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Test basati su permutazioni (MCPP) n Sono un caso speciale dei test di randomizzazione, che utilizzano serie di numeri casuali formulare delle inferenze.

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1 Test basati su permutazioni (MCPP) n Sono un caso speciale dei test di randomizzazione, che utilizzano serie di numeri casuali formulare delle inferenze statistiche. n La potenza di calcolo dei moderni PC ha reso possibile la loro applicazione diffusa. n Questi metodi non richiedono che siano soddisfatte particolari assunzioni circa la distribuzione dei dati. n Quindi, questi metodi sono molto più adatti dei tradizionali test statistici (es. t-tests, ANOVA, etc.) in applicazioni ecologiche.

2 n Si definisce una statistica il cui valore sia proporzionale allintensità del processo o della relazione studiati n Si definisce unipotesi nulla H 0 n Si crea un set di dati basati sul rimescolamento di quelli realmente osservati (la modalità di rimescolamento viene definita in funzione dellipotesi nulla) n Si ricalcola la statistica di riferimento e si compara il valore con quello osservato n Si ripetono gli ultimi due punti molte volte (es volte) n Se la statistica osservata è maggiore del limite ottenuto nel 95% dei casi basati su rimescolamento, si rigetta H 0 Test basati su permutazioni (MCPP)

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4 MRPP Se è la distanza media intragruppo osservata fra i gruppi definiti a priori, pesata per la dimensione dei diversi gruppi, allora:

5 MRPP Merluccius merluccius Multi-Response Permutation Procedures (MRPP) Area A, controllo: n = 43 average within-group distance = Area B, M/C Haven: n = 20 average within-group distance = Test statistic: T = Observed delta = Expected delta = Variance of delta = E-03 Skewness of delta = Chance-corrected within-group agreement, R = Probability of a smaller or equal delta, p =

6 Indicator Species Analysis L'abbondanza relativa RA kj della specie j nel gruppo di campioni k è La frequenza media RF kj della presenza di una specie j nel gruppo di campioni k è Combinando abbondanze relative (RA) e frequenze medie (RF) si ottiene quindi il valore indicatore (IV)

7 Indicator Species Analysis Merluccius merluccius Group: A B Number of items: n ID Avg Max INDVAL p taxon EUFASI Eufasiacei 2 THYSAN Thysanopoda aequalis 3 RESPES Resti pesci 4 RESCRO Resti crostacei 5 MISIDA Misidacei nc 6 DECAPO Decapodi nc 7 CEFALO Cefalopodi 8 CHLORO Chlorotocus crassicornis 9 CRANGO Crangon sp 10 SARDIN Sardina pilchardus 11 ROCINE Rocinela sp 12 POLICH Policheti

8 A1 A2 A3 B1 B2 B3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 Si compara la composizione della comunità bentonica fra un area protetta ed una non protetta.

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10 Distanza euclidea

11 ordina ANOSIM (ANalysis Of SIMilarities) n=6n=9 N=6

12 n=6n=9 n=6n=9n=6n=9n=6n=9 R= 0.50 r w = 5.75 r b =9.50 R= 0.20 r w = 7.08 r b =8.61 R= 0.19 r w = 7.17 r b =8.56 R= r w = 9.17 r b = P=90%

13 A1 A2 A3 B1 B2 B3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 (differenze inter>differenze intra) D b >D w

14 A1 A2 A3 B1 B2 B3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 Si compara la composizione della comunità bentonica fra un area protetta ed una non protetta.

15 ANOSIM (ANalysis Of SIMilarities) p = 0.171

16 A1 A2 A3 B1 B2 B3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 (differenze intra>differenze inter) D w >D b

17 Test di Mantel Matrice X distanze geografiche Matrice Y dissimilarità cenotica

18 Statistiche di Mantel assoluta standardizzata La distribuzione di riferimento si genera ricalcolando la statistica dopo permutazioni aleatorie di una delle due matrici o (per matrici molto grandi) approssimando una distribuzione t di Student.


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