Riqueza de especies, dominancia y diferencias de diversidad

Question

He recogido 70 organismos de 4 sitios diferentes; dos sitios del tratamiento 1 y dos sitios del tratamiento 2. También tengo una variable explicativa continua (temperatura media) que es diferente para cada sitio. ¿Cómo puedo comprobar si las medidas de riqueza y diversidad difieren entre sitios o según la temperatura?

Riqueza es el número de especies en cada muestra

Diversidad es una media ponderada de las proporciones de cada especie presente. En este caso utilizamos el índice de Shannon, que es:

$^1\!D= \exp\left(-\sum_{i=1}^R p_i \ln p_i\right)$

donde $p_i$ es la proporción de cada especie $i$ en ese lugar, y $R$ es la riqueza del sitio.

¿Qué tipo de modelo puedo utilizar cuando la diversidad y la riqueza son mis variables de respuesta?

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Esta pregunta había sido abandonada por el OP sin dar suficiente información para responderla adecuadamente, lo anterior es un intento de proporcionar una pregunta respondible en el espíritu de lo que se preguntó.

Pregunta original:

He recogido unas 70 especies de organismos en 4 lugares. 2 sitios del Tratamiento 1 y 2 sitios del Tratamiento 2. ¿Cómo puedo comprobar con R si la riqueza, dominancia, abundancia y diversidad es diferente entre los dos si tengo 6 variables explicativas?

Answer 1

Creo que ninguna de estas respuestas encaja perfectamente en ninguna de las funciones de enlace estándar del MLG. Adoptando un enfoque pragmático, probablemente sea suficiente elegir una función de enlace que, en líneas generales, haga lo correcto.

Sus datos brutos provienen de una distribución multinomial, y la riqueza, $R$ es el número de categorías con una puntuación de 1 o más. Aunque se trata de datos de recuento, no es exactamente lo mismo que el tipo normal de datos de recuento. La diferencia más llamativa es que nunca se puede tener un recuento de cero. Como primer intento pragmático, yo consideraría modelar $(R-1)$ utilizando una función de enlace de Poisson. El razonamiento de la mano aquí podría ser este: Si se capturan animales a un ritmo aleatorio durante un periodo de tiempo fijo, el número de animales capturados se modelaría bien mediante Poisson. Se captura un número fijo de animales, pero a un ritmo aleatorio el tipo de animal cambia. Si no fuera por el hecho de que vuelves a las especies ya vistas, esto coincidiría bastante bien.

Para la diversidad, las cosas son aún menos intuitivas. Sin embargo, la diversidad es una especie de media de la abundancia ( $p_i$ ) de cada especie, y como tal está limitada por $[0,1]$ . Esto sugiere que probablemente se podría tratar como una proporción y utilizar una función de enlace logit.

Alternativa avanzada

Si el enfoque pragmático de la compatibilidad y el "parece aproximadamente correcto" no es satisfactorio, parece que hay otra manera. No sé mucho sobre esto, pero hay algo llamado *Modelo de diversidad multinomial" que está diseñado para tratar este tipo de problemas. Se describe en este documento, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23185889 pero no tengo ni idea de lo popular que es.

Sin embargo, está implantado en R y disponible en CRAN como MRM Al parecer, el autor del artículo anterior. Incluye un conjunto de datos de araña utilizado como ejemplo en la ayuda:

library(MDM)
data(spider6)
fit0 <- mdm(y2p(spider6[,1:6])~1,data=spider6)
fit1 <- mdm(y2p(spider6[,1:6])~Water,data=spider6)
fit2 <- mdm(y2p(spider6[,1:6])~Water+Herbs,data=spider6)
fit3 <- mdm(y2p(spider6[,1:6])~Site,data=spider6,alpha=TRUE)
anova(fit0,fit1,fit2,fit3)