1 Apresentação
Bem-vindo à disciplina de Ecologia Numérica. A base desta disciplina está no uso de técnicas multivariadas de classificação e ordenação, como são usadas em ecologia e gestão de recursos. Todos os textos e aulas foram elaborados para serem complementados pela Bibliografia Básica e pelo Material de Apoio (ver subsequentemente). Usaremos o software RStudio!, desenvolvido por R STUDIO TEAM (2022).
Embora seja necessário algum conhecimento matemático e uma base em bioestatística, estes assuntos não têm uma abordagem basicamente matemática e o material de apoio será usado para revisar temas de outras disciplinas. Os procedimentos são explicados em termos de fórmulas e algoritmos e o aluno obterá pelo menos uma compreensão intuitiva do que os métodos envolvem. Para aqueles com mais interesse nos temas tratados, a bibliografia básica oferece maior profundidade. A Ecologia Numérica é a ferramenta básica do biólogo no tocante à análise quantitativa de quaisquer tipos de dados. Ela cobre, além dos assuntos abordados nessa disciplina, áreas de rápido desenvolvimento de análise temporal e espacial. Esperamos que, ao concluir esta disciplina, o texto seja de valor duradouro em seu trabalho profissional.
Os softwares disponíveis para análise multivariada são diversos. A maioria dos pacotes maiores tem algumas das rotinas padrão, mas um software especializado, como o R/RStudio, também é necessário para fazer o melhor uso dos avanços recentes em aplicações ecológicas. O R é um ambiente e uma linguagem de programação gratuita e de “código aberto”. Veremos mais sobre isso subsequentemente.
1.1 Motivação
Este é um site experimental da disciplina de graduação de Ecologia Numérica do Curso de Ciências Biológicas da Universidade Estadual da Paraíba.
O site experimental da disciplina de Ecologia Numérica da UEPB é uma plataforma criada com o objetivo de apresentar exemplos didáticos aos alunos, explorando diferentes conceitos e técnicas utilizadas na análise de dados em Ecologia. É importante destacar que os exemplos apresentados no site podem conter imprecisões ou códigos demasiado extensos (aparentemente desnecessários para um ecólogo e programador de R mais experiente), mas isso é proposital, pois a finalidade é oferecer um material didático para os alunos, que possa facilitar a compreensão dos conceitos abordados durante as aulas. Dessa forma, o site é uma ferramenta complementar às aulas presenciais, que busca fornecer exemplos práticos e didáticos para os estudantes de Ecologia Numérica da UEPB.
Como mencionado, a finalidade é didatica e de apresentar o tema seguindo passo-a-passo e contextualizando com dados ecológicos reais. Por isso, além das informações sobre o conteúdo do site experimental da disciplina de ecologia numérica da UEPB, é importante destacar que qualquer erro ou problema relacionado ao site pode ser reportado ao responsável pelo site.
É fundamental que os usuários do site compreendam que plágio e outras formas de má conduta acadêmica são inaceitáveis e podem ter sérias consequências. O responsável pelo site se compromete a remover qualquer conteúdo ofensivo ou sem citar a devida fonte consultada, que possa ter sido publicado erroneamente ou por engano.
1.2 Plano de estudo
O objetivo principal é familiarizar-se com o uso do RStudio para que você possa executar as operações básicas com confiança. Você aprenderá como instalar o software, importar e exportar dados, exibi-los em forma de planilha, modificá-los das principais formas e exibir informações básicas. Além disso, você também aprenderá a exportar resultados para permitir a apresentação e análises posteriores em outros pacotes estatísticos. Ao ler os artigos de revisão em Leitura Suplementar, você será apresentado a algumas das diversidades do trabalho multivariado e as críticas que têm recebido na ecologia, mas também um excelente exemplo de uma análise multivariada cuidadosamente descrita. Ele leva você através da configuração objetiva, seleção de caracteres e codificação de dados, em seguida, em várias análises e, em seguida, o desenho de conclusões apropriadas.
Portanto, para obter o máximo benefício, recomenda-se que você faça o seguinte:
● leia a o conteúdo Teórico inteiro sobre conceitos-chave minuciosamente;
● leia e estude todo o Material de Apoio disponível do Google Sala de Aula;
● complete os exemplos e tutorias passo-a-passo (quando houver);
● leia os artigos introdutórios na Leitura Suplementar (esse passo não é obrigatório nem necessário para completar o curso;
● participe e tire dúvidas no Chat da disciplina no Google Sala de Aula;
● complete os Exemplos aplicados;
● avalie sua compreensão dos materiais, usando os quizes, que são perguntas de múltipla escolha baseadas no Google Sala de Aula.
Conforme você avança ao longo da disciplina, concentre-se mais no fluxo de procedimentos para entrada (input) e modificação de dados, em vez de nos detalhes das opções e saídas (outputs). Eles sempre podem ser consultados quando necessário, aqui ou no sistema de ajuda do R/RStudo.
Os scripts do R/RStudio documentam o histórico de sua análise. Também é aconselhável, ao fazer uma análise, registrar notas adicionais sobre a interpretação da análise (usando #). Isso também pode ser feito diretamente nos arquivos de resultados.
Ao completar a PARTE I o aluno deve ser capaz de:
● instalar o R e RStudio
● decidir a melhor forma de preparar seus dados em vários formatos (.xlsx, .csv, etc)
● configurar diretórios de projetos
● importar, modificar e exportar seus dados
● preparar um arquivo de nome de espécies
● particionar arquivos de dados em subconjuntos
● considerar o tratamento de valores faltantes
● exportar resultados para outros softwares para análise e apresentação
● salvar e documentar um arquivo de resultados
Ao estudar cada módulo, concentre-se mais no fluxo dos procedimentos para entrada e modificação de dados, em vez dos detalhes das opções. Estes podem sempre ser revisados quando necessário, aqui ou nos materiais de apoio. A janela do Console ou (“Work Area”) documenta o histórico de sua análise. Também é aconselhável ao fazer uma análise, registrar e fazer anotações adicionais sobre sua interpretação da análise etc. Isso pode ser feito diretamente na janela de Scripts.
1.3 Organização do livro
Este livro é organizado em SEIS partes:
Na primeira parte (PARTE I), o livro é apresentado, bem como suas ferramentas.
Na PARTE II, são apresentadas as BASES TEÓRICAS fundamentais sobre ecologia numérica e análise multivariada.
Na PARTE III, é apresentada a fundamentação teórica para o entedimento das das BASES DE DADOS que são trabalhados ao longo das PARTES IV e V e execução das estatísticas descritas.
Na PARTE IV, são apresentados os primeiros Módulos do RStudio sobre ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS EM ECOLOGIA DE COMUNIDADES, na forma de tutoriais discutidos, que podem ser executados passo-a-passo sobre .
Na PARTE V, são apresentados os Módulos do RStudio mais avançados, sobre TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADA EM ECOLOGIA DE COMUNIDADES.
Por fim, na PARTE VI, são apresentadas INFORMAÇÕES GERAIS de apoio para o melhor entendimento do conteúdo, como uma lista geral das tabelas usadas na PARTE IV, um glossário de termos, bibliografia geral, entre outras fontes de informação.
1.4 Como estudar por esse livro?
Simples! Siga a sequência que é apresentada.
- Estude a teoria (
PARTE II), certifique-se de que entende os conceitos e é capaz de tomar decisões fundamentadas na teoria. Revise/relembre do Ensino Médio a matemática necessária (Conjuntos, Matriz, Álgebra, Teorema de Pitágoras, etc.). - Leia a fundamentação das bases de dados que usará subsequentemente (
PARTE III). Mas lembre, você não precisa ser especialista nos grupos taxonômicos apresentados aqui como exemplo. O ecólogo trabalha com dados, e eles falam por si só. - Parta para a ação (
PARTES IV e V), começe com os primeiros módulos do R, siga as instruções passo-a-passo, execute linha por linha de código, atente para os resultados. - Consulte os detalhes e referências apresentados na
PARTE VI.