Es ist möglich, dass diese Frage besser für den Stapelüberlauf geeignet ist, aber ich denke, die Ökologen auf dieser Website sind möglicherweise besser gerüstet, um sie zu beantworten.
Ich versuche, zwei geografisch isolierte Populationen derselben Art zu untersuchen. Bei der Untersuchung der Verteilungen sehe ich, dass beide bimodal sind (ihr Auftreten unterliegt einer gewissen Saisonalität), aber die Peaks in einer Population sind viel höher und viel schmaler (dh die Varianz der lokalen Peaks ist kleiner).
Welche Art von statistischem Test wäre geeignet, um festzustellen, ob diese Unterschiede signifikant sind?
Dies sind nur einige vorläufige Ideen...
Ich denke, Sie sollten die saisonalen Verteilungen separat betrachten, da die bimodale Verteilung das Ergebnis zweier ziemlich getrennter Prozesse ist. Die beiden Verteilungen könnten auch durch unterschiedliche Mechanismen gesteuert werden, so dass zB Winterverteilungen empfindlicher auf das Jahresklima reagieren könnten. Wenn Sie Bevölkerungsunterschiede und Gründe dafür untersuchen möchten, ist es meiner Meinung nach sinnvoller, die saisonalen Verteilungen separat zu untersuchen. Eine explorative Analyse könnte darin bestehen, Verteilungsperzentile (Nord/Süd- und Ost/West-Koordinaten) zu vergleichen, um Bereichsränder zu betrachten, oder eine feste Anzahl von Randbeobachtungen zu verwenden, um Grenzen festzulegen. Der gewichtete Mittelpunkt der Bevölkerungsverteilungen kann verwendet werden, um nach Unterschieden in der Gesamtposition zu suchen. Wenn Sie Gittervorkommen haben, könnte auch eine prozentuale Überschneidung zwischen Arten/Populationen nützlich sein.
Wenn Sie es noch nicht getan haben, schauen Sie sich auch Maxent an , eine weit verbreitete Software zur Modellierung von Artenverteilungen und Lebensräumen. Siehe Elith et al. (2011) für einen Überblick. Wenn Sie Veränderungen im Laufe der Zeit betrachten möchten (auch wenn dies nicht Ihr Hauptziel zu sein scheint), sollten Sie sich auch dynamische Belegungsmodelle ansehen, die Vorkommensaufzeichnungen verwenden, um die Artenverteilung zu modellieren und gleichzeitig die Nachweisbarkeit zu berücksichtigen, z . B. MacKenzie et al. (2009) .
Als einfacher Test für Varianzunterschiede (im Grunde ein Test auf Homoskedastizität) gibt es den Levines-Test , der verwendet wird, um Varianzen von Verteilungen zwischen Gruppen zu vergleichen. Der Bartlett-Test ist eine Alternative, aber der Levene-Test soll robuster gegenüber Nicht-Normalität sein. In R finden sich die Levene- und Bartlett-Tests in library(car). Diese sind jedoch nur für unimodale Verteilungen geeignet, sodass Sie sich die Jahreszeiten auch hier unabhängig ansehen sollten.
Alan Boyd
Atticus29
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