커뮤니티 구성을 비교하기위한 테스트는 무엇입니까?

이 초보자 질문이이 사이트에 맞는 질문이기를 바랍니다.

두 사이트 A, B에서 생태 공동체의 구성을 비교하고 싶다고 가정 해 봅시다. 세 사이트 모두 개, 고양이, 소, 조류가 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 각 사이트마다 풍부함을 샘플링합니다. 각 사이트의 각 동물에 대한 예상 "풍부함).

예를 들어, 각 현장에서 각 동물 중 5 마리를 세면 A와 B는 매우 "유사"합니다 (사실, 그들은 "동일"합니다).

그러나 사이트 A에서 100 마리의 개, 5 마리의 고양이, 2 마리의 소, 3 마리의 새를 찾으면 B 자리에서 5 마리의 개, 3 마리의 고양이, 75 마리의 소, 2 마리의 새가 발견됩니다. 비록 그것들은 정확히 같은 종 구성을 가지고 있지만.

(저는 Sorensen과 Bray-Curtis 지수를 읽었지만 개, 고양이 등의 부재 / 존재만을 고려하고 풍부하지는 않은 것으로 보입니다.)

이것을 결정하기위한 통계 테스트가 있습니까?

나는 Bray-Curtis가 존재와 부재뿐 아니라 풍요 로움을 다룰 수 있고 McCune과 Grace의 생태 공동체 분석에 또 다른 좋은 책을 추가 할 수 있다고 언급 한 것에 동의합니다.

생태 공동체를 비교할 때 고려해야 할 많은 요소가 있으며 나는 그 일을 할 단일 테스트가 있다고 생각하지 않습니다. 테스트의 적합성은 커뮤니티에 대한 질문 유형과 데이터 집합의 성격에 따라 크게 달라집니다. 일반적인 접근법에는 안수화 기술이 포함되며,이 기술은 다차원 분류 공간 내에 사이트를 배열합니다. 그러나 실제로 2 개의 사이트 만 있으면 작동하지 않을 수 있습니다. 맨텔 테스트는 구성에 따른 거리 매트릭스 (예 : 모든 사이트에서 쌍별 Bray-Curtis 거리)를 다른 잠재적 영향 요인에 따라 거리 매트릭스와 상관시킵니다. 가장 간단한 경우는 공간 내 사이트 간의 유클리드 거리 일 수 있습니다. 군집 분석은 커뮤니티 구성과 관련하여 사이트를 그룹화합니다.

일반적으로 위의 책 중 하나에 설명 된 많은 통계 도구 중 일부를 사용하여 해당 커뮤니티 간의 차이점에 대한 통계적 설명을 제공합니다. 커뮤니티 구성의 차이에 대한 단일 측정 값이 없으므로 통계는 다차원 데이터를보다 쉽게 ​​해석 할 수있는 형식으로 합성하는 데 사용됩니다.

편집 : 나는 또한 많은 다른 옵션을 꽤 명확하고 철저하게 설명하는이 백서를 생각했습니다.

앤더슨, MJ 등. 2011. 베타 다양성의 여러 가지 의미 탐색 : 실천 생태학자를위한 로드맵. 생태 편지 14 : 19-28

이 가설을 테스트하려면 Bray Curtis 또는 기타 사용 가능한 것을 기반으로 유사성 분석을 사용할 수 있습니다. PRIMER 소프트웨어에서 ANOSIM wich라는 절차가 구현되어 있습니다. 편도, 중첩 또는 양방향 분석을 수행 할 수 있습니다. 또 다른 (더 나은) 옵션은 분산의 다중 순열 분석을 실행하는 것입니다. PERMANOVA 루틴에서 훌륭한 절차를 사용할 수 있습니다 ( http://www.stat.auckland.ac.nz/~mja/Programs.htm ) 현장 간 유의미한 차이를 테스트 한 경우 관찰 된 차이 (IndVal 루틴 또는 SIMPER 루틴)에 대해 어떤 종이 ​​책임이 있는지 파악하기 위해 후속 조치를 취할 수 있습니다. 그것이 도움이되기를 바랍니다

Sorensen 지수를 언급 했으므로, 비 유사성 테스트보다는 비 유사성 점수가 필요한 것 같습니다. 점수는 점수의 차이를 나타내는 숫자 값을 제공합니다. 테스트는 주어진 확률에서 차이가 유의한지 여부를 알려줍니다.

각 위치에서 막대한 종을 막대 그래프로 나타낼 수 있습니다. 이 막대 그래프는 상대 풍부도 (예 : 고양이가 개보다 2 배 풍부함)에 관심이있는 경우 정규화되거나 절대 수에 관심이있는 경우 정규화되지 않을 수 있습니다.

히스토그램의 비 유사성을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 인기있는 것들 중 일부는 다음과 같습니다.

• 카이 제곱 통계
• L2 거리
• 히스토그램 교차 거리

브레이 커티스 (Bray-Curtis) 및 기타 유사한 지수는 종 풍부도의 차이를 포함합니다. Legendre와 Legendre 외에도 Charles Krebs의 책 Ecological Methology (1999)를 추천합니다.