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QCBS R Workshop Series
This series of 10 workshops walks participants through the steps required to use R for a wide array of statistical analyses relevant to research in biology and ecology. These open-access workshops were created by members of the QCBS both for members of the QCBS and the larger community.
The content of this workshop has been peer-reviewed by several QCBS members. If you would like to suggest modifications, please contact the current series coordinators, listed here or open a pull request (see contributing guidelines at https://qcbsrworkshops.github.io/presenter-developer-protocol/developing-en.html).
Série d’ateliers R du CSBQ
Cette série de 10 ateliers guide les participants à travers les étapes requises afin de maîtriser le logiciel R pour une grande variété d’analyses statistiques pertinentes en recherche en biologie et en écologie. Ces ateliers en libre accès ont été créés par des membres du CSBQ à la fois pour les membres du CSBQ et pour la grande communauté d’utilisateurs de R.
Le contenu de cet atelier a été révisé par plusieurs membres du CSBQ. Si vous souhaitez y apporter des modifications, veuillez SVP contacter les coordonnateurs actuels de la série, listés ici ou ouvrez un pull request (voir les instructions https://qcbsrworkshops.github.io/presenter-developer-protocol/developper-fr.html).
Workshop 9: Multivariate analyses
In this workshop, you will learn the basics of multivariate analyses that will allow you to reveal patterns in your community composition data. You will first learn to choose appropriate distance metrics and transformations to then perform various multivariate analyses: clustering analysis, Principal Component Analysis (PCA), Correspondence Analysis (CA), Principal Coordinate Analysis (PCoA) and Non-Metric MultiDimensional Scaling (NMDS).
Material in R script is partly obtained from: Borcard, Gillet & Legendre (2011). Numerical Ecology with R. Springer New York.
Atelier 9: Analyses multivariées
Dans cet atelier, vous apprendrez les bases des analyses multivariées qui vous permettront de révéler les patrons de diversité dans vos données de communautés. Vous apprendrez d’abord comment choisir les mesures de distance et les transformations appropriées pour ensuite réaliser plusieurs types d’analyses multivariées: des groupements, des Analyses en Composantes Principales (PCA), des Analyses de Correspondance (CA), des Analyses en Coordonnées Principales (PCoA) et des Positionnements Multidimensionnels Non-Métriques (NMDS).
Le script R est en parti issu de: Borcard, Gillet & Legendre (2011). Numerical Ecology with R. Springer New York
Workshop materials
| Language | Slides | Bookdown | Wiki | Script | GitHub |
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