# data[].attributes.body
Enlace para entrar a los proyectos del taller. Debe tener una cuenta para poder trabajar en ellos.

# data[].attributes.attachment_link.title
RStudio Cloud - Do, share, teach, and learn data science

# data[].attributes.body
WhatsApp chat sobre oprtunidades de estudios graduados, internados, becas, viajes a congresos, trabajos, et c. Para estudiantes subgraduados o recientes graduados.

# data[].attributes.body
Sitio web de taller de R.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En secciones anteriores, los resultados aparecen tabulados en un formato básico, poco apropiados para una publicación final. En esta sección estaremos utilizando paquetes que permiten la construcción de tablas con más flexibilidad y resultados más elegantes.

Hay al menos una docena de paquetes especializados para crear tablas; estaremos trabajando con dos de ellos: kableExtra y gt. A continuación otros más:

2.4.1. Tablas de Resultados usando kableExtra
Al finalizar esta sección podrás construir tablas de resultados en diversos formatos, usando el paquete kableExtra
El paquete kableExtra provee diversos formatos de tablas y funciones para modificarlas. A continuación, tres formatos diferentes con los mismos datos.

library(kableExtra) covidPR <- read.csv("data/covid-sex.csv") # formato básico kbl(covidPR, caption = "Table 1. CoviD-19 deaths by sex and age groups. Data up to May 31, 2021")

# formato kable_classic kbl(covidPR, caption = "Table 1. CoviD-19 deaths by sex and age groups. Data up to May 31, 2021") %>% kable_classic("striped", full_width = F) %>% add_header_above(c("", "", "Sex" = 3))

# formato kable_styling kbl(covidPR, caption = "Table 1. CoviD-19 deaths by sex and age groups. Data up to May 31, 2021") %>% kable_styling("striped", full_width = F) %>% add_header_above(c("", "", "Sex" = 3))

Cuando una tabla requiere más ajustes y modificaciones, kableExtra puede resultar un poco confuso para trabajar.

# leer los datos de archivo externo ca_ratas <- read.csv("data/calcio-ratas.csv") # activar paquete doBy para aplicar función por grupos library(doBy) descriptivas <- summaryBy(caplasma ~ list(hormona,sexo), data = ca_ratas, FUN = function(x) { c(media = mean(x), var = var(x), de = sd(x), es = sd(x)/sqrt(length(x)), CV = (sd(x)/mean(x))*100) }) # resultados sin formato descriptivas

## hormona sexo caplasma.media caplasma.var caplasma.de caplasma.es ## 1 no hembra 14.88 17.107 4.136061 1.849703 ## 2 no macho 12.12 18.042 4.247588 1.899579 ## 3 si hembra 32.52 21.817 4.670867 2.088875 ## 4 si macho 27.78 18.382 4.287423 1.917394 ## caplasma.CV ## 1 27.79611 ## 2 35.04610 ## 3 14.36306 ## 4 15.43349

# creación de tabla con kableExtra kbl(descriptivas, caption = "Table 2. Niveles de calcio plasmático en ratas hembras y machos tratadas con estrógeno o no. n = 5", col.names = c("Hormona", "Sexo", "Media", "Varianza", "Desv. Estándar", "Error Estándar", "CV %"), digits = c(2,2,2,2,2)) %>% kable_classic(full_width = T) %>% add_header_above(c("Tratamientos" = 2, "Estadísticos Ca-plasma, mg/dl" = 5))

2.4.2. Tablas de Resultados usando gt
Al finalizar esta sección podrás construir tablas de resultados en diversos formatos, usando el paquete gt
Este paquete provee las funcionalidades de kableExtra, pero se aplican de una manera más organizada.

library(gt) gt(descriptivas) %>% tab_header( title = "Table 2. Niveles de calcio plasmático en ratas hembra y macho tratadas con estrógeno o no", subtitle = "Cálculos mediante función en doBy, n = 5" ) %>% cols_label( hormona = html("Hormona"), sexo = html("Sexo"), caplasma.media = html("Media"), caplasma.var = html("Varianza"), caplasma.de = html("Desv. Estándar"), caplasma.es = html("Error Estándar"), caplasma.CV = html("Coef. Var. %") ) %>% tab_spanner( label = "Tratamientos", columns = vars(hormona, sexo) ) %>% tab_spanner( label = "Estadísticos", columns = vars(caplasma.media, caplasma.var, caplasma.de, caplasma.es, caplasma.CV) ) %>% fmt_number( columns = vars(caplasma.media, caplasma.var, caplasma.de, caplasma.es, caplasma.CV), decimals = 2 )

## Warning: `columns = vars(...)` has been deprecated in gt 0.3.0: ## * please use `columns = c(...)` instead ## Warning: `columns = vars(...)` has been deprecated in gt 0.3.0: ## * please use `columns = c(...)` instead ## Warning: `columns = vars(...)` has been deprecated in gt 0.3.0: ## * please use `columns = c(...)` instead ## Warning: `columns = vars(...)` has been deprecated in gt 0.3.0: ## * please use `columns = c(...)` instead

# data[].attributes.attachment_link.description
En secciones anteriores, los resultados aparecen tabulados en un formato básico, poco apropiados para una publicación final. En esta sección estaremos utilizando paquetes que permiten la construcción de tablas con más flexibilidad y resultados más elegantes. Hay al menos una docena de paquetes especializados para crear tablas; estaremos trabajando con dos de ellos: kableExtra y gt.

# data[].attributes.body
Objetivo del proyecto:
> Comparar la tasa promedio de visitas entre diferentes grupos taxonómicos de insectos y la morfología de sus recursos florales.

¿Existe una asociación entre la tasa promedio de visitas y la morfología de las flores?

¿Las especies de plantas presentan alguna diferencia en la cantidad y grupo de insectos que reciben a través de varios intervalos de tiempo?

# data[].attributes.headline
Bienvenidas y bienvenidos al taller/viaje de campo Introducción a la Ciencia de Datos con R

# data[].attributes.subject
Bienvenidas y bienvenidos al taller/viaje de campo Introducción a la Ciencia de Datos con R

# data[].attributes.body
Aquí compartiremos archivos, fotografías, gráficas, et c. Me reservo el derecho de eliminar cualquier publicación que no sea relevante al taller.

# data[].attributes.body
Agenda del Taller.

# data[].attributes.body
Objetivo de este proyecto:
> Conocer la distribución espacial de especies de caracoles en la costa rocosa.

¿Se distribuyen las especies de manera diferente en un gradiente de humedad?

¿Es igual la diversidad de caracoles en diferentes áreas de la costa rocosa?

# data[].attributes.body
Mediciones
Transectas desde la parte que recibe rociado pero no llega la marea alta (zona 1), zona mojada (zona 2), zona sumergida (zona 3)

Tres personas contando caracoles por especie en cada una de las tres zonas (rociado, mojada, sumergida)

Una persona anotando

Una persona midiendo longitud de la transecta (desde primera zona hasta tercera zona)

Una persona localizando lugar para siguiente transecta

Materiales

cuadrados de 0.5 m de lado -- 3

flagging azul -- 1

cinta métrica -- 1

# data[].attributes.body
Especies comunes del Bosque Enano de Guánica, según Medina y col (2010). Imágenes de diversas fuentes, pero mayormente de GBIF.

# data[].attributes.headline
Análisis Espacial y Alométrico de Melocactus intortus

# data[].attributes.subject
Análisis Espacial y Alométrico de Melocactus intortus

# data[].attributes.body
Análisis de datos de 2016 en el Bosque Enano de Guánica.

# data[].attributes.headline
Proyecto Estructura Espacial de población de Melocactus intortus

# data[].attributes.subject
Proyecto Estructura Espacial de población de Melocactus intortus

# data[].attributes.body
Objetivo del proyecto:
> Conocer la distribución espacial de una población de Melocactus intortus y su variación morfométrica.

¿Que tipo de distribución espacial tienen los individuos del cactus?

¿Cómo es la distribución de tamaños de los individuos?

# data[].attributes.body
Localización aproximada de las áreas de trabajo del taller de Ciencia de Datos NRCT 2023.

# data[].attributes.body
Mediciones
Desde un punto central de una población de Melocactus, medir las distancias y azimutos de los individuos, hasta un máximo de 25 m.  Medir la altura total de cada individuo, y la longitud de su inflorescencia (si la tiene).  Determinar su estado: sano mayormente, enfermo (50% de su área o más afectada), o muerto.

Dos personas midiendo el azimuto y anotando.

Cuatro (dos parejas) personas midiendo distancia, altura total, longitud de inflorescencia y estado del individuo.

Materiales

cintas métricas -- 2

metros -- 2

brújulas - 2

banderines -- 4

# data[].attributes.body
Mediciones
Franjas a los lados del camino, dentro de la vegetación, de 10m x 1m.

Dos personas en cada franja, contando los individuos de vegetación leñosa y cactus, por especie (hacer dos transecta a la vez).

Una persona estimando el porcentaje de suelo en tres lugares de cada franja.

Una persona estimando la altura de la vegetación en tres lugares de la franja.

Una persona midiendo la temperatura del aire, humedad relativa y velocidad máxima del viento, en tres lugares de la franja.

Materiales

cintas métricas -- 2

metros -- 2

micromet -- 1

banderines -- 4

# data[].attributes.headline
Análisis de la Vegetación del Bosque usando picante

# data[].attributes.subject
Análisis de la Vegetación del Bosque usando picante

# data[].attributes.body
Ejemplo (con códigos) de análisis de biodiversidad y multivariado con datos imaginarios, usando el paquete picante.

# data[].attributes.body
1. ¿Cuál es la diferencia en biodiversidad de plantas a través de un gradiente ambiental?

Hipótesis: Dado a la diferencia en hábitat y factores ambientales, se verá una disminución en la diversidad de especies a medida que avanza el gradiente.

# data[].attributes.body
Algunas especies de organismos de la costa rocosa.

# data[].attributes.headline
Zonación de caracoles en playa Tamarindo

# data[].attributes.subject
Zonación de caracoles en playa Tamarindo

# data[].attributes.body
Ejemplo de análisis de zonación y asociación en caracoles de la costa rocosa.

# data[].attributes.body
the best study site...

# data[].attributes.body
Descripción y metodología para la comparación de la tasa promedio de visitas de insectos.

# data[].attributes.body
is that Nerita sp?

# data[].attributes.body
submerged quadrant

# data[].attributes.body
Littorina angustior

# data[].attributes.body
Nerita angustior

# data[].attributes.body
Pregunta: ¿Cómo afecta la ubicación en el hábitat de Melocactus intortus al tamaño de su inflorescencia y al tamaño de su parte vegetal?

Hipótesis: Suponemos que la ubicación en el hábitat de Melocactus intortus tiene un efecto significativo en el tamaño de su inflorescencia y el tamaño de su parte vegetal. Específicamente, anticipamos que las plantas de Melocactus intortus que se encuentran en ubicaciones con condiciones ambientales más favorables tendrán inflorescencias y partes vegetales más grandes en comparación con las que crecen en ubicaciones menos favorables.

Pregunta: ¿Cuál es la viabilidad del melocactus en el bosque enano de Guánica?

Hipótesis: A mayor concentración de melocactus, menor será su viabilidad. Esto puede ser debido a una competencia por recursos exponiendo su estado físico afectando su crecimiento e inflorescencia .

# data[].attributes.headline
Pregunta 1 - El gradiente de humedad influye la distribucion de especies de caracoles en la costa rocosa de la Playa Tamarindo?

# data[].attributes.subject
Pregunta 1 - El gradiente de humedad influye la distribucion de especies de caracoles en la costa rocosa de la Playa Tamarindo?

# data[].attributes.body
Hipótesis: La distribución de las especies de gastropodos es influenciada por la disponibilidad de humedad. Esto debido a que la humedad influencia su reproducción.

# data[].attributes.headline
Pregunta 2 - Los transectos establecidos a lo largo de la playa Tamarindo van a mostrar diferencias en la distribucion de los caracoles?

# data[].attributes.subject
Pregunta 2 - Los transectos establecidos a lo largo de la playa Tamarindo van a mostrar diferencias en la distribucion de los caracoles?

# data[].attributes.body
-       ¿Existe una asociación entre la tasa promedio de visitas y la morfología de las flores?

-       ¿Las especies de plantas presentan alguna diferencia en la cantidad y grupo de insectos que reciben a través de varios intervalos de tiempo?

-       ¿Hay una relación entre la temperatura y la tasa promedio de visitas de los insectos?

La morfología de las plantas (color y forma) influye en la tasa promedio de visitas de los diferentes tipos de insectos, por lo tanto, se considera que los Himenópteros visitan con más frecuencia las especies Turnera diffusa y Croton discolor, mientras que los Lepidopteros tendrán una preferencia por Lantana involucrata por sus pequeñas inflorescencias tubulares. De igual forma, se predice que existe una asociación entre la tasa promedio de visita e incremento en temperatura.

# data[].attributes.headline
Proyecto Biodiversidad de la Vegetación en el Bosque

# data[].attributes.subject
Proyecto Biodiversidad de la Vegetación en el Bosque

# data[].attributes.body
Objetivo del proyecto:
> Analizar la biodiversidad de árboles y cactus del bosque seco, y las posibles diferencias entre hábitats.

¿Hay diferencias en la diversidad y equidad en la composición de especies en hábitats diferentes del bosque?

¿Hay especies que se encuentran preferentemente en un tipo de hábitat?