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Hombre, Ciencia y Tecnología ISSN: 1028-0871 Vol. 25, No. 2, abr-jun. pp. 67-74, 2021 Análisis estadístico de la especie de abejas Megachile armaticeps .

Statistical analysis of the solitary bee ’s species Megachile armaticeps

Autores: Lic. Mairelis Videaux-Aguilar , Ing. José Rolando Dupuy-Parra , Lic. Lidysse Thaureaux-Jhones .

Organismo: Universidad de Guantánamo, Guantánamo, Cuba , Centro de Aplicaciones Tecnológicas para el Desarrollo Sostenible (CATEDES), Guantánamo, Cuba .

E-mail: denise@cug.co.cu ; mairelis.videaux@nauta.cu

Resumen

Las abejas son fundamentales en el funcionamiento de los ecosistemas tropicales y son reconocidas por su importancia económica. En Cuba, la apifauna está compuesta en su mayoría por abejas solitarias, lo cual le confiere a este grupo un valor especial desde el punto de vista de su conservación. El objetivo de este trabajo es crear un modelo de regresión logística que permita predecir la presencia o ausencia de la especie Megachile armaticeps , a través de diferentes variables relacionadas con las características ambientales de su hábitat. Los resultados se obtuvieron aplicando el modelo de regresión logística binaria en el software SPSS en su versión 21. Se obtuvo que la estacionalidad de la temperatura, la precipitación del mes más húmedo, la precipitación del mes más seco y la distancia a la costa son las propiedades climáticas que más influyen en su distribución.

Palabras clave: abejas; correlación;

distribución; hábitat; regresión

Abstract

Bees are fundamental at functioning of tropical ecosystems and are recognized for their economic importance. In Cuba, the apifauna is composed mostly of solitary bees, which gives this group a special value from the point of view of its conservation. The objective of this work is to create a logistic regression model that allows predicting the presence or absence of the Megachile armaticeps species, through different variables related to the environmental characteristics of its habitat. The results were obtained by applying the binary logistic regression model in the SPSS software version 21. It was obtained that temperature seasonality, precipitation of the wettest month, precipitation of the driest month and distance to the coast are the climatic properties that most influence its distribution.

Keywords: bees; correlation; distribution;

habitat; regression