Should the Mantel test be used in spatial analysis?
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Mantel test is widely used in biology, including landscape ecology and genetics, to detect spatial structures in data or control for spatial correlation in the relationship between two data sets, for example community composition and environment. The study demonstrates that this is an incorrect use of that test. The null hypothesis of the Mantel test differs from that of correlation analysis; the statistics computed in the two types of analyses differ. We examined the basic assumptions of the Mantel test in spatial analysis and showed that they are not verified in most studies. We showed the consequences, in terms of power, of the mismatch between these assumptions and the Mantel testing procedure. The Mantel test H 0 is the absence of relationship between values in two dissimilarity matrices, not the independence between two random variables or data tables. The Mantel R 2 differs from the R 2 of correlation, regression and canonical analysis; these two statistics cannot be reduced to one another. Using simulated data, we show that in spatial analysis, the assumptions of linearity and homoscedasticity of the Mantel test (H 1 : small values of D 1 correspond to small values of D 2 and large values of D 1 to large values of D 2 ) do not hold in most cases, except when spatial correlation extends over the whole study area. Using extensive simulations of spatially correlated data involving different representations of geographic relationships, we show that the power of the Mantel test is always lower than that of distance‐based Moran's eigenvector map (dbMEM) analysis and that the Mantel R 2 is always smaller than in dbMEM analysis, and uninterpretable. These simulation results are novel contributions to the Mantel debate. We also show that regression on a geographic distance matrix does not remove the spatial structure from response data and does not produce spatially uncorrelated residuals. Our main conclusion is that Mantel tests should be restricted to questions that, in the domain of application, only concern dissimilarity matrices, and are not derived from questions that can be formulated as the analysis of the vectors and matrices from which one can compute dissimilarity matrices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,108 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».