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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 10: Advanced multivariate analyses
In this workshop, you will learn how to perform advanced multivariate analyses on community data. This workshop concentrates on constrained methods such as redundancy analysis (RDA), multivariate regression tree (MRT) and linear discriminant analysis (LDA) to explore how environmental variables may be driving patterns in species assemblage across sites.
Material in R scripts adapted from: Borcard, Gillet & Legendre (2011). Numerical Ecology with R. Springer New York.
Atelier 10: Analyses multivariées avancées
Durant cet atelier, vous apprendrez à réaliser des analyses multivariées avancées sur des données de communauté. Cet atelier se concentre sur les méthodes sous contraintes, telles que l’analyse canonique de redondances (RDA), l’arbre de régression multivarié (MRT) et l’analyse discriminante linéaire (LDA) afin d’explorer comment les variables environnementales peuvent expliquer les patrons de composition en espèces à travers différents sites.
Matériel des scripts R adapté de: Borcard, Gillet & Legendre (2011). Numerical Ecology with R. Springer New York.
Workshop materials
| Language | Slides | Bookdown | Wiki | Script | GitHub |
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