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Path analysis

A idéia é fazer um “path analysis” usando as matrizes de distância geradas pelos dados de estrutura espacial, edáfica, filogenética, funcional e biótica (biomassa) das comunidades. A análise permitirá testar as relações causais entre essas variáveis (ver esquema). A segunda parte da análise consiste em descobrir quais atributos funcionais das espécies maximizam a correlação entre as variáveis estudadas.

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Fiz algumas simulações para testar a robustez e a sensibilidade do teste usando diferentes correlações e número de permutações. Rodei 30 vezes o teste com quatro matrizes de distância para cada valor de correlação simulada. pathanalysis_test.r

pathanalysis_test.rdata path_test_graphs.r teste_do_teste.pdf

Note que os resultados parecem não diferir entre as correlações nem entre números de permutação. O teste parece robusto, uma vez que em nenhuma vez, quando a correlação simulada era zero, o teste resultou em um p < 0,01 (alfa corrigido por Bonferroni). Por outro lado, há uma janela entre 0 e 0,10 em que pode haver erro do tipo II, acima de 0,10 é muito grande a chance de que o teste detecte a relação entre as variáveis.

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  • Última modificação: 2026/03/27 13:51
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