コミュニティの構成を比較するためのテストは何ですか？

この初心者の質問がこのサイトの正しい質問であることを願っています：

2つのサイトA、Bの生態系コミュニティの構成を比較したいとします。3つのサイトすべてに犬、猫、牛、鳥がいることを知っているので、各サイトでその存在量をサンプリングします（実際には「各サイトの各動物の予想される存在量）。

たとえば、各サイトで各動物の5匹を数えると、AとBは非常に「類似」しています（実際、それらは「同じ」です）。

しかし、サイトAで100匹の犬、5匹の猫、2頭の牛、および3羽の鳥を見つけた場合、サイトBで5匹の犬、3匹の猫、75頭の牛、および2羽の鳥を見つけます。サイトAとBは「異なる」と言えます。 、彼らは正確に同じ種の組成を持っているにもかかわらず。

（私はSorensenとBray-Curtisのインデックスを読みましたが、それらは犬や猫などの不在/存在のみを考慮し、それらの存在量は考慮していないようです。）

これを決定する統計的検定はありますか？

ブレイカーティスは存在量と存在量だけでなく存在量も処理できるという言及に同意します。また、ミックスに別の優れた本を追加します。

生態系のコミュニティを比較する際に考慮すべき要素はたくさんありますが、そのための単一のテストがあるとは思いません。テストの適切性は、コミュニティについて尋ねている質問のタイプとデータセットの性質に大きく依存します。一般的なアプローチには、多次元分類空間内のサイトを配列する順序付け手法が含まれます。ただし、本当に2つのサイトしかない場合、これは機能しません。マンテル検定は、構成に基づく距離行列（たとえば、すべてのサイトにわたるペアワイズブレイカーティス距離）を、影響を与える可能性のある他の要因に基づく距離行列と相関させます。最も単純なケースは、空間内のサイト間のユークリッド距離だけです。クラスター分析では、コミュニティの構成に関してサイトをグループ化します。

一般的に、私は上記の本のいずれかに記載されている多くの統計ツールのサブセットを使用して、問題のコミュニティ間の違いの統計的説明を提供するアプローチをとります。コミュニティ構成の違いの単一の測定値はないため、統計を使用して、多次元データをより簡単に解釈可能な形式に合成します。

編集：私はまた、さまざまなオプションの多くをかなり明確かつ徹底的に説明しているこの紙を思いついたばかりです。

アンダーソン、MJら。2011.ベータ多様性の複数の意味をナビゲートする：エコロジストを実践するためのロードマップ。エコロジーレター14：19-28

この仮説をテストする場合は、類似性の分析（ブレイカーティスまたはその他の利用可能な分析に基づく）を使用できます。ANOSIMという名前の手順がPRIMERソフトウェアに実装されています。一方向、ネスト、または双方向の分析を行うことができます。別の（より良い）オプションは、分散の複数の順列分析を実行することです。ルーチンPERMANOVA（http://www.stat.auckland.ac.nz/~mja/Programs.htmで入手可能）で適切な手順を使用できます。サイト間の有意差のテストがある場合は、フォローアップして、観察された差異（IndValルーチンまたはSIMPERルーチン）の原因となっている種を知ることができます。それが役に立てば幸い

ソレンセンインデックスについて言及しているので、非類似度検定ではなく非類似度スコアが必要なようです。（スコアは、それらがどの程度異なるかを示す数値を与えます。テストは、差が所定の確率で有意であるかどうかを教えてくれます。）

ヒストグラムによって、各場所の種の存在量を表すことができます。このヒストグラムは、相対的な存在量を重視する場合（たとえば、猫は犬の2倍存在する場合）に正規化するか、絶対数も重視する場合は非正規化することができます。

ヒストグラムの非類似性を測定する方法はたくさんあります。人気のあるものは次のとおりです。

• カイ二乗統計
• L2距離
• ヒストグラムの交差距離

ブレイカーティスおよび他の同様の指標は、種の存在量の違いを組み込んでいます。ルジャンドルとルジャンドルに加えて、チャールズクレブスの著書「生態学的方法論（1999）」もお勧めします。