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Módulo 1. Los censos de fauna 

1.1. Introducción a los métodos de observación  

1.1.1. Observación directa 
1.1.2. Signos 

1.1.2.1. Directos 
1.1.2.2. Indirectos 

1.1.3. Pesca eléctrica 

1.2. Signos indirectos. Naturales I 

1.2.1. Naturales 

1.2.1.1. Huellas 
1.2.1.2. Sendas y pasos 
1.2.1.3. Excrementos y egagrópilas 

1.3. Signos indirectos. Naturales II  

1.3.1. Dormideros, camas y madrigueras 
1.3.2. Marcas territoriales 
1.3.3. Mudas, pelos, plumas y otros restos 

1.4. Signos indirectos. A través de técnicas  

1.4.1. Con dispositivos 

1.4.1.1. Trampas de pelo 
1.4.1.2. Trampas de arena 
1.4.1.3. Fototrampeo 

1.5. Diseño de censos 

1.5.1. Conceptos previos 

1.5.1.1. Tamaños y densidad 
1.5.1.3. Índice de abundancia  
1.5.1.2. Exactitud y precisión 

1.5.2. Poblaciones 

1.5.2.1. Con distribución agregada 
1.5.2.2. Con distribución uniforme 
1.5.2.3. Manipulable 

1.5.3. Detectabilidad y capturabilidad 
1.5.4. Toma de datos con GPS   

1.6. Censos directos. Estáticos  

1.6.1. Batidas 
1.6.2. Desde puntos de observación 
1.6.3. Estimas provenientes de la caza 

1.7. Censos directos. Dinámicos  

1.7.1. Censo en parcela sin batida 
1.7.2.Transectos en banda fija 
1.7.3. Transectos lineales 

1.7.3.1. Captura-recaptura 

1.7.3.1.1. Con modificación del número de individuos 
1.7.3.1.2. Sin modificación del número de individuos 

1.8. Seguimiento de fauna  

1.8.1. Introducción a la etología 
1.8.2. Diseño de la investigación  

1.8.2.1. Descripción del comportamiento 
1.8.2.2. Elección de categorías 
1.8.2.3. Medidas de comportamiento 
1.8.2.4. Tipos de muestreo  
1.8.2.5. Tipos de registro 
1.8.2.6. Estadillos 

1.9. Huellas  

1.9.1.Factores influyentes 
1.9.2. Información ecológica 
1.9.3. Morfología 
1.9.4. Encontrar y conservar huellas 
1.9.5. Claves 

1.10. Programas de seguimiento de fauna    

1.10.1. Principales experiencias en España 
1.10.2. Principales experiencias en América del Sur 

Módulo 2. Programas informáticos en la gestión de fauna: statistica y distance 

2.1. Statistica: Estadística descriptiva 

2.1.1. Introducción 
2.1.2. Estadísticos 

2.1.2.1. Tamaño muestral 
2.1.2.2. Media 
2.1.2.3. Moda 
2.1.2.4. Desviación estándar 
2.1.2.5. Coeficiente de variación 
2.1.2.6. Varianza 

2.1.3. Aplicación en Statistica 

2.2. Statistica: Probabilidad y significación estadística 

2.2.1. Probabilidad 
2.2.2. Significación estadística 
2.2.3. Distribuciones 

2.2.3.1. Transformaciones 

2.3. Statistica: Pruebas estadísticas  

2.3.1. Una muestra 

2.3.1.1. Chi-cuadrado 
2.3.1.2. Binomial 
2.3.1.3. Rachas 

2.3.2. Dos muestras relacionadas 

2.3.2.1. Wilcoxon 
2.3.2.2. Signos 
2.3.2.3. McNemar 

2.3.3. Dos muestras independientes 

2.3.3.1. U de Mann–Whitney 
2.3.3.2. Kolmogorov–Smirnov 
2.3.3.3. Reacciones extremas de Moses 
2.3.3.4. Rachas (Wald– Wolfowitz) 

2.3.4. Varias muestras independientes 

2.3.4.1. H de Kruskal–Wallis  
2.3.4.2. Mediana 

2.3.5. Varias muestras relacionadas 

2.3.5.1. Friedman 
2.3.5.2. W de Kendall 
2.3.5.3. Q de Cochran 

2.4. Statistica: Regresiones  

2.4.1. La regresión lineal 
2.4.2. Asunciones 

2.4.2.1. Análisis de los residuos 
2.4.2.2. Ausencia de colinealidad 
2.4.2.3. Elección del número de variables 

2.5. Statistica: Análisis de varianza (ANOVA)  

2.5.1. Requerimientos 
2.5.2. Test post-hoc 
2.5.3. Modelos 

2.5.3.1. De efectos fijas 
2.5.3.2. De efectos aleatorios 
2.5.3.3. Mixtos 

2.5.4. Anova encajado 
2.5.5. Análisis de la covarianza 
2.5.6. ANOVA de medidas repetidas 

2.6. Statistica: Importación de datos  

2.6.1. Importación de datos 
2.6.2. Introducción de datos 

2.7. Statistica: Definición de variables  

2.7.1. Cualitativas 

2.7.1.1. Atributos 
2.7.1.2. Ordinales 

2.7.2. Cuantitativas 

2.7.2.1. Discretas 
2.7.2.2. Continuas 

2.7.3. Aplicación en Statistica 

2.8. Distance: Introducción  

2.8.1. Tipos de transectos 

2.8.1.1. Lineal (line transect) 
2.8.1.2. Puntos (pointtransect) 

2.8.2. Cálculo de distancias  

2.8.2.1. Radial 
2.8.2.2. Perpendicular  

2.8.3. Objetos 

2.8.3.1. Individuales 
2.8.3.2. Grupales (clusters) 

2.8.4. Función de detección 

2.8.4.1. Criterios de elección 
2.8.4.2. Funciones clave 

2.8.4.2.1. Uniforme 
2.8.4.2.2. Semi-normal 
2.8.4.2.3. Exponencial negativa 
2.8.4.2.4. De tasa de riesgo 

2.9. Distance. Aproximación  

2.9.1. AIC 

2.9.1.1. Limitaciones 

2.9.2. Análisis de datos 
2.9.3. Estratificación 

2.10. Distance. Ejemplo  

2.10.1. Introducción de datos 
2.10.2. Configuración del análisis 
2.10.3. Truncamiento 
2.10.4. Agrupación de datos 
2.10.5. Estratificación 
2.10.6. Validación de resultados 

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