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Muestreo con cuadrantes: principios y exploración
Cuando es difícil contar el número de organismos en un área grande, el número total se estima examinando muestras en un cuadrado pequeño. Cambie el área del cuadrado, el número de muestras y el método de disposición, y compare las estimaciones con el mapa real. Examinamos cómo el aumento de la muestra y la selección de una muestra representativa afectan el error.
¿Cómo funciona?
Si repite el muestreo aleatorio, las muestras grandes tienden a reducir el error promedio. El sesgo de selección al seleccionar conglomerados no desaparece incluso si se aumenta el número de muestras.
Número estimado de individuos = densidad promedio (individuos/m²) × 10000 m²
Prueba esta investigación
- Los pastizales con colonias mixtas se fijan en la semilla del mapa 137. Para colocarlos directamente, arrastre la escena o selecciónela con el control deslizante de posición y presione el botón Agregar muestra.
- Registre las muestras números 5 y 20 del mismo mapa, área y semilla de muestreo. Para cada condición, también calculamos el error absoluto promedio de 100 muestras aleatorias separadas.
- Si solo expande el área y cubre toda el área, verifique si el valor estimado es el mismo que el valor real. También exploramos el sesgo que ocurre cuando solo se seleccionan conglomerados mediante colocación directa.
Interpretación de resultados
¿Cuál es la ecuación para estimar la población total?
La densidad promedio es el número total de individuos en la muestra/(número de muestras × área cuadrada). Multiplique esto por la superficie total de 10000 m².
Supuestos y limitaciones
Se trata de un prado virtual de 100×100 m con 600 objetos fijos. Mezclamos 240 individuos distribuidos uniformemente y 360 individuos de tres grupos. Para igualar la probabilidad de inclusión de bordes, el pastizal se divide en cuadrículas de áreas iguales y luego las cuadrículas se restauran y extraen. La colocación directa también encaja en esta cuadrícula y las cuadrículas repetidas se pueden volver a contar. Omitimos el tamaño real de la planta, la clasificación de especies, los cambios estacionales y la omisión de detección. El error absoluto promedio de 100 ensayos es un valor de muestreo aleatorio separado y no necesariamente disminuye a partir de un solo resultado.