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Cet article examine les questions statistiques pertinentes pour la méthode comparative en biologie évolutive. Un modèle linéaire généralisé (GLM) est présenté pour l'analyse de données comparatives, qui peut être utilisé pour aborder des questions concernant la relation entre les traits ou entre les traits et les environnements, le taux d'évolution phénotypique, le degré d'effet phylogénétique et l'état ancestral d'un caractère. Notre approche met donc l'accent sur la similarité parmi les questions évolutives posées dans des études comparatives. Nous discutons ensuite des moyens de spécifier les sources d'erreur impliquées dans une étude comparative (par exemple, erreur de mesure, erreur due à l'évolution le long d'une phylogénie, erreur due à une mauvaise spécification d'une phylogénie) et montrons comment l'impact de ces sources d'erreur peut être pris en compte dans une analyse comparative. Contrairement à la plupart des méthodes comparatives phylogénétiques existantes, notre procédure offre une flexibilité substantielle dans le choix des hypothèses microévolutionnaires sous-jacentes à l'analyse statistique, permettant aux chercheurs de choisir les hypothèses les plus appropriées pour leur ensemble de données particulier et leur question évolutive. En développant cette approche, nous proposons également des moyens nouveaux d'incorporer la variation intra-espèces et/ou l'erreur de mesure dans les analyses phylogénétiques, d'estimer les états ancestraux et de considérer à la fois des caractères continus (quantitatifs) et catégoriques (qualitatifs ou "état") dans la même analyse.
Martins et al. (Tue,) ont étudié cette question.