Análisis de Correlación Canónica
El análisis de correlación canónica (ACC) se basa en las relaciones simétricas entre dos variables (Gotelli y Ellison 2004), es decir, ACC sume el error tanto en las variables dependientes e independientes. El objetivo del análisis es relacionar simultáneamente dos (o más) grupos de variables usualmente continuas, de las cuales un grupo usualmente es considerado como independiente y el otro como dependiente. Por lo tanto, mientras la regresión múltiple incluye solo una variable dependiente, el ACC incluye múltiples variables dependientes (McGarigal et al., 2000). El análisis crea combinaciones lineales (i.e. variables canónicas) de los dos grupos de variables, de forma que la correlación entre grupos de variables se maximiza. El procedimiento organiza los elementos a lo largo de un gradiente ambiental (ejes) definido por las variables canónicas. La ventaja del análisis es que los residuales de la correlación son incluidos en los parámetros del ACC (Jongman et al., 1995).