Alternativa al análisis canónico de correspondencias basada en los métodos biplot

• Autores: María José Fernández Gómez , Purificación Galindo Villardón , Inmaculada Barrera Mellado , José Luis Vicente Villardón , Ana María Martín Casado
• Localización: Mediterránea: Serie de Estudios Biológicos, ISSN 1988-6624, ISSN-e 1130-6203, Nº. 15, 1996, págs. 63-71
• Idioma: español
• DOI: 10.14198/MDTRRA1996.15.07
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• Resumen
  • español

    Los estudios de comunidades ecológicas implican, con frecuencia, el inferir las relaciones existentes entre las especies y las variables ambientales a partir de los datos de composición de la comunidad y de medidas asociadas al habitat. Es un hecho que la composiciün de la comunidad cambia a lo largo de gradientes ambientales y que las especies tienen dentro de éstos un óptimo ambiental y un rango concretos. Sin embargo los gradientes ambientales no son directamente observables pero son imprescindibles para poder explicar los reemplazamientos tanto espaciales como temporales de unas especies por otras, cuando varían las condiciones del medio. En este trabajo, se propone el HJ-B1PLOT como alternativa al Análisis Canónico de Correspondencias (CCA) (ter BRAAK, 1986) siendo también una técnica de análisis multivariante directo del gradiente. El HJ-BIPLOT proporciona mejores resultados que el CCA ya que obtiene la misma calidad de representaciün para filas y columnas. Se realiza una aplicación a datos reales, y se determinan los óptimos de las especies respecto de las variables analizadas y el ranking de las mismas en relación al gradiente para dichas variables.

  • English

    In this paper, we performe a gradient analysis by using the HJBIPLOT as an alternative technique to Canonical Correspondence Analysis (CCA) (ter BRAAK, 1986). The HJ-BIPLOT as a technique of Multivariate Direct Gradient Analysis, provides best results than CCA since it provides the same quality of representation for rows and columns, been much higher than those obtained by others. We apply this method to real data, and determine the species' optima respect to the analyzed variables and the ranking of the species in relation to the gradient for those variables.

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