Que teste para comparar a composição da comunidade?


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Espero que esta pergunta para iniciantes seja a pergunta certa para este site:

Suponha que eu gostaria de comparar a composição das comunidades ecológicas nos dois locais A, B. Sei que todos os três locais têm cães, gatos, vacas e pássaros, por isso experimento a abundância deles em cada local (eu realmente não tenho um " abundância "esperada para cada animal em cada local).

Se eu contar, digamos, cinco de cada animal em cada local, os A e B são muito "semelhantes" (na verdade, são os "mesmos").

Mas se eu encontrar 100 cães, 5 gatos, 2 vacas e 3 pássaros no site A. 5 cães, 3 gatos, 75 vacas e 2 pássaros no site B. Então eu diria que os sites A e B são "diferentes" , mesmo que eles tenham exatamente a mesma composição de espécie.

(Eu leio os índices de Sorensen e Bray-Curtis, mas parece que eles consideram apenas a ausência / presença de cães, gatos, etc., e não a abundância deles.)

Existe um teste estatístico para determinar isso?


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A dissimilaridade de Bray-Curtis pode fazer o trabalho ... Um grande recurso é o livro 'Numerical Ecology' de Legendre & Legendre (1998).
Edi #

Todas as respostas até agora foram muito úteis e eu realmente aprecio todo o material de referência que você forneceu. Eu gostaria de poder marcar mais de uma resposta! Obrigado pela ajuda de todos.
HPY

Respostas:


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Concordo com o que foi mencionado que Bray-Curtis pode lidar com abundância e presença / ausência, além de acrescentar outro bom livro à mistura: Analysis of Ecological Communities, de McCune e Grace.

Há muitos fatores a serem considerados ao comparar comunidades ecológicas e não acho que exista um único teste que faça o trabalho. A adequação do teste dependerá muito do tipo de pergunta que você está fazendo sobre as comunidades e a natureza do seu conjunto de dados. As abordagens comuns incluem técnicas de ordenação, que colocam locais em um espaço táxon multidimensional. No entanto, se você realmente tiver apenas 2 sites, provavelmente não funcionará. Os testes de Mantel correlacionam a matriz da distância com base na composição (por exemplo, a distância pareada de Bray-Curtis em todos os locais) com uma matriz da distância com base em outros fatores potenciais de influência. O caso mais simples pode ser apenas a distância euclidiana entre os locais no espaço. A análise de cluster agrupa os sites com relação à composição da comunidade.

Em geral, eu adotaria a abordagem de usar um subconjunto das muitas ferramentas estatísticas descritas em qualquer um dos livros acima para fornecer uma descrição estatística das diferenças entre as comunidades em questão. Não há uma medida única da diferença na composição da comunidade, portanto as estatísticas são usadas para sintetizar dados multidimensionais em uma forma mais facilmente interpretável.

EDIT: Eu também acabei de pensar neste artigo, que apresenta muitas das opções diferentes de maneira clara e completa.

Anderson, MJ et al. 2011. Navegando pelos múltiplos significados da diversidade Beta: um roteiro para o ecologista praticante. Cartas de Ecologia 14: 19-28


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Se você deseja testar esta hipótese, pode usar uma Análise de Similaridade (baseada em Bray Curtis ou outras disponíveis), existe um procedimento chamado ANOSIM que é implementado no software PRIMER. Você pode fazer análises unidirecionais, aninhadas ou bidirecionais. Outra (melhor) opção é executar uma análise permutacional múltipla de variações, um procedimento agradável está disponível na rotina PERMANOVA (disponível em http://www.stat.auckland.ac.nz/~mja/Programs.htm ). Para testar diferenças significativas entre os locais, você pode acompanhar quais espécies são responsáveis ​​pelas diferenças observadas (rotina IndVal ou rotina SIMPER). espero que ajude


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Como você mencionou o índice Sorensen, parece que você precisa de um índice de dissimilaridade em vez de um teste de dissimilaridade. (Uma pontuação fornecerá um valor numérico indicando o quão diferentes eles são. Um teste informará se a diferença é significativa com uma determinada probabilidade.)

Você pode representar a abundância de espécies em cada local por um histograma. Este histograma pode ser normalizado se você se importar apenas com a abundância relativa (por exemplo, que os gatos sejam duas vezes mais abundantes que os cães) ou não normalizado se você também se importar com números absolutos.

Existem muitas maneiras de medir a dissimilaridade dos histogramas. Alguns dos populares são:

  • Estatística qui-quadrado
  • Distância L2
  • Distância de interseção do histograma

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Bray-Curtis e outros índices semelhantes incorporam diferenças na abundância de espécies. Além de Legendre e Legendre, eu também recomendaria o livro de Charles Krebs, Ecological Methology (1999).

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