Nesanova Análisis multivariado anidado facilitado.
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Nesanova Descripción

NESANOVA es una aplicación pequeña basada en el mando, especialmente diseñada para realizar un análisis multivariado anidado de la varianza por análisis de redundancia canónica, con pruebas de permutación, utilizando 2 o 3 factores (por ejemplo, un factor principal más 1 o 2 factores anidados). Si hay un solo factor presente, el programa calcula a Manova simple con prueba de permutación. La tabla de respuesta sometida al análisis puede ser una variable única o una tabla de datos multivariada. El interés principal de este programa es permitir que el análisis anidado de la varianza se realice para los datos de la composición de la comunidad (presencia de especies, ausencia de ausencia o abundancia de tablas de datos). Tres opciones están abiertas con tales datos: · Si hay muy pocos ceros en la tabla de datos de respuesta de especies, las abundancias se pueden analizar directamente sin una mayor transformación. Esta es una situación rara, ya que los datos de la composición de la comunidad generalmente se obtienen en un gradiente de algún tipo, natural o experimental, lo que tiene como objetivo maximizar la variabilidad observada, de modo que muchas especies que tengan distribuciones noimodales a lo largo del (los) degradado (s) (es decir, aquellas que tener una abundancia óptima) se representan en la tabla por muchos ceros. · En la mayoría de los casos, los datos de la composición de la comunidad (presencia de especies, ausencia o abundancia) se transforman de alguna manera. Esto se puede hacer usando una de las transformaciones propuestas por Legendre y Gallagher (2001); Estas transformaciones están disponibles en el programa. · Un método alternativo es calcular una matriz de distancias ecológicas (D) entre los sitios. Para la presencia de especies, los datos de ausencia, se utilizan a menudo los complementos de los índices de Jaccard o Sørensen. Para los datos de abundancia de especies, los ecólogos a menudo se basan en la función de distancia Steinhaus / Odum / Bray-Curtis. El análisis de coordenadas principales de la matriz D produce una nueva tabla de datos rectangulares que se puede usar como entrada para MANOVA anidado (Legendre y Anderson 1999).

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