It appears like you have a perfect design for any kind of ordination. Check Fig. 3 in our latest work (Domer et al. 2019) on bird communities in riparian corridors at the Negev desert. We used nMDS, though Primer 6 can offer many other ordination types. In this method species composition similarities are compared among samples (all pairwise combinations) using either Jaccard or Bray-curtis index. It will then plot all your samples on 2 (or 3) axes state-space. You can then mark your 4 treatments differently and see how they cluster (compared with your 4 "treatments" we only had two, which were nicely separated). Real distance among sites can also be entered to the model based on your GPS measures.

Yes, ordination then PERMANOVA followed by post hoc comparisons if p is < 0.05

Hola Coline, además de los análisis estadísticos que te sugieren los autores arriba, podrías caracterizar la comunidad de aves utilizando dos variables muy sencillas que seguro tienes ya sacadas, una es la de la constancia de cada especie a lo largo del año, si es una especie constante o residente y se encuentra en todas las estaciones. La segunda es la de la abundancia relativa de cada especie. Combinando constancia y abundancia relativa puedes obtener aquellas especies más características de cada sitio y seguramente tendrás diferencias entre cada sitio. Esto te lo sugiero si es que no te sientes cómoda o no cuentas con ayuda para hacer análisis estadísticos.

Thanks a lot for your helpful answers

Suerte Coline!

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