Ordinary least-square (OLS) regression is fundamental to quantitative research in many ecological disciplines. However, spatially explicit methods have recently been proposed that allow the incorporation of spatial autocorrelation into ecological models. We compared the spatial error simultaneous autoregressive model (SARerr) and generalized least squares regression (GLS) with the results of simple and multiple OLS regressions, to analyze the relationship between white-tailed deer (Odocoileus virginianus) population density and environmental conditions in two regions dominated by tropical dry forests in central Mexico. The spatially explicit methods presented better goodness of fit than the OLS regression; we also observed a miscalculation in the probabilities obtained with the OLS regression, which in this method led to an incorrect interpretation. In general, we suggest the application of spatially explicit methods to analyze species-habitat relationships when SAC is observed in model residuals. We also discuss the management implications of these results.Key words: species-habitat relationships, spatially explicit models, autoregressive model, generalized least squares regression.
ResumenEn los últimos años se han propuesto diversos métodos conocidos como espacialmente explícitos que permiten incorporar la autocorrelación espacial en los modelos. En este estudio, aplicamos modelos autorregresivos simultáneos (SARerr) y generalización de mínimos cuadrados (GLS) para analizar la relación entre la densidad poblacional del venado cola blanca Odocoileus virginianus y un conjunto de variables de hábitat en dos regiones dominadas por bosque tropical seco en el centro de México. Contrastamos los resultados con los obtenidos con la regresión simple y múltiple por cuadrados mínimos ordinarios (OLS), que es el método comúnmente usado en este tipo de estudios. Los métodos espacialmente explícitos tuvieron un mejor desempeño que la regresión OLS en términos de bondad de ajuste. Por otro lado, observamos un cálculo incorrecto en las probabilidades obtenidas con la regresión OLS lo que en este método nos llevó a una mala interpretación de cuáles son las variables asociadas con la densidad de esta especie. Recomendamos, de manera general la aplicación de métodos espacialmente explícitos para analizar las relaciones especie-hábitat cuando se observe autocorrelación espacial en los residuales de los modelos. Discutimos las implicaciones de manejo.Palabras clave: relación especie-hábitat, modelos espacialmente explícitos, modelo autorregresivo.