Pablo Francisco Cabrera Barona - Repositorio Digital USFQ ...
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Modelos de regresión multivariada<br />
En las regresiones con la muestra de tamaño n= 90, se obtuvieron los siguientes resultados:<br />
con la variable del logaritmo de la abundancia total fueron significativas las variables de<br />
distancia al PNG, al 10%, aspecto y elevación sobre el nivel de mar al 5%, y humedad y<br />
pendiente, al 1%. Para la variable del cuadrado de la cobertura de dosel fueron significativas<br />
las variables de aspecto, al 10 %, y las variables de conductividad, distancia al PNG, humedad<br />
y elevación sobre el nivel del mar al 1%. Finalmente, para la variable del cuadrado de la altura<br />
de árboles, fueron significativas las variables de distancia al PNG y humedad al 5%, y la de<br />
elevación sobre el nivel mar al 1%. (Tabla 8). Las variables de humedad y de elevación sobre<br />
el nivel fueron por lo tanto las únicas realmente significativas (al 1% y 5%) para las tres<br />
regresiones realizadas. Los coeficientes de determinación para las tres regresiones fueron<br />
bajos, 49% con la variable de logaritmo de abundancia total, 48% para la variable del<br />
cuadrado de la cobertura de dosel y apenas un 19% para la variable de cuadrado de altura de<br />
árboles.<br />
En las regresiones con la muestra de tamaño n= 18, se obtuvieron los siguientes resultados:<br />
con la variable del logaritmo de la abundancia total no fueron significativas ninguna de las<br />
variables independientes. Para la variable del cuadrado de la cobertura de dosel fueron<br />
significativas las variables de conductividad al 5% y elevación sobre el nivel del mar al 10%.<br />
Para la variable cuadrado de la altura de árboles, fueron significativas las variables de<br />
distancia al PNG y elevación sobre el nivel mar al 10%. Por lo tanto, la única variable que fue<br />
realmente significativa fue conductividad en la regresión con la variable dependiente del<br />
cuadrado de cobertura de dosel. Los coeficientes de determinación para las tres regresiones<br />
fueron más altos que el set de regresiones con n=90, 67% con la variable de logaritmo de<br />
abundancia total, 76% para la variable del cuadrado de la cobertura de dosel y 52% para la<br />
variable de cuadrado de altura de árboles (Tabla 9).