Nesanova. Analisi multivariata annidata resa facile.
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Nesanova. Classifica e riepilogo

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Nesanova. Descrizione

Nesanova è una piccola applicazione basata su richiesta dei comandi appositamente progettata per effettuare l'analisi multivariata nidificata della varianza mediante analisi di ridondanza canonica, con test di permutazione, utilizzando 2 o 3 fattori (ad esempio, un fattore principale più fattori nidificati). Se è presente un singolo fattore, il programma calcola la semplice Manova con il test di permutazione. La tabella di risposta sottoposta all'analisi può essere una singola variabile o una tabella dei dati multivariata. L'interesse principale di questo programma è quello di consentire l'attuazione dell'analisi nidificata della varianza per i dati della composizione della Comunità (specie di presenza di specie o le tabelle dei dati dell'abbondanza). Tre scelte sono aperte con tali dati: · Se ci sono pochissimi zeri nella tabella dei dati della risposta delle specie, le abbondanze possono essere analizzate direttamente senza ulteriori trasformazioni. Questa è una situazione rara dal momento che i dati della composizione della Comunità sono solitamente ottenuti attraverso un gradiente di qualche tipo, naturale o sperimentale, che mira a massimizzare la variabilità osservata, in modo che molte specie che abbiano distribuzioni non contestate lungo il gradiente (cioè quelle che Avere un'abbondanza ottimale) sono rappresentati nel tavolo da molti zeri. · Nella maggior parte dei casi, i dati della composizione comunitaria (specie presenza-assenza o abbondanza) vengono trasformati in qualche modo. Questo può essere fatto usando una delle trasformazioni proposte da Legendre e Gallagher (2001); Queste trasformazioni sono disponibili nel programma. · Un metodo alternativo è quello di calcolare una matrice di distanze ecologiche (D) tra i siti. Per le specie dati di presenza-assenza, vengono spesso utilizzati i complementi di indici di jaccard o sørensen. Per i dati abbondanti delle specie, gli ecologisti si affidano spesso alla funzione di distanza Steinhaus / Odum / Bray-curtis. L'analisi della coordinata principale di quella D Matrix produce una nuova tabella dati rettangolare che può essere utilizzata come input per Manova nidificata (Legendra e Anderson 1999).

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