生物群集解析をやってみた＃2
生物群集解析をやってみる＃1の続きで、Bray-Curtis指数、Horn指数、森下指数、jaccard指数、Chao指数による解析をやってみた。jaccard指数は、存在/不在データに適用される指数だ。こうして並べてみると各指数相異なった数値が示されることが分かる。計算式が異なるので当然といえば当然で、それぞれの指数の算出式を検討するとそれだけで論文級になってしまいそうなので、Rコードと結果だけにとどめておきたい。Chao指数は希少種を考慮した汎用性の高い類似度指数として優れている（土居・岡村，2011）ことだけ特筆しておく。こうやって算出するとどの指数が各々の状況に適しているのか探究心が深まっていく。次回は多次元尺度法へと展開してみたい。
※土井秀幸・岡村寛．2011．生物群集解析のための類似度とその応用：Rを使った類似度の算出、グラフ化、検定．日本生態学会．61：3-20
> data
カワバタモロコ ギンブナ ヌマムツ モツゴ ドンコ シマヒレヨシノボリ
St.A 166 0 0 89 0 0
St.B 1 0 0 0 0 0
St.C 46 0 0 0 1 0
St.D 2 0 0 116 0 0
St.E 1 0 66 3 0 2
St.F 25 0 0 0 0 0
St.G 123 0 0 0 0 0
St.H 3 12 0 0 0 0
> vegdist(data,method="bray")
St.A St.B St.C St.D St.E St.F St.G
St.B 0.9921875
St.C 0.6953642 0.9583333
St.D 0.5120643 0.9831933 0.9757576
St.E 0.9755352 0.9726027 0.9831933 0.9578947
St.F 0.8214286 0.9230769 0.3055556 0.9720280 0.9793814
St.G 0.3492063 0.9838710 0.4588235 0.9834025 0.9897436 0.6621622
St.H 0.9777778 0.8750000 0.9032258 0.9699248 0.9770115 0.8500000 0.9565217
> vegdist(data,method="horn")
St.A St.B St.C St.D St.E St.F St.G
St.B 0.1576287039
St.C 0.1527205226 0.0004623209
St.D 0.5316465575 0.9827636576 0.9827654159
St.E 0.9660313811 0.9849277789 0.9849074005 0.9544710289
St.F 0.1576287039 0.0000000000 0.0004623209 0.9827636576 0.9849277789
St.G 0.1576287039 0.0000000000 0.0004623209 0.9827636576 0.9849277789 0.0000000000
St.H 0.7875373303 0.7619047619 0.7610468843 0.9958828209 0.9963521770 0.7619047619 0.7619047619
> vegdist(data,method="morisita")
St.A St.B St.C St.D St.E St.F St.G
St.B NaN
St.C 0.1511998 NaN
St.D 0.5310034 NaN 0.9827548
St.E 0.9659332 NaN 0.9848812 0.9544081
St.F 0.1566525 NaN 0.0000000 0.9827612 0.9849097
St.G 0.1566525 NaN 0.0000000 0.9827612 0.9849097 0.0000000
St.H 0.7831771 NaN 0.7575301 0.9958241 0.9962911 0.7586207 0.7586207
警告メッセージ:
vegdist(data, method = "morisita") で: missing values in results
> data1<-decostand(data,"pa")
> vegdist(data1,method="jaccard")
St.A St.B St.C St.D St.E St.F St.G
St.B 0.5000000
St.C 0.6666667 0.5000000
St.D 0.0000000 0.5000000 0.6666667
St.E 0.5000000 0.7500000 0.8000000 0.5000000
St.F 0.5000000 0.0000000 0.5000000 0.5000000 0.7500000
St.G 0.5000000 0.0000000 0.5000000 0.5000000 0.7500000 0.0000000
St.H 0.6666667 0.5000000 0.6666667 0.6666667 0.8000000 0.5000000 0.5000000
> vegdist(data,method="chao")
St.A St.B St.C St.D St.E St.F St.G
St.B 0.3490196
St.C 0.3581036 0.0212766
St.D 0.0000000 0.9830508 0.9830571
St.E 0.9444444 0.9861111 0.9861111 0.9444444
St.F 0.3490196 0.0000000 0.0212766 0.9830508 0.9861111
St.G 0.3490196 0.0000000 0.0212766 0.9830508 0.9861111 0.0000000
St.H 0.8193689 0.8000000 0.8008658 0.9841270 0.9865499 0.8000000 0.8000000
