В настоящее время я провожу метаанализ, сосредоточенный на связывании функциональных признаков фруктов и диспергаторов в тропических лесах Гвианского щита.Благодаря полевым работам и добыче литературы я собрал признаки как для фруктов (цвет, количество семян, тип плодов, длина плодов, длина семян и т. Д.), Так и для животных (масса тела, размер зазоров, статус защиты МСОП), а такжевзаимодействия между ними (в виде списка ребер).Поскольку существуют как числовые, так и категориальные переменные, с этим набором данных было сложно работать, и поэтому я создал дополнительную матрицу для обхода этого.Для этой матрицы все числовые переменные были разделены на категории.Например, масса тела и размер зева были изменены с граммов / сантиметров на маленькие, средние и большие.В матрице каждая отдельная категория признаков для каждой переменной для животных составляет имена строк, а каждое отдельное значение признаков для фруктов - имя столбца.После этого я оцениваю, сколько раз эти взаимодействия происходили в моих исходных данных.Это дало матрицу, похожую на эту (но больше):
Матрица оценок черт
Теперь для моего актуального вопроса: я хочу статистически проанализировать эту матрицу, чтобы проверить, какие взаимодействия происходятчаще, чем можно было бы ожидать, основываясь на случайном взаимодействии - или, если выразить это с точки зрения экологии, - какие дисперсионные синдромы я могу извлечь из данных.Чтобы сделать это, я думаю, что мне нужен своего рода тест перестановки, но я не могу найти ни одного, который, кажется, соответствует моим данным.Кто-нибудь из вас знает какие-либо конкретные тесты, которые будут работать для данных этого типа и которые я могу выполнить в R?Любая помощь будет высоко оценена.