Ilona Leyer und Karsten Wesche führen in diesem Lehrbuch in die multivariaten Verfahren in der Ökologie ein. Das Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in Diplom-, Doktor- und Forschungsarbeiten.

Behandelt werden neben den relevanten statistischen Grundlagen die in der Ökologie verbreiteten Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Dabei werden die Methoden anschaulich anhand von Beispieldatensätzen unter weitgehender Vermeidung von Formeln erläutert. Das Buch bietet daher einen idealen Einstieg in das weite Feld der multivariaten Statistik in der Ökologie, um darauf aufbauend eigene Daten sinnvoll auswerten zu können.

Umweltdaten auswerten hier bekommen Sie den Überblick.

Einzigartig auf dem deutschsprachigen Markt Beschränkung auf die in der Ökologie relevanten Verfahren Weitgehender Verzicht auf mathematische Formeln Unabdingbar für das Verständnis der aktuellen Forschung in der Synökologie Includes supplementary material: sn.pub/extras

Klappentext

Im Labyrinth der Daten. Dieses Lehrbuch wendet sich an all jene, die in Studium und Beruf mit ökologischen sowie Landschafts- und Umweltdaten arbeiten. Es ist als Begleittext zu Lehrveranstaltungen und zum Selbststudium geeignet und bietet Hilfe bei der Datenanalyse in wissenschaftlichen Arbeiten. Der Lehrtext behandelt neben relevanten statistischen Grundlagen, Ordinationsverfahren, Klassifikationen und Permutationsverfahren zur Prüfung multivariater Beziehungen. Anschaulich erläutert er die Methoden anhand von Beispieldatensätzen und unter weitgehendem Verzicht auf Formeln. Einzigartiger Einstieg für Anwender zur Auswertung eigener Daten.

Inhalt
Statistische Grundlagen.- Datenmanipulationen.- Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- Ordinationen das Prinzip.- Korrespondenzanalyse (CA).- Interpretation von CA und DCA.- Kanonische Ordination (constrained ordination).- Hauptkomponentenanalyse (PCA).- Lineare Methoden und Umweltdaten: PCA und RDA.- Partielle Ordination und variance partitioning.- Multidimensionale Skalierung.- Klassifikation das Prinzip.- Agglomerative Klassifikationsverfahren.- Divisive Klassifikationsverfahren.- Sonstige Verfahren zur Beschreibung von Gruppenstrukturen.- Permutationsbasierte Tests.