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m3m Monografias Tercer Milenio 4: 85-96

The classical Jaccard and Sorensen indices compositional similarity (and others indices that depend upon the same variables) are a notoriously sensitive to sample size, especially for assemblages with numerous rare species. Furthers, because these indices are based solely on presence-absence data, accurate estimators for them are unattainable. We provide a probabilistic derivation to formulate for the classic incidence-based forms of these indices and extend this approach of Sorensen-type indices based on species abundance data. We then propose estimators for these indices that include the effect of unseen shared species, based on either (replicated) indicence- or abundance- based sample data. In sampling simulations, these new estimator prove to be considerably less biased than classic indices when a substantial proportion od species are missing from samples. Based on species-rich empirical datasets, we show how incorporating the effect of unseen shared species not only increases accuracy but also can change the interpretation of results.

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