Ecología general

ECOLOGÍA GENERAL

Métodos de muestreo

Introducción

En ciencias biológicas, la mayor parte de las investigaciones son cuantitativas, con

observaciones de hechos numéricos llamados datos. Las entidades biológicas son

contadas o medidas y es evidente que debe existir algún método objetivo para tomar,

presentar y analizar estos datos. Una distinción importante es la que se puede hacer

entre observaciones y experimentos. Las observaciones son datos obtenidos sin haber

manipulado el sistema y son utilizadas para describir regularidades u ordenamientos

biológicos (patrones). Los datos experimentales en cambio son datos obtenidos a partir

de manipulaciones de las variables que se piensa pueden estar determinando cierto

patrón. Los mismos análisis estadísticos pueden realizarse a partir de observaciones o

experimentos. Sin embargo, los procesos que determinan los patrones biológicos

observados sólo pueden ser explicados mediante un experimento bien diseñado. En

cambio, resultados similares obtenidos a partir de observaciones pueden ser causados

por el efecto de cierta variable desconocida o no detectada. Esto sugiere que el

conocimiento del mundo debería estar basado solamente en experimentos, sin embargo

esto no es enteramente posible y hay ciertas preguntas para las cuales no es posible

diseñar un experimento, pero se pueden realizar observaciones dirigidas que sirvan para

contestarlas.

La estimación de algún parámetro de una población involucra tres elementos

principales: (1) el parámetro de interés; (2) la población que está siendo muestreada; y

(3) el método de muestreo. Los parámetros de una población son valores numéricos que

resumen información de los ítems de una población. La población es la colección de

todos los ítems que son de interés. Existen poblaciones finitas, como los alumnos del

presente año de la cátedra de ecología (cada alumno es un ítem), y poblaciones infinitas,

como el resultado que se puede obtener de tirar una moneda al aire (siempre se la puede

tirar una vez más, cada tirada es un ítem). En éste último ejemplo es lógico pensar que

para conocer la frecuencia con la que cae cada lado de la moneda, no se puede tener

acceso a la población entera. De manera similar, en el caso de poblaciones finitas, no

siempre es posible tener acceso a toda la población (en términos de tiempo, trabajo o

dinero). Los métodos de muestreo permiten estimar parámetros poblacionales a partir

del estudio de una fracción de la misma. Existen diferentes métodos de muestreo y la

preferencia de uno sobre otro dependerá del objetivo del estudio, del parámetro a

estimar y de la población (distribución espacial, temporal, movilidad, etc.). Esto quiere

decir que el método a elegir depende de la pregunta que se quiera contestar.

Muestreo al azar simple: Un muestreo al azar simple es aquel en el cual todos los

ítems de la población tienen la misma probabilidad de ser muestreados. Si los ítems

(individuos, unidades muestrales, etc) de una población de tamaño N pueden numerarse

desde 1 hasta N, una forma de llevar a cabo un muestreo aleatorio simple consiste en

seleccionar n de estos números de manera aleatoria (por ejemplo utilizando una tabla de

números al azar). Si se está trabajando con muestreos espaciales (la unidad muesral no

es un individuo sino un espacio) se puede dividir el área en grillas y seleccionar las

casillas a muestrear de manera aleatoria.

Muestreo estratificado: Consiste en subdividir a priori la población en subunidades

o estratos y luego hacer un muestreo aleatorio dentro de cada estrato. La subdivisión

responde a un conocimiento a priori de la existencia de dichos estratos y de que el

parámetro a medir está influido por ellos. La no estratificación llevaría a que datos de

dos poblaciones distintas sean tomados como si fueran de una única población lo que

llevaría a un aumento en la varianza y a un sesgo en la estimación del parámetro. Si se

piensa en el peso de los elefantes marinos (los machos son mucho más grandes y

pesados que las hembras) se pueden definir a priori dos estratos (machos y hembras) y

hacer un muestreo de individuos al azar dentro de cada estrato. Como se observa en el

gráfico, no estratificar llevaría a estimar un peso promedio intermedio que sólo algunos

individuos presentan, con mucha varianza alrededor de él. Al separar entre sexos, se

estiman dos pesos promedios que son representativos de las distribuciones de peso de

cada sexo.

Si se quiere estimar la densidad de peces en la Laguna de los Padres, se puede

asumir que dicha densidad no es homogénea y existen estratos que influyen dicha

densidad (presencia de vegetación, profundidad), en cuyo caso sería mas adecuado

hacer un muestreo aleatorio dentro de cada estrato. De manera similar, la cobertura de

algas en el intermareal rocoso puede estar influida por el tiempo de exposición al aire

(altura de marea) y se podría separar en diferentes estratos (submareal, intermareal bajo

e intermareal alto, por ejemplo). La estratificación puede ser tanto espacial como

temporal. En la laguna de Mar Chiquita, por ejemplo, se pueden encontrar especies de

aves que permanecen todo el año y otras que son migratorias y sólo se encuentran

durante el verano. Si se quiere estudiar la diversidad de aves en la laguna sería lógico

estratificar en estaciones del año y luego tomar muestras aleantoriamente dentro de cadaestación.

Peso

Frecuencia

Peso

Frecuencia Peso

Frecuencia

media

media

media

hembras machos

sin estratificar

Muestreo sistemático: Cuando una población puede ser numerada en orden o

cubre un área espacial bien definida, se puede muestrear de manera sistemática

muestreando a intervalos regulares (tomando los individuos pares de la población o

muestreando cada cierta distancia). Para que este tipo de muestreo permita calcular

errores de muestreo o realizar comparaciones entre poblaciones, se debe cumplir el

supuesto que los ítems estén distribuidos al azar. Este tipo de muestreo es generalmente

más fácil de llevar a cabo que los muestreos aleatorios.

Como se puede ver a lo largo de los ejemplos, las muestras pueden ser individuos,

áreas espaciales,

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