Análisis multivariado de
Datos biológicos
Xavier Facundo Palacio
Sumilla
«Análisis multivariado para datos biológicos» emerge como un texto pionero en español para abordar técnicas estadísticas multivariadas aplicadas a problemas biológicos y ecológicos. Dirigido a investigadores y estudiantes, combina fundamentos teóricos con ejemplos prácticos, utilizando software libre como R, lo que lo convierte en un recurso accesible y actualizado. Su enfoque pedagógico y énfasis en la interpretación de resultados lo posicionan como una herramienta clave para el análisis de datos complejos en ciencias de la vida.
Sala de lectura
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Contenido
Organizado en 12 capítulos, el libro se divide en tres ejes:
- Fundamentos teóricos: Introduce conceptos básicos de estadística multivariada (distancias, matrices, supuestos) y diseño experimental aplicado a contextos biológicos.
- Técnicas centrales: Desarrolla métodos como análisis de componentes principales (PCA), ordenación (RDA, CCA), clasificación (clúster jerárquico) y modelos de inferencia (MANOVA, PERMANOVA), incluyendo criterios para seleccionar técnicas según los objetivos.
- Aplicaciones prácticas: Incluye casos reales (ej.: diversidad en comunidades ecológicas, variación genética) con bases de datos descargables, códigos en R y guías para visualizar resultados. Los capítulos finales abordan desafíos como el manejo de datos faltantes y la integración con enfoques espaciales.
Dirigido a
- Estudiantes de biología, ecología o ciencias ambientales en niveles de grado y posgrado.
- Investigadores que requieran aplicar técnicas multivariadas en proyectos experimentales o observacionales.
- Docentes que busquen material didáctico con enfoque aplicado para cursos de bioestadística.
Aspectos destacables
- Integración teoría-práctica: Cada técnica se explica con ejemplos biológicos replicables, siguiendo estándares de reproducibilidad (Peng, 2011).
- Enfoque en software libre: Los scripts en R y la guía de paquetes (vegan, ggplot2) democratizan el acceso a herramientas avanzadas (Zuur et al., 2007).
- Claridad conceptual: Evita sobrecargar con fórmulas, priorizando la interpretación ecológica de los resultados (Legendre & Legendre, 2012).
- Recursos complementarios: Datos y códigos disponibles en plataformas como GitHub facilitan el aprendizaje autónomo.
Consideraciones finales
Este libro llena un vacío en la literatura en español sobre estadística aplicada a la biología, destacándose por su equilibrio entre rigor y accesibilidad. Si bien podría ampliar temas como el machine learning aplicado a datos biológicos, su estructura modular y enfoque práctico lo hacen ideal para capacitar en el manejo de datos multivariados. Palacio logra desmitificar técnicas complejas, promoviendo su uso ético y eficaz en investigaciones empíricas. Es un recurso recomendado para laboratorios y programas académicos que busquen fortalecer competencias analíticas en sus miembros.
Referencias
- Legendre, P., & Legendre, L. (2012). *Numerical Ecology*. Elsevier.
- Zuur, A. F., Ieno, E. N., & Smith, G. M. (2007). *Analysing Ecological Data*. Springer.
- Peng, R. D. (2011). “Reproducible Research in Computational Science”. *Science*, 334(6060), 1226-1227.
- Anderson, M. J. (2017). “Permutational Multivariate Analysis of Variance (PERMANOVA)”. *Wiley StatsRef*.
- R Core Team. (2021). *R: A Language and Environment for Statistical Computing*. R Foundation.
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