Datos jerárquicos en ciencias ambientales: ejemplos prácticos y análisis de modelos jerárquicos en lenguaje R

• Autores: Garibaldi, Lucas Alejandro; Casas, Cecilia; Biganzoli, Fernando
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: libro
• Materia: Estructura Jerárquica; Ciencias Ambientales; Análisis de Datos
• Institución: Universidad Nacional de Río Negro

Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.
Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.
Fil: Casas, Cecilia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Recursos Naturales y Ambiente; Argentina.
Fil: Biganzoli, Fernando. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.
Los datos que utilizan los profesionales de las ciencias ambientales y sociales para tomar decisiones y contrastar hipótesis usualmente cuentan con estructura jerárquica (multi-nivel), como mediciones en plantas agrupadas en distintos sitios a su vez agrupados por características climáticas, o el análisis de datos provenientes de individuos agrupados en estudios los cuales pertenecen a distintas regiones. Estos datos no cumplen, al menos, con el supuesto de observaciones independientes para los modelos y análisis estadísticos comúnmente aprendidos en los cursos de grado, entre ellos regresión lineal simple o múltiple y experimentos factoriales (o en bloques) de efectos fijos. Con el objetivo de brindar algunas herramientas que ayuden a superar estas dificultades el Dr. Lucas A. Garibaldi diseñó el curso de posgrado "Datos jerárquicos en ciencias ambientales: colección y análisis con R". En esta obra recopilamos una serie de prácticas que utilizamos a lo largo del curso. Un aspecto interesante de las prácticas que presentamos es que están basadas en datos reales los cuales llegaron a nosotros a través de amigos y conocidos en búsqueda de un análisis adecuado a sus diseños experimentales. A todos ellos, les agradecemos enormemente la gentileza de brindar sus datos a los fines didácticos del curso y posteriormente, de esta obra. Por razones didácticas y para preservar los trabajos originales, los datos no se presentan de manera completa.