VI = Abundância relativa + Frequência relativa + Dominância relativa A espécie mais importante de uma comunidade é aquela que ocorre em maior densidade, que possui distribuição mais homogênea e que possui indivíduos de maior porte.
A riqueza de espécies refere-se a abundância numérica de uma determinada área geográfica, região ou comunidade; ... A dominância, refere-se a dominância de uma ou mais espécies numa determinada comunidade, habitat ou região.
Uma das formas de quantificação da diversidade é através da contagem das espécies encontradas nas amostras. Dessa forma, a diversidade pode ser considerada a própria riqueza de espécies de determinada área.
A equidade, equitabilidade, igualdade refere-se ao padrão de distribuição de indivíduos entre as espécies, sendo proporcional a diversidade, exceto se houver co-dominância de espécie. A dominância como o próprio nome já diz, refere-se a dominância de uma ou mais espécies numa determinada comunidade, habitat ou região.
A equidade, equitabilidade, igualdade refere-se ao padrão de distribuição de indivíduos entre as espécies, sendo proporcional a diversidade, exceto se houver co-dominância de espécie. A dominância como o próprio nome já diz, refere-se a dominância de uma ou mais espécies numa determinada comunidade, habitat ou região.
O índice de Shannon é um índice que busca medir a diversidade de espécies, considerando sua uniformidade. É uma aplicação da teoria da informação e baseia-se na ideia de que uma maior diversidade corresponde a uma maior incerteza na escolha aleatória de uma espécie específica.
O índice de Shannon (base neperiana) indica que a comunidade B é mais diversa (1,46) que A (1,38). Por outro lado, o índice de Simpson indica que a comunidade A é mais diversa (0,72) que a B (0,71). Isto acontece pois o índice de Shannon dá maior peso a riqueza de espécies do que o índice de Simpson.
Interpretação dos Índices de Diversidade de espécies obtidos em Levantamento Fitossociológico – Parte 1
O índice de diversidade de Shannon (H) é calculado da seguinte maneira¹: onde pi é a proporção de espécies i, S é o número de espécies e b é a base do logaritmo.
O índice de diversidade de Simpson (D) é calculado da seguinte maneira: onde pi é a proporção de espécies i. Por vezes, o índice pode ser encontrado da seguinte maneira (considerando uma comunidade finita): onde ni é o número de indivíduos na espécie i, e N é o número total de indivíduos.
O ındice de similaridade Jaccard indica a semelhança entre duas comunidades, comparando o n´umero de espécies entre as áreas utilizadas em seu cálculo e os n ´umeros de espécies exclusivas para cada área e o n ´umero de espécies comuns entre elas. com coeficiente de dissimilaridade d = (b + c)/(a + b + c).
Construindo dendrogramas usando o R
Interpretação. Use o dendrograma para visualizar como os agrupamentos são formados em cada passo e para avaliar os níveis de similaridade (ou distância) dos agrupamentos que são formados. Para exibir os níveis de similaridade (ou distância), mantenha seu ponteiro sobre uma linha horizontal no dendrograma.
(1998) a análise de cluster é um conjunto de técnicas estatísti- cas cujo objetivo é agrupar objetos segundo suas características, formando grupos ou conglomerados homogêneos. ... Como o objetivo da análise de cluster é agrupar objetos semelhantes, é necessá- ria uma medida da distância entre eles.
A análise de cluster é uma técnica estatística usada para classificar elementos em grupos, de forma que elementos dentro de um mesmo cluster sejam muito parecidos, e os elementos em diferentes clusters sejam distintos entre si.
Basicamente, a análise multivariada se divide em dois grupos: um primeiro consistindo em técnicas exploratórias de simplificação da estrutura de variabilidade dos dados, em uma tentativa de sintetizar as variáveis, e um segundo, consistindo em técnicas de inferência.
Há, basicamente, quatro passos na condução da análise fatorial: entrada de dados, cálculo das correlações entre as variáveis, extração inicial dos fatores e a rotação da matriz. ofereçam uma medida de similaridade entre variáveis, pode ser passível de análise fatorial.
A função factanal do pacote stats em R permite realizar uma análise fatorial a partir de uma matriz de dados n ×p ou a partir de uma matriz de covariâncias (ou de correlações) p × p. O método de estimação é o de máxima verossimilhança aplicado a uma distribuição normal multivariada.
A análise fatorial exploratória (AFE) é um conjunto de técnicas estatísticas amplamente utilizadas nas pesquisas em Psicologia. Durante sua execução, diversas decisões precisam ser tomadas a fim de se obter uma estrutura fatorial adequada.
A principal função das diferentes técnicas de análise fatorial é reduzir uma grande quantidade de variáveis observadas a um número reduzido de fatores. Os fatores representam as dimensões latentes (construtos) que resumem ou explicam o conjunto de variáveis observadas (Hair et al, 2005).
A análise fatorial é uma técnica estatística exploratória que permite realizar esse trabalho. Ela procura definir, em um estudo com muitas variáveis, conjuntos de variáveis altamente correlacionadas, conhecidos como fatores. ... A análise fatorial pode ser observada sob uma perspectiva exploratória ou confirmatória.
– Cargas fatoriais (factors) são as correlações entre as variáveis originais e os fatores. – Esse é um dos pontos principais da análise fatorial, quanto maior a carga fatorial maior será a correlação com determinado fator.
A comunalidade é a proporção de variabilidade de cada variável que é explicada pelos fatores. O valor da comunalidade é o mesmo, independentemente se você usa cargas fatoriais de fatores não rotacionados ou cargas fatoriais de fatores rotacionados para a análise.