Método estadístico
El análisis de ordenación o de gradiente , en el análisis multivariante , es un método complementario a la agrupación de datos y se utiliza principalmente en el análisis exploratorio de datos (en lugar de en la prueba de hipótesis ). A diferencia del análisis de conglomerados, la ordenación ordena las cantidades en un espacio latente (normalmente de menor dimensión). En el espacio de ordenación, las cantidades que están cerca unas de otras comparten atributos (es decir, son similares hasta cierto punto), y los objetos diferentes están más alejados entre sí. Dichas relaciones entre los objetos, en cada uno de varios ejes o variables latentes , se caracterizan numéricamente y/o gráficamente en un biplot .
El primer método de ordenación, el análisis de componentes principales , fue sugerido por Karl Pearson en 1901.
Métodos
Los métodos de ordenación se pueden clasificar en general en métodos basados en vectores propios, algoritmos o modelos. Muchas técnicas de ordenación clásicas, incluido el análisis de componentes principales, el análisis de correspondencias (AC) y sus derivados ( análisis de correspondencias sin tendencia , análisis de correspondencias canónicas y análisis de redundancia ), pertenecen al primer grupo.
El segundo grupo incluye algunos métodos basados en la distancia, como el escalamiento multidimensional no métrico , y métodos de aprendizaje automático como la incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en T y la reducción de dimensionalidad no lineal .
El tercer grupo incluye métodos de ordenación basados en modelos, que pueden considerarse como extensiones multivariadas de los modelos lineales generalizados . [1] [2] [3] [4] Los métodos de ordenación basados en modelos son más flexibles en su aplicación que los métodos de ordenación clásicos, de modo que, por ejemplo, es posible incluir efectos aleatorios. [5] A diferencia de los dos grupos mencionados anteriormente, no hay una medida de distancia (implícita o explícita) en la ordenación. En cambio, se debe especificar una distribución para las respuestas, como es típico en los modelos estadísticos. Estos y otros supuestos, como la relación media-varianza asumida, se pueden validar con el uso de diagnósticos residuales, a diferencia de otros métodos de ordenación.
Aplicaciones
La ordenación se puede utilizar en el análisis de cualquier conjunto de objetos multivariados. Se utiliza con frecuencia en varias ciencias ambientales o ecológicas, en particular en la ecología de comunidades vegetales . También se utiliza en genética y biología de sistemas para el análisis de datos de microarrays y en psicometría .
Véase también
Referencias
- ^ Hui, Francis KC; Taskinen, Sara; Pledger, Shirley; Foster, Scott D.; Warton, David I. (2015). O'Hara, Robert B. (ed.). "Enfoques basados en modelos para la ordenación sin restricciones". Métodos en ecología y evolución . 6 (4): 399–411. doi : 10.1111/2041-210X.12236 . ISSN 2041-210X. S2CID 62624917.
- ^ Warton, David I.; Blanchet, F. Guillaume; O'Hara, Robert B.; Ovaskainen, Otso; Taskinen, Sara; Walker, Steven C.; Hui, Francis KC (1 de diciembre de 2015). "Tantas variables: modelado conjunto en ecología de comunidades". Tendencias en ecología y evolución . 30 (12): 766–779. doi :10.1016/j.tree.2015.09.007. ISSN 0169-5347. PMID 26519235.
- ^ Yee, Thomas W. (2004). "Una nueva técnica para la ordenación gaussiana canónica de máxima verosimilitud". Monografías ecológicas . 74 (4): 685–701. doi :10.1890/03-0078. ISSN 0012-9615.
- ^ Hawinkel, Stijn; Kerckhof, Frederiek-Maarten; Bijnens, Luc; Así, Olivier (13 de febrero de 2019). "Un marco unificado para la ordenación restringida y sin restricciones de datos de recuento de lecturas de microbiomas". MÁS UNO . 14 (2): e0205474. doi : 10.1371/journal.pone.0205474 . ISSN 1932-6203. PMC 6373939 . PMID 30759084.
- ^ van der Veen, Bert; Hui, Francis KC; Hovstad, Knut A.; O'Hara, Robert B. (2023). "Ordenación concurrente: modelado simultáneo de variables latentes restringidas y no restringidas". Métodos en ecología y evolución . 14 (2): 683–695. doi : 10.1111/2041-210X.14035 . hdl : 11250/3050891 . ISSN 2041-210X.
Lectura adicional
- Birks, HJB , 1998. Bibliografía comentada de análisis de correspondencia canónica y métodos de ordenación restringida relacionados 1986-1996. Instituto Botánico, Universidad de Bergen. World Wide Web: http://www.bio.umontreal.ca/Casgrain/cca_bib/index.html
- Braak, CJF ter & IC Prentice 1988 Una teoría del análisis de gradientes. Adv. Ecol. Res. 18:271-313.
- Gauch, HG , Jr. 1982. Análisis multivariado en ecología de comunidades. Cambridge University Press, Cambridge.
- Jongman et al. , 1995. Análisis de datos en ecología comunitaria y del paisaje. Cambridge University Press, Cambridge.
- Pagani et al. , 2015. Methodi Ordinatio: una metodología propuesta para seleccionar y clasificar artículos científicos relevantes que abarcan el factor de impacto, el número de citas y el año de publicación. Scientometrics, diciembre de 2015, volumen 105, número 3, págs. 2109–2135.
Enlaces externos
- General
- http://ordination.okstate.edu/ La página web de ordenación: métodos de ordenación para ecologistas
- https://www.davidzeleny.net/anadat-r/doku.php/es:start
- https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-015-1744-x
- Técnicas específicas
- http://www.statsoft.com/textbook/stcoran.html
- http://www.statsoft.com/textbook/stmulsca.html
- http://www.statsoft.com/textbook/glosfra.html
- Método de ordenación de artículos, utilizando año de publicación, factor de impacto y número de citas.
- Software
- http://home.centurytel.net/~mjm/pcordwin.htm
- http://www.microcomputerpower.com/catalog/canoco.html
- http://www.brodgar.com
- http://www.VisuMap.com
- Paquete R para métodos de ordenación clásicos
- https://cran.r-project.org/package=seriation Paquete R para ordenar objetos
- https://cran.r-project.org/web/packages/gllvm/index.html Paquete R para ordenación basada en modelos
- https://cran.r-project.org/web/packages/VGAM/index.html Paquete R para ordenación basada en modelos
- https://cran.r-project.org/web/packages/boral/index.html Paquete R para ordenación basada en modelos