Estabilidade da estatística R sob condições de desbalanceamento na ANOSIM

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo sobre a estatística de teste R utilizada no teste ANOSIM. O procedimento de teste é baseado na matriz de similaridade entre observações geralmente estabelecida a partir da abundância de indivíduos de diferentes espécies que comumente resultam em matrizes esparsas. O objetivo é verificar a estabilidade de tal estatística sob condições de desbalanceamento considerando a quantidade de permutações recomendada na literatura. Para atingir o objetivo foram derivadas expressões importantes para compreensão dos cálculos que envolvem as estimativas. Concomitantemente, foram realizadas simulações forçando alguns desbalanceamentos de interesse. Os exercícios envolvem dois grupos que foram construídos com valores distintos para a média da distribuição, , considerando proporções de 50%, 60%, 66,67% 40% e 25% entre grupos. Ainda, para efeito de comparação, foram gerados grupos desbalanceados com mesmo valor de . Os resultados permitiram observar tanto para os grupos com valores distintos para , como para valores iguais, um comportamento distinto do esperado. Além disto, e de acordo com o esperado, verificou-se que quanto maior a quantidade de permutações mais estável se torna o p-valor da estatística de teste R.

This work presents a study about the statistics of test R used in ANOSIM test. The test procedure is based on the similarity matrices between data generally established from the abundance of individuals from different species that costumary results in sparse matrices. The objective is to verify the stability of such statistics under unbalanced conditions being considered the amount of permutations recommended in literature. To reach the objective important expressions for understanding had been derived from the calculations that involve the estimates. Concurrently some unbalanced of interest had been carried through simulation forcing. The exercises involve two groups that had been constructed with distinct values for the average of the distribution, , considering proportions of 50%, 60%, 66.67% 40% and 25% between groups. Still, for comparison effect, groups unbalanced with the same value for had been generated. The results had allowed observing as much for the groups with distinct values for , as for equal values, a distinct behavior from the waited one. Moreover, and in accordance with the waited one, was verified that how much bigger the amount of permutations is more stable becomes the p-value of the statistics of test R.