Topluluk kompozisyonunu karşılaştırmak için hangi test?

Umarım bu yeni soru bu site için doğru soru:

Varsayalım ki A, B iki sahadaki ekolojik toplulukların kompozisyonunu karşılaştırmak istiyorum. Her üç alanın da köpekleri, kedileri, inekleri ve kuşları olduğunu biliyorum, bu yüzden her alandaki bolluklarını örnekliyorum (gerçekten beklenen "her sahadaki her hayvan için bolluk).

Diyelim ki, her bir bölgedeki her bir hayvandan beşi sayılırsam, A ve B çok "benzer" dir (aslında, "aynı" dır).

Ama A bölgesinde 100 köpek, 5 kedi, 2 inek ve 3 kuş bulursam. B bölgesinde 5 köpek, 3 kedi, 75 inek ve 2 kuş bulursam A ve B sitelerinin "farklı" olduğunu söyleyebilirim. , aynı tür kompozisyonuna sahip olmalarına rağmen.

(Sorensen ve Bray-Curtis indekslerini okudum, ancak bolluklarını değil, sadece köpeklerin, kedilerin vb. Yokluğunu / varlığını düşünüyorlar.)

Bunu belirlemek için istatistiksel bir test var mı?

Bray-Curtis'in mevcudiyet / yokluğun yanı sıra bolluğu da ele alabileceği ve aynı zamanda karışıma başka bir iyi kitap daha ekleyebileceği konusunda aynı fikirdeyim: McCune ve Grace tarafından Ekolojik Toplulukların Analizi.

Ekolojik toplulukları karşılaştırırken göz önünde bulundurulması gereken birçok faktör var ve işi yapacak tek bir test olduğunu düşünmüyorum. Testin uygunluğu büyük ölçüde topluluklar hakkında sorduğunuz soru türüne ve veri kümenizin doğasına bağlı olacaktır. Ortak yaklaşımlar arasında, alanları çok boyutlu bir takson uzayda dizen koordinasyon teknikleri yer alır. Ancak gerçekten sadece 2 siteniz varsa, bu muhtemelen işe yaramaz. Mantel testleri, bileşime dayalı bir mesafe matrisini (örneğin, tüm bölgelerdeki çift yönlü Bray-Curtis mesafesi) diğer potansiyel etki faktörlerine dayanan bir mesafe matrisi ile ilişkilendirir. En basit durum, uzaydaki alanlar arasındaki öklid mesafesi olabilir. Küme analizi, siteleri topluluk yapılarına göre gruplandırır.

Genel olarak, söz konusu topluluklar arasındaki farklılıkların istatistiksel bir tanımını yapmak için yukarıdaki kitaplardan herhangi birinde açıklanan birçok istatistiksel aracın bir alt kümesini kullanma yaklaşımını benimseyeceğim. Topluluk kompozisyonundaki farkın tek bir ölçüsü yoktur, bu nedenle istatistikler çok boyutlu verileri daha kolay yorumlanabilir bir formda sentezlemek için kullanılır.

DÜZENLEME: Ayrıca, farklı seçeneklerin çoğunu oldukça açık ve ayrıntılı bir şekilde ortaya koyan bu makaleyi de düşündüm.

Anderson, MJ ve diğ. 2011. Beta çeşitliliğinin birden çok anlamında gezinme: uygulayıcı ekolog için bir yol haritası. Ekoloji Mektupları 14: 19-28

Bu hipotezi test etmek istiyorsanız, Benzerlik Analizi'ni (Bray Curtis veya mevcut diğerlerini temel alarak) kullanabilirsiniz, PRIMER yazılımında uygulanan ANOSIM adlı bir prosedür vardır. Tek yönlü, iç içe veya İki yönlü analiz yapabilirsiniz. Başka bir (daha iyi) seçenek, çoklu permütasyonel varyans analizi yapmaktır, PERMANOVA rutininde güzel bir prosedür mevcuttur ( http://www.stat.auckland.ac.nz/~mja/Programs.htm adresinde mevcuttur ) siteler arasında önemli farklılıklar için teste sahipseniz, gözlemlenen farklılıklardan hangi türlerin sorumlu olduğunu bilmek için takip edebilirsiniz (IndVal rutini veya SIMPER rutini). Umarım yardımcı olur

Sorensen endeksinden bahsettiğinizden, benzerlik testinden ziyade bir benzerlik puanına ihtiyacınız olduğu görülüyor. (Bir puan ne kadar farklı olduklarını gösteren sayısal bir değer verecektir. Bir test, belirli bir olasılıkla farkın önemli olup olmadığını söyleyecektir.)

Her yerde türlerin bolluğunu bir histogramla temsil edebilirsiniz. Bu histogram, göreceli bolluğu önemsiyorsanız (örneğin, kedilerin köpeklerden iki kat fazla olduğu) normalleştirilebilir veya mutlak sayıları da önemsiyorsanız normalleştirilebilir.

Histogramların farklılığını ölçmenin birçok yolu vardır. Popüler olanlardan bazıları:

• Ki-kare istatistiği
• L2 mesafesi
• Histogram kavşak mesafesi

Bray-Curtis ve diğer benzer endeksler türlerin bolluğundaki farklılıkları içerir. Legendre ve Legendre'ye ek olarak Charles Krebs'ün Ekolojik Metoloji (1999) adlı kitabını da tavsiye ederim.