Cómo comparar la variabilidad dentro y entre los grupos?

Question

He re-editado esta pregunta para mayor claridad:

1. Tengo las coordenadas obtenidas mediante el seguimiento de las aves con el GPS (todos los puntos en la parcela).
2. He utilizado estos puntos para realizar la estimación de densidad de kernel para revelar las áreas con mayor densidad de aves de la actividad (áreas "1" y "2" en la parcela).
3. También sé que las coordenadas de los árboles de anidación donde cada nido fue protegido por la hembra y el macho (big blue puntos con etiquetas ("A" ..."J").
4. En cada nido se hicieron nido de defensa de grabaciones (10 min cada grabación, en tres diferentes intrusos, dos veces por el mismo intruso)= 60 min total para cada nido.
5. Cada ave (hembra y macho) 4 de exhibición de comportamientos: "ataque", "amenaza", "saltar","verificación". Tengo todos estos valores (duración).

Gracias a David Robinson para su tiempo. He hecho un error en la referencia! Me quiero referir a la Tabla 2. en este artículo:

onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jbi.12048/full

En el artículo se utilizó el análisis de varianza molecular (AMOVA). Puedo usar algo similar a mis datos con el fin de explicar: "la fuente de variación"

• entre las áreas
• entre los árboles de anidación dentro de los grupos
• entre los individuos (mujer vs hombre) dentro de anidación de árbol

Es un problema que esta AMOVA es (probablemente) "diseñado" en los datos genéticos? Que procedimiento adecuado para mis datos? O debo usar ANOVA anidado? Cómo?

Gracias.

Answer 1

Usted puede hacer esto con un ANOVA de análisis:

my.locs$cluster = factor(rep(c(1, 2), each=5))
anova(lm(attribute ~ cluster, my.locs))

# Analysis of Variance Table
# 
# Response: attribute
#           Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
# cluster    1   62.5   62.50  0.1109 0.7477
# Residuals  8 4510.0  563.75               

Este se encuentra la varianza dentro y entre los grupos, y se utiliza una prueba F para determinar un p-valor. Para los datos simulados, el p-valor es 0.7477, lo que indica que no hay una diferencia significativa entre los grupos de nidos (no es sorprendente, ya que los datos se generan aleatoriamente, sin distinguir entre los grupos).