Curva de respuesta principal
En las estadísticas multivariadas , las curvas de respuesta principal ( PRC ) se utilizan para el análisis de los efectos del tratamiento en experimentos con un diseño de medidas repetidas . [1]
Desarrollado por primera vez como una forma especial de análisis de redundancia , el PRC permite corregir las tendencias temporales en los tratamientos de control, lo que permite al usuario estimar los efectos de los niveles de tratamiento sin que los cambios generales del sistema los oculten. [2] Una ventaja adicional del método en comparación con otros métodos multivariados es que da una cuantificación de la respuesta al tratamiento de especies individuales que están presentes en los diferentes grupos. [3]
Referencias
- ↑ ter Braak, Cajo JF y Šmilauer, Petr (2012). Manual de referencia y guía del usuario de Canoco: software para ordenación (versión 5.0) , p. 292. Microcomputer Power, Ithaca, NY.
- ↑ van den Brink, Paul J .; ter Braak, Cajo JF (1999). "Principales curvas de respuesta: análisis de respuestas multivariadas dependientes del tiempo de la comunidad biológica al estrés". Toxicología y Química Ambiental . 18 (2): 138–148. doi : 10.1002 / etc.5620180207 .
- ^ Pardal, MA; Cardoso, PG; Sousa, JP; Marques, JC; Raffaelli, D. (2004). "Evaluación de la calidad ambiental: un enfoque novedoso" . Serie del progreso de la ecología marina . 267 : 1–8. Código Bibliográfico : 2004MEPS..267 .... 1P . doi : 10.3354 / meps267001 .
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