Сравнение многих корреляций в R

Question

У меня есть сотни корреляций популяций (разных видов, мест и т. Д.) С течением времени. Как я могу статистически проанализировать все эти корреляции (для их соответствующих групп)?

У меня есть p-значения, CI, коэффициенты корреляции для каждой из 600+ корреляций, но как я могу сравнить их в группах (виды, местоположение и т. Д.).

Я попытался выполнить большие частичные корреляции с данными, связывающими численность популяции (в процентах) и год, с видами и местоположением (превращенными в фиктивные переменные) в качестве контролируемых факторов при корреляции внутри семей и с местоположением (в качестве фиктивной переменной) в качестве контролируемого переменная при корреляции внутри вида, но я не уверен, что это правильно.

Вот некоторые примеры данных, но это более сложный вопрос, чем реальные проблемы с данными:

Location    Species                 Year    Section Total   Percent Family
Chiswell A  Black-legged Kittiwake  1976    Central 310 16.78397401 Gull
Chiswell A  Black-legged Kittiwake  1986    Central 982 53.16729832 Gull
Chiswell A  Black-legged Kittiwake  1989    Central 555 30.04872767 Gull
Chiswell B  Common Murre            1976    Central 150 20.6043956  Auk
Chiswell B  Common Murre            1986    Central 385 52.88461538 Auk
Chiswell B  Common Murre            1991    Central 193 26.51098901 Auk
Natoa Is    Black-legged Kittiwake  1976    Central 70  12.77372263 Gull
Natoa Is    Black-legged Kittiwake  1986    Central 168 30.65693431 Gull
Natoa Is    Black-legged Kittiwake  1989    Central 310 56.56934307 Gull
Wooded Is   Black-legged Kittiwake  1972    Central 1560    13.35159192 Gull
Wooded Is   Pelagic Cormorant       1972    Central 144 45.56962025 Cormorant
Wooded Is   Black-legged Kittiwake  1976    Central 2350    20.11297501 Gull
Wooded Is   Glaucous-winged Gull    1976    Central 150 13.83763838 Gull
Wooded Is   Horned Puffin           1976    Central 30  33.33333333 Auk
Wooded Is   Pelagic Cormorant       1976    Central 44  13.92405063 Cormorant
Wooded Is   Pigeon Guillemot        1976    Central 100 37.59398496 Auk
Wooded Is   Red-faced Cormorant     1976    Central 4   66.66666667 Cormorant
Wooded Is   Tufted Puffin           1976    Central 9600    98.21976673 Auk
Wooded Is   Black-legged Kittiwake  2000    Central 5587    47.81752824 Gull
Wooded Is   Glaucous-winged Gull    2000    Central 472 43.54243542 Gull
Wooded Is   Horned Puffin           2000    Central 30  33.33333333 Auk
Wooded Is   Pelagic Cormorant       2000    Central 64  20.25316456 Cormorant
Wooded Is   Pigeon Guillemot        2000    Central 83  31.20300752 Auk
Wooded Is   Red-faced Cormorant     2000    Central 1   16.66666667 Cormorant
Wooded Is   Tufted Puffin           2000    Central 87  0.890116636 Auk
Wooded Is   Black-legged Kittiwake  2001    Central 2187    18.71790483 Gull
Wooded Is   Glaucous-winged Gull    2001    Central 462 42.6199262  Gull
Wooded Is   Horned Puffin           2001    Central 30  33.33333333 Auk
Wooded Is   Pelagic Cormorant       2001    Central 64  20.25316456 Cormorant
Wooded Is   Pigeon Guillemot        2001    Central 83  31.20300752 Auk
Wooded Is   Red-faced Cormorant     2001    Central 1   16.66666667 Cormorant
Wooded Is   Tufted Puffin           2001    Central 87  0.890116636 Auk

Любой совет приветствуется, спасибо!

Answer 1

Это выходит за рамки вопроса переполнения стека и, вероятно, должно быть размещено на более статистически ориентированном форуме.

Тем не менее, я бы проверить vegan пакет и, в частности, посмотрите на канонический анализ корреспонденции или анализ основных компонентов. Методы определения типа, такие как позволяют вам уменьшить размерность и посмотреть на значимые / полезные корреляции между многими различными группирующими переменными.

вегетарианский

Обновить

С временным рядом в качестве одной из переменных в модели, было бы статистически правильно определить, есть ли эффекты, связанные с повторяющимися коллекциями во времени. Многофакторная ANOVA может быть более полезной при определении корреляции между переменными, чем при нахождении групп точек в методе ординации.