En el análisis multivariado, el análisis de correspondencia canónica ( CCA ) es una técnica de ordenación que determina los ejes a partir de los datos de respuesta como una combinación unimodal de predictores medidos. El CCA se utiliza comúnmente en ecología para extraer gradientes que impulsan la composición de las comunidades ecológicas. El CCA extiende el análisis de correspondencia (CA) con regresión, para incorporar variables predictoras.
El CCA fue desarrollado en 1986 por Cajo ter Braak [1] e implementado en el programa CANOCO, una extensión de DECORANA. [2] Hasta la fecha, el CCA es uno de los métodos multivariados más populares en ecología, a pesar de la disponibilidad de alternativas contemporáneas. [3] El CCA se derivó e implementó originalmente utilizando un algoritmo de promedio ponderado, aunque Legendre y Legendre (1998) derivaron un algoritmo alternativo. [4]
Los requisitos de un CCA son que las muestras sean aleatorias e independientes. Además, los datos sean categóricos y que las variables independientes sean consistentes dentro del sitio de la muestra y estén libres de errores. [5] La publicación original establece la necesidad de tolerancias iguales para las especies, máximos iguales para las especies y óptimos de las especies y puntuaciones del sitio distribuidos de manera uniforme o equiespaciados. [1]