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CAPÍTULO 4. DISEÑO
probablemente refleje los cambios relativos que están ocurriendo en la fauna. En cambio, pensando en la historia natural de las aves, es probable que las redes abiertas en el sotobosque de los sitios ST y TS muestreen diferentes fracciones de la población objetivo de aves. La tala selectiva suele producir muchos claros en el bosque. Las aves del dosel que se mueven en la superficie de contacto bosque-aire, normalmente permanecerán a muchos metros sobre el suelo en el bosque ST, pero en las áreas TS podrían bajar en los claros y ser capturadas cerca del suelo. Así, las redes muestrearán un mayor porcentaje de la avifauna total del bosque en los sitios TS que en los ST, o sea, es casi seguro que el grado de disparidad entre la población muestreada y la objetivo, varíe entre los dos niveles del factor de diseño. Las aparentes diferencias – o ausencia de ellas – en sus resultados pueden ser falsas. En resumen, al principio del estudio usted debe pensar claramente sobre la metodología a seguir, y al final debe reflexionar sobre los sesgos y artefactos (resultados ficticios) que podrían deberse a la metodología usada. Al hacer esto, podrá juzgar qué derecho tiene a aplicar sus conclusiones con una conciencia limpia.
Paso 13. Decida si debe submuestrear Para propósitos de los análisis, usted debe caracterizar cada unidad de respuesta con un solo valor o categoría (vea el capítulo 5) de la variable de respuesta. La mayoría de las veces, estará interesado en el valor promedio o típico que mejor represente la unidad de respuesta como un todo. Alternativamente, la caracterización que usted busca puede ser un índice del grado de heterogeneidad en pequeña escala que existe dentro de la unidad de respuesta (vea el capítulo 5). En este último caso, es obvio que cada unidad de respuesta debe incluir varias unidades de evaluación, de manera que usted pueda evaluar la variabilidad entre ellas. Sin embargo, aun si estuviera buscando un valor promedio para la unidad de respuesta, como en el primer caso, podría ser deseable disponer varias unidades de evaluación dentro de ella. Los diseños 8 y 10-12 tienen una sola unidad de evaluación por unidad de respuesta. ¿Está usted dispuesto a suponer que el valor que se obtiene de una sola unidad de evaluación, que representa una pequeña fracción de la unidad de respuesta, es el valor típico que se encontraría a través de toda el área de la unidad de respuesta? Si es así, entonces no se preocupe. Si no, entonces quizás quiera submuestrear, o sea, tomar múltiples medidas (usar múltiples unidades de evaluación) por unidad de respuesta. El submuestreo produce un valor promedio para las unidades de evaluación, que se puede usar para caracterizar la unidad de respuesta como un todo y para los análisis de datos (pero también vea la discusión sobre promedios y variabilidad en el capítulo 5). Los diseños 7 y 9 (figura 4.3) y 14-16, a pesar de tener otros problemas, al menos tienen submuestras. Los diseños 7 y 9 incluyen seis submuestras por unidad de respuesta, los 14 y 15 incluyen cuatro (con respecto al tiempo) y el 16 dos por estación. Si en total hubiera disponibles más de 12 unidades de evaluación, se podría mejorar aún más los mejores diseños – aquéllos que tienen seis verdaderas unidades de respuesta por nivel, tales como el 12 ó el 13 – incluyendo varias unidades de evaluación dentro de cada unidad de respuesta. ¿Debería hacerlo? De nuevo, considere las ventajas y desventajas. Es claro que la ventaja de submuestrear es que provee una visión más precisa de las características de la unidad de respuesta como un todo. La desventaja es que requiere mucho más tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, si sólo hay tiempo y recursos disponibles para 12 unidades de evaluación, ¿cómo