Qué es la Estadística Ambiental?

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1 Qué es la Estadística Ambiental? La Estadística Ambiental es simplemente la aplicación de la Estadística a problemas relacionados con el ambiente. Ejemplos de las actividades que requieren del uso de estas herramientas son las siguientes: Monitoreo de la calidad del aire y/o de la calidad del agua Evaluar los efectos de la contaminación sobre la salud humana y los ecosistemas Monitoreo de la calidad de las aguas subterráneas cercanas a depósitos de desechos sólidos Determinar si un área con suelos potencialmente contaminados necesita saneamiento o limpieza y cuánto necesita Evaluar la incertidumbre en el pronóstico del tiempo y del clima bajo condiciones de Cambio Climático Evaluar la dinámica de series de tiempo ecológicas (ej. cambios en la biodiversidad) Evaluar los efectos ambientales sobre el genoma humano y mucho más... El primer paso en cualquier estudio ambiental es definir los objetivos del estudio y diseñar un programa de muestreo. Es necesario decidir cómo se hará el muestreo ambiental para que se produzca la información que se necesita para poder tomar una decisión (ej. se procede al saneamiento de la zona afectada o se deja como está?) 1

2 Algunos temas comunes en la Estadística Ambiental Muchos problemas involucran datos en forma de Series Temporales, pero también implican muestreos Espaciales. El diseño de un muestreo espacial y/o el establecimiento de una red de estaciones de medición son temas muy importantes. Otro tema de interés son los datos extremos y su frecuencia de ocurrencia. Por ejemplo, Determinar la frecuencia con la cuál ciertos parámetros ambientales sobrepasan un cierto límite de tolerancia Caracterizar la frecuencia de eventos extremos bajo condiciones de Cambio Climático Modelos numéricos vs. Probabilidad y Estadística: La probabilidad y la estadística tratan situaciones donde los resultados son inciertos. Los modelos numéricos no consideran directamente la incertidumbre en los resultados, pero el uso de la estadística puede mejorar la información que proviene de éstos. En el caso de la estadística, el objetivo es hacer inferencia sobre las carácterísticas de la población, dada la información de una o más muestras de la población. 2

3 El método científico y los objetivos del estudio ambiental El método científico comprende un conjunto de reglas a seguir para tratar de determinar racionalmente causas y efectos en un problema ambiental. Estas reglas se pueden resumir como sigue: 1. Establecer una hipótesis sobre la supuesta causa y el efecto observado (ej. la presencia de un contaminante en un río ha disminuido la población de una especie particular de peces). 2. Llevar a cabo un experimento donde preferiblemente exista un grupo de sujetos expuestos a la causa (grupo experimental) y otro grupo no expuesto (grupo control). 3. Registrar y analizar ls resultados del experimento 4. Revisar la hipótesis basada en los resultados y repetir los pasos 2 a 4 si es necesario. 3

4 En la práctica no es siempre posible realizar un experimento, sino que se lleva a cabo un experimento observacional también llamado estudio epidemiológico, en el cuál el grupo experimental es un grupo de personas, organismos, acuíferos, etc. que han sido expuestos a la causa (ej. un contaminante) debido a su localización u otros factores. El problema del grupo experimental en este caso es que se autoselecciona en lugar de ser seleccionado aleatoriamente (argumento utilizado por las industrias del tabaco para afirmar de que no existen pruebas contundentes de que el tabaco causa cáncer). 4

5 Fuentes de Variabilidad e Independencia Cuando se diseña un progama de muestreo, es muy importante estar consciente de las diferentes fuentes de variabilidad y conocer cuánto estas pueden contribuir a la variabilidad total de una medición. Algunas fuentes de variabilidad son las siguientes: Variabilidad natural sobre el espacio Variabilidad natural en el tiempo (incluyendo fluctuaciones estacionales y año a año) Variabilidad en el muestreo de campo (toma de muestras, manejo de muestras, y transporte) Variabilidad dentro del laboratorio (día -a-día, equipo-a-equipo, técnico-a-técnico, etc.) Variabilidad entre laboratorios Si hay una variabilidad espacial natural en la concentración de algún químico, quizás no sea posible detectar si las diferencias en concentraciones de un lugar a otro se deban a un problema de contaminación o a la variabilidad natural. 5

6 Observaciones Independientes vs. Observaciones Dependientes Una definición intuitiva de independencia: las observaciones son independientes unas de otras si el conocimiento de una observación no te ayuda a predecir el conocimieto de la otra. La idea de independencia está muy ligada a la idea de tomar en cuenta las fuentes de variabilidad. Como ejemplo supongamos que estamos midiendo la concentración de arsénico en un acuífero y el flujo de aguas subterráneas es muy lento. Observaciones muy cercanas en el tiempo se parecerán mucho unas a otras mientras que observaciones muy distantes en el tiempo seran diferentes entre s. Muchos métodos de inferencia estadística asumen que las observaciones son independientes. Esta suposición es razonable si tomamos en cuenta las fuentes de variabilidad potencial. Esta es la estrategia que se utiliza en el análisis de Series de Tiempo y en la Estadística Espacial, tal y como veremos más adelante. 6

7 Métodos de muestreo aleatorio Para entender mejor este tema se puede consultar el libro de Cochram (1977). Los principales métodos de muestreo aleatorio son: Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio estratificado Muestreo de orden Muestreo aleatorio compuesto Otro métodos incluyen los métodos de muestreo aletaorio de doble-estado y multi-estado, muestreo aleastorio doble y muestreo aleatorio adaptativo. 7

8 Análisis Exploratorio de Datos Una vez que tenemos los datos en nuestras manos, es muy importante examinar los datos exhaustivamente. John Tukey propuso el acrónimo EDA (Exploratory Data Analysis). El primer paso es el cálculo de los estadísticos descriptivos o estadísticos resumen. Dado que un gráfico vale más que mil palabras también es sumamente importante proceder con el análisis descriptivo gráfico. Tipos de gráficos para una sola variable Para graficar cada valor o su porcentaje con sus etiquetas: Gráfico de Puntos y Gráfico de Barras. Para representar porcentajes: Diagrama de Torta o Pie Para graficar la distribución de los valores: Histograma, Gráfico de densidad, Diagrama de caja Para graficar los quantiles de los valores: Gráfico de quantiles o Función de Distribución Acumulada (CDF) Empírica Comparar la distribución de los datos con una distribución conocida o comparar la distribución de dos conjuntos de datos: Gráficos P-P (Probabilidad- Probabilidad) o gráficos Q-Q (Cuantil-Cuantil). 8

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