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02_tutoriais:tutorial9:start
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02_tutoriais:tutorial9:start [2022/06/21 18:13] adalardo [Bootstrap] |
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| Linha 44: | Linha 44: | ||
| ===== Revisitando o teste de hipótese ===== | ===== Revisitando o teste de hipótese ===== | ||
| - | Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no [[02_tutoriais:tutorial6:start|]]. | + | Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no tutorial [[02_tutoriais:tutorial6:start|]]. |
| <code rsplus> | <code rsplus> | ||
| Linha 133: | Linha 133: | ||
| abline(v = result[1]*-1, col = "red") | abline(v = result[1]*-1, col = "red") | ||
| </code> | </code> | ||
| - | ==== Cálculo do P ==== | + | ==== Cálculo do p-valor ==== |
| Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese. | Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese. | ||
| Linha 242: | Linha 242: | ||
| ===== Tesourinha e a deriva continental ===== | ===== Tesourinha e a deriva continental ===== | ||
| - | Vamos agora reproduzir a análise principal do estudo publicado na Nature em 1966 (//Geographical Distribution of the Dermaptera and the Continental Drift Hypothesis//) e descrita no primeiro capítulo do [[03_apostila:08-simulacao#fnt__1|livro do Manly]] sobre permutação. | + | |
| + | Para fechar nosso tutorial vamos reproduzir uma análise mais complexa, que foi publicada em um artigo na Nature em 1966 (//Geographical Distribution of the Dermaptera and the Continental Drift Hypothesis//) e descrita no primeiro capítulo do livro do Manly (1997 ((Manly B. F. J., 1997 Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology. 2nd Ed., Chapman and Hall, London))) sobre permutação. | ||
| A ideia era verificar se a ocorrência de tesourinhas (//Dermaptera//) estava mais correlacionada com a distribuição dos continentes atual ou antes da deriva continental. | A ideia era verificar se a ocorrência de tesourinhas (//Dermaptera//) estava mais correlacionada com a distribuição dos continentes atual ou antes da deriva continental. | ||
| A informação de interesse é a correlação da ocorrência de tesourinha entre diferentes regiões biogeográficas: Eurasia, África, Madagascar, Oriente, Austrália, Nova Zelândia, América do Sul e América do Norte. Valores positivos próximos a 1 representam composições de comunidades muito parecidas, valores próximos a -1 representam composição muito distintas. Vamos reconstruir essa matriz no objeto ''data.coef'': | A informação de interesse é a correlação da ocorrência de tesourinha entre diferentes regiões biogeográficas: Eurasia, África, Madagascar, Oriente, Austrália, Nova Zelândia, América do Sul e América do Norte. Valores positivos próximos a 1 representam composições de comunidades muito parecidas, valores próximos a -1 representam composição muito distintas. Vamos reconstruir essa matriz no objeto ''data.coef'': | ||
| Linha 269: | Linha 270: | ||
| A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva). | A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva). | ||
| - | Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas(0). | + | Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas (≅0). |
| $$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$ | $$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$ | ||
| Linha 302: | Linha 303: | ||
| cor12 ## correlação observada com a distancia atual | cor12 ## correlação observada com a distancia atual | ||
| cor13 ## correlação observada com a distancia antes da deriva | cor13 ## correlação observada com a distancia antes da deriva | ||
| - | ######################################################## | + | </code> |
| - | ### Repetir a simulação muitas vezes ################### | + | |
| - | ####################################################### | + | Para reproduzir muitas vezes o procedimento acima, vamos colocá-lo dentro de um ciclo de iteração, não sem antes criar o objeto para guardar todos os valores que queremos. |
| + | |||
| + | <code rsplus> | ||
| res.cor=data.frame(sim12=rep(NA, 5000), sim13=rep(NA,5000)) | res.cor=data.frame(sim12=rep(NA, 5000), sim13=rep(NA,5000)) | ||
| str(res.cor) | str(res.cor) | ||
| Linha 316: | Linha 320: | ||
| res.cor[s,2]<-cor(as.vector(data.sim), as.vector(dist.deriva), use="pairwise.complete.obs") | res.cor[s,2]<-cor(as.vector(data.sim), as.vector(dist.deriva), use="pairwise.complete.obs") | ||
| } | } | ||
| + | |||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | Por fim, vamos avaliar os resultados e calcular o p-valor: | ||
| + | |||
| + | <code rsplus> | ||
| str(res.cor) | str(res.cor) | ||
| par(mfrow=c(2,1)) | par(mfrow=c(2,1)) | ||
| Linha 327: | Linha 338: | ||
| p13=sum(res.cor[,2]<= res.cor[1,2])/(dim(res.cor)[1]) | p13=sum(res.cor[,2]<= res.cor[1,2])/(dim(res.cor)[1]) | ||
| p13 | p13 | ||
| - | |||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | Um fase muito importante é a interpretação dos resultados de testes como esse, que não está no escopo deste curso. De qualquer forma, consegue imaginar a conclusão do artigo para esse resultado? | ||
| ===== Para saber mais ===== | ===== Para saber mais ===== | ||
| Veja a aba da apostila deste mesmo tópico. Ali apresentamos outros conceitos. Dois livros são muito importantes e lançaram as bases das análises de Monte Carlo na ecologia: | Veja a aba da apostila deste mesmo tópico. Ali apresentamos outros conceitos. Dois livros são muito importantes e lançaram as bases das análises de Monte Carlo na ecologia: | ||
02_tutoriais/tutorial9/start.1655845994.txt.gz · Última modificação: 2022/06/21 18:13 por adalardo
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