Detrended correspondence analysis

Detrended correspondence analysis (afkorting: DCA) is een methode voor ordinatie, verwant aan correspondentieanalyse en aan hoofdcomponentenanalyse. Detrended correspondence analysis wordt in de biologie en met name in de ecologie veel toegepast in het onderzoek van levensgemeenschappen. De soortensamenstelling kan daarbij in verband gebracht worden met de milieufactoren. De methode is een heuristische benadering van een ordinatie die op een eentoppig (Gaussisch) responsmodel is gebaseerd en is ontwikkeld door C.J. ter Braak.[1][2][3]

Geschiedenis van DCA

DCA werd voor het eerst toegepast in 1979 door Mark Hill van het "United Kingdom's Institute for Terrestrial Ecology".[4] Het was geïmplementeerd in een FORTRAN-programma genaamd DECORANA (acroniem: DEtrended COrrespondence ANAlysis), tezamen met een correspondentieanalyse (CA) methode. DCA wordt soms foutief aangeduid als DECORANA; echter DCA is de onderliggende algoritme, terwijl DECORANA een hulpmiddel is voor de uitvoering ervan.

Problemen van correspondentieanalyse

Vergelijking van correspondentieanalyse en DCA bij een geïdealiseerde gegevensverzameling.
Let op de hoefijzervervorming bij CA en de oplossing bij DCA.

Detrended correspondence analysis is afgeleid van correspondentieanalyse. Deze laatste analysemethode heeft echter twee problemen:

  1. Als eerste probleem is er het "boogeffect": de tweede ordinatieas kan een kwadratische vervorming zijn van de eerste as. Het boogeffect wordt ook veroorzaakt door unimodale verdeling langs gradiënten. Omdat de uiteinden van de grafiek niet zijn ingebogen is het boogeffect niet zo ernstig als het "hoefijzereffect" bij de hoofdcomponentenanalyse.
  2. Het tweede probleem bij de correspondentieanalyse is dat aan de uiteinden van de ordinateassen de objecten te dicht op elkaar liggen en daardoor samengedrukt lijken. Dit heeft te maken met het feit dat de responsvariabelen (attributen) die voorkomen in de objecten (monsterpunten) die aan het einde van de gradiënt liggen in het gegevensmateriaal niet meer een unimodale respons vertonen, maar monotoon of dalend of stijgend zijn.
Geïdealiseerde gegevensverzameling bij ordinatie
Monsters / Samples / Operationele eenheden
1234567891011121314151617181920
Srt 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Srt 2 11110000000000000000
Srt 3 11111000000000000000
Srt 4 01111100000000000000
Srt 5 00111110000000000000
Srt 6 00011111000000000000
Srt 7 00001111100000000000
Srt 8 00000111110000000000
Srt 9 00000011111000000000
Srt 10 00000001111100000000
Srt 11 00000000111110000000
Srt 12 00000000011111000000
Srt 13 00000000001111100000
Srt 14 00000000000111110000
Srt 15 00000000000011111000
Srt 16 00000000000001111100
Srt 17 00000000000000111110
Srt 18 00000000000000011111
Srt 19 00000000000000001111
Srt 20 00000000000000000111

Oplossingen bij detrended correspondence analysis

Bij detrended correspondence analysis worden deze twee tekortkomingen van correspondentieanalyse op kunstmatige verholpen.

  • Als de tweede ordinatieas een kwadratische vervorming is van de eerste ordinatieas kan door middel van 'detrending' het kwadratische verband verwijderd worden.
  • Daarnaast treedt het verschijnsel op dat de uiteinden van de ordinatieassen gecomprimeerd zijn. Door middel van 'nonlinear rescaling' worden de uiteinden van de ordinatieassen opgerekt.

In de ecologie wordt 'detrended correspondence analysis' veelvuldig toegepast, omdat de lengte van de ordinatieas een schatting is voor de beta-diversiteit. De lengte van de as wordt vaak uitgedrukt in SD (naar de term "Standard Deviation").

Het blijkt dat detrended correspondence analysis een robuste ordinatietechniek is, waarbij grote hoeveelheden data verwerkt kunnen worden en die weinig gevoelig is voor ruis en uitbijters.

Als bij exploratief onderzoek blijkt dat de ordinatie-assen slechts kort zijn (SD kleiner dan ongeveer 4), kan gekozen worden voor hoofdcomponentenanalyse, omdat het dan blijkbaar niet nodig is van een unimodaal (Gaussisch) model uit te gaan en kan een lineair model gebruikt worden.

Detrended canonical correspondence analysis

Van detrended correspondence analysis bestaat ook een gebonden (canonische) vorm: detrended canonical correspondence analysis (DCCA), waarbij de ordinatie-assen door multipele lineaire regressie worden samengesteld uit gemeten milieuvariabelen.

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.