Identificación morfométrica de escarabajos coprófagos (coleoptera: scarabaeidae: scarabaeinae) un ejercicio de aproximación a la taxonomía desde la estadística

Spa: Debido a la necesidad de identificar correctamente escarabajos coprófagos de una forma rápida y de bajo costo, se propone el desarrollo de una herramienta basada en medidas morfométricas y técnicas estadísticas multivariadas para la determinación taxonómica. Se generó una base de datos a partir...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Caro Castillo, José Daniel, Moreno Mancilla, Oscar Felipe
Format: Documento de Conferencia
Language:spa
Published: 2021
Online Access:http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/5489
Description
Summary:Spa: Debido a la necesidad de identificar correctamente escarabajos coprófagos de una forma rápida y de bajo costo, se propone el desarrollo de una herramienta basada en medidas morfométricas y técnicas estadísticas multivariadas para la determinación taxonómica. Se generó una base de datos a partir de 60 individuos pertenecientes a tres especies, a los cuales se les midieron un total de 10 variables. Se realizaron análisis estadísticos descriptivos, análisis de componentes principales y se propusieron análisis discriminantes lineales y cuadráticos como mecanismo de clasificación supervisado que posteriormente fueron evaluados mediante validación cruzada. Se encontró que tanto el análisis discriminante lineal como el cuadrático son idóneos para clasificar estos organismos en las tres especies utilizadas, con una tasa de buena clasificación del 100 %. Sin embargo esto se debe a que estas tres especies fueron seleccionadas por sus marcadas diferencias en tamaño con fines demostrativos, y es posible que estos análisis discriminantes no sean tan efectivos para clasificar individuos entre grupos de especies que compartan similitudes en magnitud y variación de sus atributos morfométricos. Se recomienda ampliar la base de datos y realizar pilotajes entre especies similares para poder encontrar qué variables morfométricas son las más adecuadas para su clasificación.