J'espère que cette question pour débutant est la bonne question pour ce site:
Supposons que je souhaite comparer la composition des communautés écologiques sur deux sites A, B. Je sais que les trois sites ont des chiens, des chats, des vaches et des oiseaux, alors j'échantillonne leur abondance sur chaque site (je n'ai pas vraiment de " "abondance prévue pour chaque animal sur chaque site).
Si je compte, disons, cinq de chaque animal sur chaque site, alors A et B sont très "similaires" (en fait, ce sont les "mêmes").
Mais si je trouve 100 chiens, 5 chats, 2 vaches et 3 oiseaux sur le site A. 5 chiens, 3 chats, 75 vaches et 2 oiseaux sur le site B. Alors je dirais que les sites A et B sont "différents" , même s'ils ont exactement la même composition en espèces.
(J'ai lu sur les indices de Sorensen et de Bray-Curtis, mais il semble qu'ils ne prennent en compte que l'absence / la présence des chiens, des chats, etc., et non leur abondance.)
Existe-t-il un test statistique pour le déterminer?
Réponses:
Je suis d'accord avec ce qui a été mentionné que Bray-Curtis peut gérer l'abondance ainsi que la présence / absence, également pour ajouter un autre bon livre au mélange: Analyse des communautés écologiques par McCune et Grace.
Il y a beaucoup de facteurs à considérer lorsque vous comparez des communautés écologiques et je ne pense pas qu'il existe un seul test qui fera l'affaire. La pertinence du test dépendra beaucoup du type de question que vous posez sur les communautés et la nature de votre ensemble de données. Les approches courantes incluent les techniques d'ordination, qui regroupent des sites dans un espace taxon multidimensionnel. Cependant, si vous n'avez vraiment que 2 sites, cela ne fonctionnera probablement pas. Les tests de Mantel corrèlent une matrice de distance basée sur la composition (par exemple, la distance de Bray-Curtis par paire sur tous les sites) avec une matrice de distance basée sur d'autres facteurs potentiels d'influence. Le cas le plus simple peut être simplement la distance euclidienne entre les sites dans l'espace. L'analyse des grappes regroupe les sites en fonction de leur composition communautaire.
En général, je prendrais l'approche d'utiliser un sous-ensemble des nombreux outils statistiques décrits dans l'un des livres ci-dessus pour fournir une description statistique des différences entre les communautés en question. Il n'y a pas de mesure unique de la différence dans la composition de la communauté, les statistiques sont donc utilisées pour synthétiser des données multidimensionnelles sous une forme plus facilement interprétable.
EDIT: Je viens aussi de penser à ce document qui présente un grand nombre de différentes options assez clairement et complètement.
Anderson, MJ et al. 2011. Naviguer dans les multiples sens de la diversité bêta: une feuille de route pour l'écologiste en exercice. Lettres écologiques 14: 19-28
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Si vous souhaitez tester cette hypothèse, vous pouvez utiliser une analyse de similarité (basée sur Bray Curtis ou d'autres disponibles), il existe une procédure nommée ANOSIM qui est implémentée dans le logiciel PRIMER. Vous pouvez effectuer une analyse unidirectionnelle, imbriquée ou bidirectionnelle. Une autre (meilleure) option consiste à exécuter une analyse permutationnelle multiple des variances, une belle procédure est disponible dans la routine PERMANOVA (disponible à http://www.stat.auckland.ac.nz/~mja/Programs.htm ) Une fois que vous avoir un test de différences significatives entre les sites, vous pouvez effectuer un suivi afin de savoir quelles espèces sont responsables des différences observées (routine IndVal ou routine SIMPER). J'espère que cela aide
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Puisque vous mentionnez l'indice Sorensen, il semble que vous ayez besoin d'un score de dissimilarité plutôt que d'un test de dissimilarité. (Un score donnera une valeur numérique indiquant à quel point ils sont différents. Un test vous dira si la différence est significative avec une probabilité donnée.)
Vous pouvez représenter l'abondance des espèces à chaque emplacement par un histogramme. Cet histogramme peut être normalisé si vous vous souciez simplement de l'abondance relative (par exemple, que les chats sont deux fois plus abondants que les chiens), ou non normalisé si vous vous souciez également des nombres absolus.
Il existe de nombreuses façons de mesurer la dissimilarité des histogrammes. Certains des plus populaires sont:
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Bray-Curtis et d'autres indices similaires incorporent des différences dans l'abondance des espèces. En plus de Legendre et Legendre, je recommanderais également le livre de Charles Krebs, Ecological Methology (1999).
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