Instrumentalizar os alunos para a execução de análises multivariadas paramétricas e não paramétricas usando dados biológicos
Introdução.Análise indireta de gradientes: PCA, CA.Análise direta de gradientes: CCAOrdenações não paramétricas e análises de similaridade: Índices de afinidade, NMDS, SIMPERComparações multivariadas não paramétricas: ANOSIM, PERMANOVA
Introdução.Elementos do desenho experimental; organização dos dados para análises uni e multivariadas; Relações lineares e não lineares entre espécies e entre elas e variáveis ambientais; Problemas com os dados (distribuição, outliers, dados ausentes); Transformações; Espaços conceituais.Prática: Apresentação dos softwares (MVSP, PAST, CANOCO); Preparação dos arquivos de dados.Análise indireta de gradientes.Análises indiretas e diretas; Análises canônicas; Análise de Componentes Principais (PCA); Ordenação pela média ponderada (WA); Ordenação pela média recíproca (RA); Análise de Correspondências (CA).Prática: PCA e CA via MVSP, PAST e CANOCO – opções e resultados.Análise direta de gradientes.Análise Canônica de Correspondências.Prática: CCA via CANOCO – opções e resultadosOrdenações não paramétricas e análises de similaridade.Índices de similaridade e distância; Permutações de Monte Carlo; Análise por escalação não-métrica multidimensional (NMDS); Análise de Porcentagem da Similaridade (SIMPER).Prática: NMDS, ANOSIM e SIMPER aplicados com uso do PAST – opções e resultados.Comparações multivariadas não paramétricas.Análise de Similaridades (ANOSIM, 1-way e 2-way); Análise Multivariada Fatorial de Variâncias não paramétrica por permutações de Monte Carlo.Prática: ANOSIM e PERMANOVA aplicados com uso do PAST e PERMANOVA – opções e resultados.
Legendre, P & Louis Legendre – 2012 - Numerical Ecology. Developments in Environmental Modelling, V. 24. Elservier, Amsterdam.