Pablo Francisco Cabrera Barona - Repositorio Digital USFQ ...

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Donde AD es el área de drenaje y β es la pendiente en grados (Moore et al. 1993; Martínez
1999); los valores de este índice varían de 0 a 15 (Suárez et al. 2006)
Finalmente se calculó la distancia desde los puntos de muestreo hasta los límites del Parque
Nacional Galápagos, con el fin de contar con una variable adicional en el análisis estadístico
que describa la ubicación espacial de lugares con cobertura de P. guajava respecto a los
límites del Parque Nacional.
Análisis estadístico
Primeramente, se obtuvieron las estadísticas descriptivas de los valores de altura, abundancia y
cobertura de dosel de P. guajava, como también de las variables edafológicas y topográficas.
En segundo lugar, se realizaron pruebas estadísticas para detectar diferencias de las variables
de abundancia, altura y cobertura dosel de P. guajava entre la zona alta y la zona de transición.
Para esto, se utilizó la prueba de Mann-Whitney U test pues no se aseguró la distribución
normal de los datos recogidos en campo, además de que la varianza de los datos fue muy alta.
Tercero, se generaron regresiones multivariadas por mínimos cuadrados ordinarios para
encontrar si existen relaciones estadísticamente significativas entre las distintas variables
edafológicas y topográficas que podrían determinar el avance de P. guajava. Dicho avance se
representó con las variables de cobertura de dosel, abundancia total y altura de árboles de P.
guajava, siendo estas las variables dependientes del análisis. Las variables independientes
fueron pH, conductividad, humedad, pendiente, aspecto, elevación sobre el nivel del mar, y
distancia de los puntos de muestreo a los límites del Parque Nacional. Las regresiones
múltiples se consideran como una extensión de la regresión simple, ya que toman en cuenta
más de una variable independiente para explicar un fenómeno dado (Amrheim y Griffith 1997;
Harlow 2006). De manera matemática, una regresión múltiple se puede expresar como:
Y= ẞ 0 + ẞ 1 X 1 + ẞ 2 X 2 +….+ ẞ k X k + E
En donde Y es la variable dependiente, X 1 , X 2, …., X k son las variables independientes, ẞ 0 , ẞ 1,
ẞ 2 ,…, ẞ k son los coeficientes de la regresión y E es el error de regresión (Amrheim y Griffith
1997). Se espera que cada variable independiente tenga una relación estadísticamente