3. diseño de muestreo

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3. diseño de muestreo

Anexo II: Notas sobre estadísticos y métodos matemáticos usados para la caracterización de muestras y zonas

Notas sobre estadísticos y métodos matemáticos usados para la

caracterización de muestras y zonas

Los datos obtenidos de los análisis de las muestras provenientes del área

de estudio durante la fase exploratoria deben ser estudiados para determinar

el diseño de la red de muestreo en la fase de investigación detallada y para

contrastar la bondad y eficacia del diseño sobre el que se está realizando el

estudio. Se utilizan los estadísticos de uso habitual: medias y desviaciones

típicas, coeficientes de variación y métodos de evaluación de errores o de

determinación de límites de confianza. En niveles más avanzados del estudio

los datos deben ser cartografiados y se utilizan métodos de modelado que

permiten el trazado de líneas de isoconcentración espacial por interpolación,

lo que normalmente se hace con uso de ordenador. El método de interpolación

recomendable es el de «kriging», utilizable cuando hay correlación espacial y

que no sólo interpola sino que también proporcionan estimas de los intervalos

de confianza asociados. El método exige una distribución log normal de

los valores, condición que suelen presentar la mayoría de las variables edáficas

naturales, aunque no siempre, y que en grado menor presentan las

antropógenas procedentes de vertidos. Debe sospecharse que la distribución

no es normal cuando la varianza es mayor que la media, en cuyo caso puede

haber distribución agregada detectora de «anomalías», como la que produce

una concentración puntual alta. Coeficientes de variación mayores del 100%

son indicio, también, de curtosis. En estos casos, y siempre si se van a utilizar

determinados métodos de análisis estadístico (como correlación o análisis de

la varianza, por ejemplo) debe realizarse primero la transformación adecuada

en cada caso para normalizar los datos si es posible, o elegirse otros métodos

de análisis más adecuados. En estos casos también el ajuste entre los modelos

obtenidos por interpolación y la realidad puede ser muy malo.

IHOBE, S.A.

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