Analisi statistica

L’utilizzo di numerosi indici metrici del paesaggio impone spesso la necessità di definire un core set di indicatori che siano significativi per lo studio della struttura del paesaggio, evitando di incorrere nella ridondanza associata agli stessi e limitando il numero delle variabili da analizzare, facilitandone la loro comprensione. Il calcolo del coefficiente di correlazione di Pearson è utile per effettuare uno screening tra gli indici metrici del paesaggio (Riitters et al. 1995). Quando il valore assoluto di questo coefficiente tra due indici metrici è uguale o maggiore a 0,9 allora i due indicatori sono tra loro fortemente correlati ed uno dei due può essere selezionato come rappresentante per entrambi (Lausch e Herzog 2002). Inoltre l’elevato numero di variabili da analizzare anche a seguito dello screening effettuato ha suggerito la necessità di ricorrere all’analisi statistica multivariata, in particolare all’analisi delle componenti principali (PCA) . L’obiettivo della PCA è di rendere le variabili osservate facilmente interpretabili e di evidenziare e sintetizzare l’informazione insita in esse. Tale analisi statistica è stata condotta sia sui set di indici metrici del paesaggio per le tre aree vaste oggetto indagine e per i due anni di riferimento 2000 e 2008, che sui dati relativi alla determinazione della funzione di carbon sink del vigneto, data la complessità delle variabili e le molteplici informazioni ad esse associate. La PCA è stata eseguita usando il software statistico R (R Development Core Team - 2008). Tale software è stato utilizzato anche per verificare la significativà delle differenze tre le medie riscontrate nei dati del bilancio del carbonio. Lo stesso software di dati è stato utilizzato per l’analisi statistica della varianza, test t-student e di wilcoxon per campioni appaiati.

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