_1.5.4          git2r_0.28.0          
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 [28] cachem_1.0.4           reshape_0.8.8          assertthat_0.2.1      
 [31] promises_1.2.0.1       scales_1.1.1.9000      multcomp_1.4-16       
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 [52] ellipsis_0.3.2         jquerylib_0.1.3        WRS2_1.1-3            
 [55] Rcpp_1.0.7             plyr_1.8.6             ps_1.5.0              
 [58] pbapply_1.4-3          correlation_0.8.0      zoo_1.8-8             
 [61] haven_2.3.1            ggrepel_0.9.1          fs_1.5.0              
 [64] magrittr_2.0.1         data.table_1.14.0      openxlsx_4.2.3        
 [67] reprex_2.0.0           mvtnorm_1.1-1          whisker_0.4           
 [70] hms_1.0.0              patchwork_1.1.1        evaluate_0.14         
 [73] xtable_1.8-4           rio_0.5.16             readxl_1.3.1          
 [76] rstantools_2.1.1       compiler_4.0.2         crayon_1.4.1          
 [79] htmltools_0.5.2        mgcv_1.8-33            mc2d_0.1-18           
 [82] later_1.1.0.1          lubridate_1.7.10       DBI_1.1.1             
 [85] SuppDists_1.1-9.5      kSamples_1.2-9         tweenr_1.0.1          
 [88] dbplyr_2.1.1           MASS_7.3-53            boot_1.3-26           
 [91] Matrix_1.3-2           car_3.0-10             cli_2.5.0             
 [94] parallel_4.0.2         insight_0.17.0         pkgconfig_2.0.3       
 [97] getPass_0.2-2          foreign_0.8-81         xml2_1.3.2            
[100] paletteer_1.3.0        bslib_0.2.4            webshot_0.5.2         
[103] estimability_1.3       rvest_1.0.0            snakecase_0.11.0      
[106] distributional_0.3.0   callr_3.7.0            digest_0.6.27         
[109] parameters_0.17.0      rmarkdown_2.8          cellranger_1.1.0      
[112] curl_4.3               gtools_3.8.2           lifecycle_1.0.1       
[115] nlme_3.1-152           jsonlite_1.7.2         carData_3.0-4         
[118] viridisLite_0.4.0      fansi_0.4.2            pillar_1.6.1          
[121] lattice_0.20-41        fastmap_1.1.0          httr_1.4.2            
[124] survival_3.2-7         glue_1.4.2             bayestestR_0.11.5     
[127] zip_2.1.1              stringi_1.7.4          sass_0.3.1            
[130] rematch2_2.1.2         memoise_2.0.0          Rmpfr_0.8-2