Química Agrícola

Los datos biológicos nos cuentan una gran cantidad de cosas sobre el mundo que nos rodea, y nos permite entender, por ejemplo, cómo se estructura la diversidad biológica, qué procesos condicionan la formación de comunidades biológicas o cómo diferentes impactos humanos afectan a cualquiera de los niveles de organización biológica. Este libro nos enseña a descifrar las historias que hay detrás de los datos.
¿Para quién es este libro? El libro va dirigido a estudiantes, profesores e investigadores del ámbito de las ciencias naturales que deseen iniciarse en el mundo de la investigación, entender en profundidad algunas de las principales técnicas de análisis de datos utilizadas en el ámbito de la ecología, o conocer la implementación de dichas técnicas en R, uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica.
El libro se construye sobre múltiples ejemplos y casos de estudio, para que el lector o lectora pueda ir entendiendo los conceptos a través de la práctica. Parte de conceptos muy básicos, tanto de programación en R como de estadística, para ir avanzando a través de algunas de las técnicas de análisis de datos más frecuentemente utilizadas en el ámbito de la ecología, incluyendo los modelos lineales, los modelos lineales generalizados, los modelos aditivos generalizados, los árboles de regresión y clasificación y los modelos mixtos.
Los autores del libro son profesores de Ecología y Botánica en la Universidad Rey Juan Carlos y han impartido multitud de cursos de estadística aplicada y análisis de datos en ecología en diferentes instituciones nacionales e internacionales. Luis Cayuela investiga los mecanismos ecológicos y biogeográficos que generan los patrones de diversidad en bosques tropicales. Marcelino de la Cruz está especializado en ecología espacial y conservación vegetal. Muchas de las herramientas que han desarrollado durante su investigación están publicadas en forma de paquetes de R en el repositorio oficial.
Índice:
1. Una introducción a R
1.1. ¿Cómo instalar R?
1.1.1. CRAN y paquetes
1.2. La sintaxis de R
1.3. Tipos de objetos en R y la funcion str()
1.3.1. Vectores y matrices
1.3.2. Tablas de datos
1.3.3. Listas
1.3.4. Funciones
1.3.5. Otros tipos de objetos
1.4. El menú de ayuda: aprendiendo a ser autosuficientes
1.5. Recomendaciones para organizar una sesion de trabajo
1.6. R-Commander
1.7. Cómo leer datos en R
1.8. Funciones básicas para la manipulación de datos
1.8.1. Crear subconjuntos de datos
1.8.2. Fusionar tablas de datos
1.8.3. Aplicar funciones sobre subconjuntos de nuestros datos
1.9. Cómo repetir un procedimiento con el comando for()
1.10. Citando R en los trabajos científicos

2. Analisis exploratorio y representación gráfica de datos
2.1. Una introducción a los gráficos con R
2.1.1. El sistema de gráficos en R
2.1.2. Formatos básicos de gráficos
2.1.3. Dispositivos gráficos
2.1.4. Representación de gráficos múltiples
2.1.5. Funciones gráficas de bajo nivel
2.2. Ejemplos de análisis exploratorio
2.2.1. Datos continuos univariados: distribuciones de frecuencias
2.2.2. Datos continuos bivariados: examinando relaciones entre variables
2.2.3. Extensión de técnicas bivariadas a datos multivariados
2.2.4. Datos cuantitativos agrupados y datos cualitativos
2.3. Gráficos condicionados del paquete lattice
2.4. Otras soluciones gráficas: ggplot2

3. Conceptos básicos de estadística
3.1. Estadística descriptiva
3.1.1. La distribución normal
3.2. Estadística inferencial
3.2.1. Introducción al contraste de hipótesis
3.2.2. Errores estadísticos en el contraste de hipótesis
3.2.3. Pruebas estadísticas sencillas para datos cuantitativos
3.2.4. Correlación

4. Introducción a los modelos lineales: regresión
4.1. Organizando el flujo de trabajo para el análisis de datos con modelos lineales
4.2. Regresión simple
4.2.1. Fundamentos teoóicos del modelo de regresión
4.2.2. Cómo ajustar un modelo lineal en R
4.2.3. Contraste de hipótesis y variación explicada por el modelo
4.2.4. Interpretación del modelo
4.2.5. Revisión de los supuestos del modelo
4.3. Regresión múltiple
4.3.1. Ajuste del modelo
4.3.2. Contraste de hipótesis y variación explicada por el modelo
4.3.3. Interpretación y representación gráfica del modelo ajustado
4.3.4. Coeficientes de regresión estandarizados
4.3.5. Multicolinealidad
4.4. Regresión de tipo I y de tipo II

5. Modelos factoriales: análisis de la varianza (ANOVA) y de la covarianza (ANCOVA)
5.1. Anaáisis de la varianza (ANOVA)
5.1.1. Test post hoc y comparaciones múltiples
5.1.2. Evaluación de los supuestos del modelo
5.1.3. Cambio del nivel de referencia en los contrastes de los niveles del factor
5.2. Análisis de la covarianza (ANCOVA)
5.2.1. Homogeneidad de pendientes
5.2.2. ¿Qué ocurre si la interacción es significativa?
5.3. Otros modelos factoriales
5.3.1. Interacción entre factores
5.3.2. ¿La colinealidad tiene sentido cuando las variables explicativas son categóricas?
5.3.3. Sumas de cuadrados en modelos factoriales ¿cuál es más conveniente?

6. Introducción a los modelos lineales generalizados (GLM)
6.1. Estructura de los GLM
6.1.1. El predictor lineal
6.1.2. La función de vínculo
6.1.3. La componente aleatoria
6.1.4. Relación entre el modelo lineal y el GLM
6.2. La función glm()
6.3. Estimación de parámetros por máxima verosimilitud
6.3.1. Devianza residual y devianza explicada

7. GLM para variables respuesta de tipo conteo
7.1. GLM con distribuciones de errores Poisson
7.1.1. Análisis exploratorio y ajuste del modelo
7.1.2. Inferencia en GLM: resolviendo hipótesis sobre causalidad
7.1.3. Interpretación del modelo
7.1.4. Revisión de los supuestos del modelo e idoneidad de la familia de distribución de errores
7.2. GLM con distribución de errores binomial negativa

8. GLM con distribuciones de errores binomiales
8.1. GLM de respuesta binaria
8.1.1. Presentación del caso de estudio: estrategia reproductora de una especie de alga invasora
8.1.2. Analisis exploratorio y ajuste del modelo
8.1.3. Resolución de hipótesis
8.1.4. Interpretación del modelo
8.1.5. Revisión de los supuestos del modelo
8.2. GLM de respuesta de tipo proporción
8.2.1. Presentación del caso de estudio: ¿cuáles son las mejores condiciones de germinación para el ailanto?
8.2.2. Análisis exploratorio y ajuste del modelo
8.2.3. Resolución de hipótesis
8.2.4. Interpretación del modelo
8.2.5. Revisión de los supuestos del modelo

9. Extensiones de la regresión
9.1. Modelos polinómicos
9.2. Modelos aditivos generalizados (GAM)
9.2.1. ¿En qué consiste el suavizado?
9.2.2. El modelo aditivo generalizado (GAM)
9.2.3. Funciones para ajustar un GAM en R
9.2.4. Evaluación del modelo
9.3. Árboles de regresión y de clasificación (CART)
9.3.1. El paquete rpart
9.3.2. Alternativas a los árboles de regresión y clasificación

10. Introducción a los modelos mixtos
10.1. ¿Efecto fijo o aleatorio?
10.2. Modelos mixtos en R: los paquetes nlme y lme4
10.2.1. La función lme()
10.2.2. La función lmer()
10.3. Entendiendo los modelos mixtos
10.3.1. Un ejemplo con bentos marino
10.3.2. Una aproximación al análisis de los datos con modelos lineales
10.3.3. Reanalizando los datos con modelos lineales mixtos
10.4. Inferencia con modelos mixtos
10.4.1. Test de la F
10.4.2. Test de hipótesis para modelos anidados (likelihood ratio test)
10.4.3. Comparación de modelos con AIC
10.5. Análisis de los residuos
10.6. Estimando componentes de la varianza en modelos mixtos
10.7. Modelos lineales generalizados mixtos (GLMM)
10.8. Otras funciones para ajustar modelos mixtos en R
10.9. Evitando problemas de ajuste
Apéndice: paquetes de R
Referencias
Índice alfabético

La Química Agrícola, disciplina mundialmente reconocida, tanto a nivel docente universitario como investigador, ha alcanzado ya unos niveles que obligan a poner a disposición del alumno textos que le sirvan de guía en sus respectivas profesiones. Con esta obra que, revisada y ampliada, alcanza ya su tercera edición, el autor, con un amplio historial docente en la Universidad de Murcia, intenta cubrir una parcela importante de esta disciplina: la Química del Suelo y de los elementos químicos esenciales para las plantas. Para ello ha utilizado una importante base documental. Por una parte muchas obras publicadas, tanto las clásicas de la materia como las últimas editadas, y por otra la extraordinaria base de datos que constituye el recurso Internet, donde se pueden encontrar miles de aportaciones que han supuesto una mejora en la confección de esta obra. En ella se ha procurado reunir todas aquellas materias que razonablemente deben abordarse, debidamente acopladas, y pensando en aquellos a quienes van dirigidas. Todos los temas se tratan a un nivel universitario, con un contenido y una solidez más que suficiente para que sean soporte adecuado para una correcta formación. Y lo que es también muy importante, dejan abiertas al mañana posibilidades de incorporar fácilmente a estos esquemas las nuevas conquistas que la ciencia logra diariamente. El texto consta de 24 temas, distribuidos en tres partes. La primera parte está dedicada a contemplar cuestiones de los suelos: origen, composición, propiedades y funciones, todo ello enfocado a la nutrición de las plantas. Son temas generales, con marcada orientación química, imprescindibles para llegar a adquirir un concepto claro del suelo en su conjunto. El tema primero, como excepción, es una introducción a la Química Agrícola, en la que destaca su conexión con otras ciencias y, sobre todo, su situación actual en cuanto a sus límites, desarrollo y posibilidades. La segunda parte está centrada en el estudio de los distintos elementos químicos que en el momento actual se consideran esenciales para la vida vegetal. Todos ellos se tratan con una sistemática muy semejante, abordando primero su estado en la planta, las principales funciones que conllevan a su esencialidad y las alteraciones que en ella pueden producirse por deficiencia o exceso. De esta forma se le expone al alumno su importancia, y justifica plenamente el estudio que a continuación se realiza del mismo en el suelo para conocer su dinámica en función de los distintos factores influyentes, y su disponibilidad en último término para la planta. Contenido: Química agrícola. Evolución y concepto. Formación y constituyentes del suelo. Propiedades físicas de los suelos. Componentes inorgánicos de los suelos. Materia orgánica del suelo. El agua y la atmósfera del suelo. Adsorción e intercambio iónico del suelo. La reacción del suelo. Suelos salinos y sódicos. Los elementos químicos y la vida vegetal. El nitrógeno. El fósforo. El potasio. El azufre. El calcio. El magnesio. El hierro. El manganeso. El cobre. El cinc. El mlolibdeno. El boro.El cloro. Elementos químicos beneficiosos y esenciales para algunas plantas. Índice de materias. Bibliografía.

La Química Agrícola, disciplina mundialmente reconocida, tanto a nivel docente universitario como investigador, ha alcanzado ya unos niveles que obligan a poner a disposición del alumno textos que le sirvan de guía en sus respectivas profesiones. El texto consta de 26 temas, distribuidos en tres partes. La primera parte está dedicada a contemplar cuestiones de los suelos: origen, composición, propiedades y funciones, todo ello enfocado a la nutrición de las plantas. Son temas generales, con marcada orientación química, imprescindibles para llegar a adquirir un concepto claro del suelo en su conjunto. El tema primero, como excepción, es una introducción a la Química Agrícola, en la que destaca su conexión con otras ciencias y, sobre todo, su situación actual en cuanto a sus límites, desarrollo y posibilidades. La segunda parte está centrada en el estudio de los distintos elementos químicos que en el momento actual se consideran esenciales para la vida vegetal. Todos ellos se tratan con una sistemática muy semejante, abordando primero su estado en la planta, las principales funciones que conllevan a su esencialidad y las alteraciones que en ella pueden producirse por deficiencia o exceso. De esta forma se le expone al alumno su importancia, y justifica plenamente el estudio que a continuación se realiza del mismo en el suelo para conocer su dinámica en función de los distintos factores influyentes, y su disponibilidad en último término para la planta. Esperamos que esta obra pueda contribuir a la formación de los actualmente ya numerosos estudiantes de Química Agrícola en las facultades universitarias y escuelas técnicas.