1. TABELE ŞI GRAFICEPrincipii, reguli şi exemple

pentru prezentareadatelor în biologie

Conf. dr. Ioan Sîrbu

MANAGEMENTUL ŞI MODELAREADATELOR EXPERIMENTALE

MASTERAT BIOLOGIE APLICATĂ, ANUL I.

Construirea şi interpretarea graficelor = = ANALIZĂ EXPLORATORIE A DATELOR

- este o metodă a cercetării de profil;- mulţimea şi heterogenitatea datelor nu au nici o relevanţă dacă nu sunt, sau nu pot fi, reprezentate grafic şi interpretate;- graficele facilitează înţelegerea rezultatelor, permit sesizarea semnificaţiei fenomenelor, indică modele în structura şi valorile datelor, fac posibilă identificarea valorilor aberante şi a erorilor etc. - chiar şi astăzi, cele mai multe lucrări ştiinţifice de profil, se realizează prin prezentarea datelor sintetice (de exemplu statistice), reprezentarea grafică a acestora, interpretarea lor şi elaborarea de concluzii.- identificarea modelelor şi a semnificaţiei datelor, pe seama interpretării reprezentărilor grafice ale lor, se numeşte analiză exploratorie a datelorşi este una dintre metodele de bază ale cercetării.

- Toate datele trebuie să fie clar expuse, explicate, transformate în informaţiişi să fie prezentate sub formă de tabele şi grafice în lucrări, rapoarte şi referate,în mod inteligibil.

- "Un grafic spune mai mult decât 1000 de cuvinte"!- Cel mai important criteriu când realizăm tabele, grafice sau când le formatăm, este răspunsul la următoarea întrebare: "în afară de mine, altcineva poateînţelege informaţia pe care o prezint aici, în mod nemijlocit"?

- Dacă răspunsul la întrebarea precedentă este "NU", atunci aţi obţinut un graficsau un tabel greşit şi inutil.

- Nu includeţi în tabel şi nu reprezentaţi în grafic date primare (brute), civalori transformate, sinteze şi valori statistice care să descrie şirurile de date.

- Tehnica şi metoda, pe care le-aţi utilizat pentru obţinerea datelor, trebuiesă fie clar prezentate, pentru a permite replicări şi verificarea informaţiei.

- Toate datele obţinute şi reprezentate să fie puse în context, trebuie să susţinăscopul şi obiectivele cercetării, precum şi concluziile şi rezultatele. Evitaţi datele incerte, neclare, nerelevante.

REGULI PENTRU ÎNTOCMIREA TABELELOR ŞI A GRAFICELOR• Includeţi un titlu clar şi scurt, la tabele deasupra, la grafice dedesubtul lor.• Legenda să explice toate abrevierile şi codurile utilizate (sunt permise excepţii

în cazul codurilor consacrate sau a explicaţiilor anterioare)• Specificaţi toate unităţile şi scările de măsură • Graficele şi tabelele să fie autoexplicative• Explicaţi informaţia din tabel/grafic în text şi accesaţi-le prin numere (ordinale).• Eliminaţi orice date nesemnificative în context precum şi redundanţa• Totul să fie clar, relevant şi simplu• Includeţi toate elementele statistice semnificative(condiţii de lucru, dimensiunea probei unitare, a probei statistice, nivel de semnificaţie, probabilităţi, erori standard etc. )• Fiţi corecţi şi obiectivi!

Fig. 1 - Position of the research area and the five transects

Exemple: localizarea zonei de lucru (studiate), a poziţiei transectelor, a staţiilor de eşantionare etc.

ba

Scale10 km

The reasearch area is a part of theROSCI0132 Oltul Mijlociu - Cibin - Hârtibaciu

Sampling stations

Pseudanodonta complanata (Rossmässler, 1835)Inclusă în OUG 57/2007 şi 49/2011, Anexa 4 B - Specii de interes naţional; specii de animale şi plante care necesită o protecţie strictă.

În Lista Roşie a IUCN v. 3.1. este încadrată la categoria VU Vulnerable A2ace+4aceÎn propunerea deListă Roşie a României este considerată "Critic Periclitată" ("CR - Critically Endangered"; Sîrbu, 2006).

Harta UTM a distribuţiei speciei P.complanata în bazinele din interiorul arcului Carpatic din România(după I. Sîrbu şi col., 2006)

(din braţul Vâlciu, amonte de Măraşu)

Table 2The results obtained using the Jolly-Seber method

Month Ni i Bi biNovember

2000*24* - - -

March 2001 9 0,66 4,04 0,49April 2001 8 0,5 1,8 0,22May 2001 5,3 0,66 0,55 0,1June 2001 4 - - -

* - the statistical population's size in November 2000 and June 2001 was estimated using the Petersen method,because Jolly-Seber can not be applied to the first and the last sample;The codes have the following meaning:statistical population’s size (Ni), the survival probability from one month to another (i),the number of individuals entered in the population in the (i; i+1) interval (Bi) and the rate of their entrance (bi).

EXEMPLE ŞI APLICAŢII...

Tab. 6.2.7. Parametrii populaţionali ai speciei Unio crassus în râul Timiş la Şag (21 probe cantitative colectate în 12 iulie 2005; metoda simplu randomizată; rezultate extrapolate la m2)

Parametrunr. ind./m2 G (g/m2) GV (g/m2) GC (g/m2)

Minimum 0.000 0.000 0.000 0.000Maximum 36.000 1180.000 604.610 575.390Medie 9.333 325.810 172.357 153.45295% CI superior 13.459 465.228 245.056 220.51095% CI inferior 5.208 186.391 99.658 86.394Eroare std. 1.978 66.837 34.852 32.147Abatere std. 9.063 306.284 159.710 147.317Varianţă 82.133 93809.962 25507.213 21702.223Coeficient de variaţie 0.971 0.940 0.927 0.960Indice de distribuţie spaţială 8.8 - - -

Valoare χ2 (α=0.05) 176 (agregat) - - -

Tab. 6.2.8. Structura asociaţiilor de prosobranchiate din râurile Caraş şi Nera(campania din vara anului 1998)

În tabel sunt utilizate următoarele abrevieri: nr/mp - densitatea medie a indivizilor populaţiei pe metru pătrat;g/mp - biomasa medie a populaţiei (greutate totală a indivizilor cu cochilie) pe metru pătrat, în grame;

+ - specie prezentă în probă, dar nu dispunem de date cantitative; t- temperatura apei, OD - oxigen dizolvat (în mg/l).Sub fiecare valoare a densităţii redăm procentul pe care aceasta îl reprezintă în cadrul asociaţiei.

Deoarece în afară de Theodoxus danubialis, Holandriana holandrii şi Esperiana esperi, apar puţine alte specii în probele cantitative, acestea sunt trecute toate în ultima coloană, cu precizarea numelui şi a valorilor corespunzătoare.

Staţie şi probă.Date despre habitat

(I)Densitatea medie a indivizilor şi a biomasei populaţiilor de

gastropode prosobranchiate şi proporţiile acestora. (II)Theodoxus danubialis

(1)Holandriana holandrii (2)

Esperiana esperi (3)

Alte specii(4)

nr/m2

g/m2 nr/m2

g/m2 nr/m2

g/m2 nr/m2

g/m2

% % % % % % % %#S2. R. Nera, intrare în Chei, amonte Lacul Dracului.

t= 24o C; pH= 7,3; OD= 7,9 mg/l1. pietriş în curent slab,

curgere laminară11 0.902 - - - - - -

100 100 - - - - - -2. galeţi cu biodermă,

zonă lenitică268 41,31

1- - 70 16,09

6- -

79,29

71,96 - - 20,71

28,04 - -

Coduri: C1 - 15 - 20 km amonte de Băile Herculane; C2 - zona "7 Izvoare"; C3 - amonte Băile Herculane; C4 - aval Băile Herculane; C5 - 4 km amonte Topleţ; C6 - 2 km aval Topleţ; X - albie minoră, b - baltă, i - izvor, p - pârâu.

Taxon / Tronson ; habitat C1 C2 C3 C4 C5 C6Potamopyrgus antipodarum X X XBythinella austriaca i

pi i

Radix ampla X X XRadix labiata X

bX X

Physella acuta X XAnisus spirorbis X

bGyraulus laevis X

bAncylus fluviatilis X X X X X XPisidium amnicum XPisidium personatum i XTOTAL SPECII 3 4 3 3 8 4

Tab. 6.2.12. Speciile de moluşte acvatice identificate în Valea Cernei

U. crassus41.3%

A. cygnaea

2.4%

A. anatina37.1%

S. woodiana19.2%

Fig. 1. Spectrul de abundenţă relativă (în %) a comunităţii de Unionidae de la Tinca (Crişul Negru).Analiză efectuată pe baza a 33 probe de 0.25 m2 fiecare, colectate prin metoda stratificat randomizată;167 de exemplare de bivalve au fost analizate pe loc şi eliberate (după I. Sîrbu şi col., 2006)

- haşurile sunt distincte, pentru a nu permiteconfuzii între categoriile de date

- legendasă fie clară

- utilizaţi abreviericorecte pentru numelespeciilor; literele să fieitalice

- adesea trebuie să utilizămhaşuri de alb/negru înmod adecvat, deoarecesunt numeroase limitări deprintare/tipărire, iar frecvent revistele de specialitate nu permit graficeîn culori!

C. glareolus46.45%

Ch. nivalis5.38%

M. avellanarius0.73%

M. glis1.47%

A. flavicollis45.23%

A. agrarius0.73%

Structura comunităţii de mamifere din Valea Lotrioarei (2001 - 2008)

Rata standard (r) de respiraţie pentru fiecare unitate experimentală cu bivalvă a fost evaluată prin formula:

)(**60000*)(

vbmtcscmr

r fiind măsurată în miligrame oxigen consumat raportat la un gram scoică,o oră şi 1 litru standard de apă. cm = concentraţie oxigen probă martor,cs = concentraţie oxigen probă cu bivalvă, t = timpul, m = masa bivalvei,b = volumul cutiei experimentale, v = volumul bivalvei.Cu ajutorul testului U Mann-Whitney am verificat şi demonstrat diferenţesemnificative (la α = 0.05) între toate probele martorşi cele care au fost supuse la soluţii de 1 ppm săruri de Cu, Zn şi Pb,precum şi diferenţe semnificative înte toate combinaţiile de probe experimentalecu cele trei metale. Valorile medii ale ratelor respiratorii sunt redate în fig. 3.

Într-un articol ştiinţific nu scrieţi formule cunoscute sau uzuale!Redaţi formule numai în cazul unor indici rar utilizaţi, modificaţi sau originali!Exemplu (după Sîrbu şi Crişan, date nepublicate):

0.334

0.18

0.052 0.0190

0.050.1

0.150.2

0.250.3

0.350.4

Martor Plumb Zinc Cupru

mg O2

/ g . o

ra . lit

ru

Fig. 3. Valorile medii ale ratelor standard de respiraţie la specia Anodonta anatinasub influenţa unor metale grele(timpul de experienţă a fost fixat la 2 ore, concentraţiile soluţiilor la 1 ppm,iar bivalvele martor cât şi cele supuse tratamentelor nu diferă semnificativsub aspectul mediilor de vârstă, a masei şi dimensiunilor;după Crişan şi Sîrbu, date nepublicate).

0 .00 1 0 .01 0 .1 1 10 1 00Hy d ro id ea

Pla th elmin th esNemath elmin thes

Oligo ch aetaHirud in eaM o llu s ca

A mp hip od aHy dracarin a

Co lemb ollaEp h emerop tera

Plecop teraTrich o p teraCo leop tera

Ch iro no midaealte d ip tere

grup s

istema

tic AR (% )

Senetea Rastolita

Fig. 16. Structura comunităţii de macronevertebrate bentonice din râul Mureş,în termeni de abundenţă relativă (%; valoare medie, în staţiile de la Senetea şi Răstoliţa;ordonata pe scară logaritmată (total 12 probe, colectate 3 / sezon, între 1999 - 2000).

0 10 20 30 40 50 60X'2000

II'2001

IV'2001

VI'2001

VIII'2001

X'2001

III'2002

V'2002Mo

nth ' Y

ear

Standardised capture index

C. glareolus C. nivalis A. flavicollisM. glis S. araneus S. minutusM. avellanarius

100*)(*2

cncnI isc

Isc = standardised capture/ night index (standardised frequency);ni = number of captured individuals belonging to species i (individuals are counted

only the first time they are captured during a sampling session);c = total number of checked traps' checkings

cn = number of not functional checked traps

Fig. 6. Dinamica lunară a mamiferelormici din Valea Pârâul Cailorîntre octombrie 2000 şi mai 2002,pe baza indicelui standardizat de captură

020406080

100

X'00 XI II'01 III IV V VI VII VIII IX X I'02 III IVLuna 'An

Abun

denta r

elativa

(%)

M. glis C. glareolus C. nivalisA. flavicollis S. araneus S. minutus

Fig. 5.4. Dinamica comunităţii de mamifere mici din Valea Lotrioarei, în perioadaoctombrie 2000 - aprilie 2002, sub aspectul abundenţei relative (după Benedek, Sîrbu şiCoţofană, 2002).

0123456789

1 2 3 4 5 6 7metri

nr. me

diu de

indiviz

i

Unio pictorum Unio tumidusAnodonta cygnaea Anodonta anatinaSinanodonta woodiaana

Fig. 1. Distribuţia în secţiune transversală a speciilor de Unionidae în râul Ier, pe sectorul Andrid - Otomani (sunt reprezentate valorile medii ale densităţii diverselor specii; s-au efectuat 6 transecte, în reţea de probe de 0,25 m2)

0

0,5

1

X'2000 XI

III'2001 IV V VI VII VIII IX X

I'2002 III IV V

juvenile subadult adultFig. 4. Monthly dynamics of age structure of Apodemus flavicollis population

in Lotrioara Valley (Lotru Mountains, Romania)

Specii reofileSpecii lentifile -macrofitofile

Specii acvatice euribionte

Specii terestre

Iunie2012

August2012

Septembrie2012

Aprilie2013

Iulie2013

Dinamica temporală a numărului de specii de moluşte aparţinânddiferitelor categorii ecologice, ilustrată prin interpolare cu funcţii spline cubice.

Modele independente de dinamică, exceptând o corelaţie negativă slabă între speciile terestreşi cele reofile. Este foarte dificil de discriminat între prezenţa/absenţa obiectivă a speciei în sit şi probabilitatea de detecţie (dinamica subiectivă). Speciile caracteristice braţelor Dunării (reofile) sunt detectabile mai ales la cote reduse (sezonul cald, secetos), prin contrast cu speciile terestre care suntcel mai evidente în timpul primăverii (aprilie/mai), în sezonul principal de reproducere. Numărul maximde specii din apele din interiorul insulelor (lenti-macrofito-file)se înregistrează în lunile cele mai calde(iunie şi iulie) din 2012 şi 2013, asociate cu nivelul apelor din lacuri şi vegetaţia bogată acvatică şi palustră. Speciile euribionte par a fi de asemenea mai numeroase în sezoanele calde.

Nr. săptămâni

DINAMICA OBIECTIVĂ A DIVERSITĂŢII SPECIFICE INTERFEREAZĂ CU CEA SUBIECTIVĂ!

0 10 20 30 40 500

5

10

15f x( )g x( )h x( )k x( )

x

THE USE OF CUBIC SPLINE FUNCTIONS IN INTERPOLATION AND SPACE RELATED MODELS

Main macroinvertebrates benthic species abundance variation along the Cibin River(example according to Angela Banaduc, 2002)

STAGE #2

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

U_PICTORUM

U_TUMIDUS

U_CRASSUS

A_CYGNAEA

A_ANATINA

S_WOODIANAP_COMPLANATA

Fig. 2. Dendrograma obţinută pe baza valorilor indicelui standardizat HSde tip ofertă-cerere pentru similitudinea şi suprapunereanişelor ecologice (Sîrbu, 2003, 2006); scara redă distanţa inversă de asemănare,metoda de grupare la distanţă medie.

n

i

n

iiikiij

n

iikiji

jkapap

ppaHS

1 1

1

).)(.(

.

HS = standardized niche overlap or similarity index between the species j and k (original)pij, pik = proportion of resource i from total resources utilized by the two species j and k, or the proportion of species/individuals found in or using resource iai = proportional amount or size of resource state i (Σai = 1)(Sîrbu, 2003)

0.00.20.40.60.81.0

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8S9

S10

S11

S12

S13

S15S16

S17S18S19

S22

S23

S24S25

S26S27

S28

S29 S30

S31S32

S33

S34

S35

S36

S37S38S39

S40

S41

S42

S43

S44

S45

S46S47

S48

S49

S50

S51

S52

S53

S54

S55

S56

S57

S58

S59

S60

S61

S62

S63

S64

S65

S66

S67S68S69

S70

S71S72

S73

S74 S75S76

S77

Fig. 8. Cluster analysis of the freshwater mollusc speciesfrom the Romanian Inner Carpathian Basin on the basis ofecological niches overlaps, by means of standardized similarityHS index (original; average linkage method)

Small mammals communitytime series analysis

TOT

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32Period

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

Period

ogram

Value

s

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

TOT

Conf . Limit-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.00

15 +.124 .1251 14 -.059 .1289 13 -.216 .1326 12 -.318 .1363 11 -.297 .1398 10 -.162 .1433 9 +.157 .1466 8 +.351 .1499 7 +.229 .1532 6 -.039 .1563 5 -.329 .1594 4 -.385 .1625 3 -.316 .1654 2 +.039 .1684 1 +.553 .1712Lag Corr. S.E.

048.00 .000047.02 .000046.81 .000044.17 .000038.71 .000134.21 .000232.92 .000131.77 .000126.31 .000424.06 .000524.00 .000219.74 .000614.13 .002710.48 .005310.42 .0012 Q p

Main cycle of 8 seasons

Cross Correlation Plot

-20 -10 0 10 20Lag

-1.0-0.50.00.51.0

Corre

lation

Cross Correlation Plot

-20 -10 0 10 20Lag

-1.0-0.50.00.51.0

Corre

lation

Aridity index

Apodemus flavicollis

Small mammals communitytime series analysis

strong, significant, positive correlation between the present state A. flavicollis population (and the wholecommunity) and the next season but 4 years ago !

Model: mort=a+b1*con_i+b2*con_i^2y=(0.0685345)+(0.0020472)*x+(-0.0000012)*x^2

CON_I

MORT

C:1

C:2

C:3

C:4

C:5C:6

C:7

C:8

C:9

C:10

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

200 400 600 800 1000

Fig. 24. Model neliniar dintre rata de mortalitate a insectelor (mort) şi concentraţia de insecticid (con_i exprimată în μg/l)

0.248 0.297 0.347 0.396 0.445 0.494 0.543 0.592 0.641 0.690 above

Model: me=a+b*fact1+c*fact2+d*fact1*fact1+w*fact1*fact2+v*facz=(0.6211085)+(0.1412512)*x+(-0.0318823)*y+(-0.0524606)*x*x+(0.0127711)*x*y+(-0

.000781)*y*y

C:1

C:2

C:3C:4

C:5C:6C:7

C:8C:9

C:10C:11C:12

C:13C:14C:15

C:16

C:17

C:18C:19

C:20C:21 C:22C:23C:24 C:25

-0.091 0.318 0.727 1.136 1.545 1.955 2.364 2.773 3.182 3.591 above

3D Surface Plot (MIHAI.STA 10v*25c)z=2.098+0.981*x-0.132*y-0.218*x*x-0.396*x*y+0.062*y*y

Mesoscale PCA analysis - Zooplankton from the Criş Rivers Basinvs. Physical and Chemical independent variables

(original data according to K. Zsuga; J. Hamar et al., 1997analysis performed by I. Sîrbu and M. Vasile, 2006)

Fig. 6. Model conceptual al unei posibile trepte terţiare complexe de epurare a apelor uzate

UTM distribution map of Unio crassus in Romania (codes are described in text about)

Fig. 1. Distribution of Bythinella species considered in present paper: white x –Bythinella dacica, white circle with black circle inside – B. molcsanyi and B. grossui (sympatric occurrence), white circle – B. radomanii, white square – B. calimanica, black pentagone with white circle inside – B. viseuiana (Falniowski et al, 2009)

Figs 78–79. Renal and pallial section of female reproductive organs of Bythinella viseuiana n. sp.: 78 – bursa and coil of oviduct in natural position, 79 – bursa and coil bent, to show seminal receptacle (bc – bursa copulatrix, cbc – duct of bursa copulatrix,ga – albumen gland, gn – capsule gland, gp – gonoporus, rov – coil of oviduct, renal oviduct, rs – seminal receptacle). Repordus după Falniowski et al., 2009

Figs 58–61. Reproductive organs of Bythinella calimanica n. sp.: 58–59 – penis, 60 – flagellum, 61 – renal and pallial section of female reproductive organs (idem)

Figs 62–67. Shells of Bythinella viseuiana n. sp.; 62 – holotype; bar equals 1 mm

DESPRE CUM NU TREBUIE

REPREZENTATE DATELE ŞI

REZULTATELE

EXEMPLE NEGATIVE...

... voi să construiţi grafice inteligibile,autoexplicative, semnificative şi în mod corect,aşa cum aţi învăţat!