El análisis de correspondencias múltiples en ecología descriptivamétodos, programas y aplicaciones

  1. Palazón Ferrando, José Antonio
Zuzendaria:
  1. Antonio José Torres Martínez Zuzendaria
  2. María Luisa Suárez Alonso Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Murcia

Defentsa urtea: 1990

Epaimahaia:
  1. Luis Ramírez Díaz Presidentea
  2. María del Pilar Martín de Agar Valverde Idazkaria
  3. Fernando Muñoz Valcarcel Kidea
  4. José Candel Ato Kidea
  5. Jesús Pastor Piñeiro Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 25636 DIALNET

Laburpena

El analisis de correspondencias multiples (mca), como tecnica de analisis multivariante para el tratamiento de matrices de datos de naturaleza cualitativa (generalmente presencia-ausencia de especies, al igual que para datos cualitativos de variables ambientales), se revela como una tecnica de ordenacion optima para el tratamiento de datos ecologicos de las citadas caracteristicas, las posibilidades de aplicacion del mca en ecologia descriptiva se muestran a traves de la utilizacion de matrices de datos de muy diferente naturaleza y origen, obtenidas a raiz de investigaciones cientificas precedentes en las que se plantean distintos objetivos con una finalidad comun, sintetizar la gran cantidad de informacion de partida. Los llamados "elementos de interpretacion" (contribuciones absolutas y relativas), escasamente considerados en el campo de la ecologia descriptiva, resultan ser de gran importancia para una correcta interpretacion de los resultados de la ordenacion. Asimismo, y atendiendo al objetivo generalizado en el que se basa, habitualmente, la aplicacion de tecnicas multivariantes en ecologia (el analisis exploratorio de los datos, con fines meramente descriptivos), la utilizacion de los denominados elementos (variables y muestras) ilustrativos ofrece grandes posibilidades para la generacion de hipotesis. Estos elementos, escasamente utilizados, al igual que los de interpretacion, pueden orientar al investigador sobre las relaciones existentes entre las variables ambientales y la forma en que varian las comunidades analizadas.