Słownik metodologiczny · Statystyka opisowa

Indeks Braya–Curtisa – jak porównać profile strategii w kolejnych pomiarach?

Indeks Braya–Curtisa mierzy, jak bardzo różnią się dwa profile wartości nieujemnych. W badaniach ESM porównuje profile strategii regulacji emocji w kolejnych sygnałach. Pokazujemy wzór, interpretację, przykład w R z vegan::vegdist i opis do pracy.

Strona główna / Słownik / Indeks Braya–Curtisa

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano:

W skrócie: Indeks Braya–Curtisa to miara niepodobieństwa dwóch profili wartości nieujemnych: suma bezwzględnych różnic podzielona przez sumę wszystkich wartości obu profili. Przyjmuje wartości od 0 (identyczne profile) do 1. W badaniach ESM porównuje profile strategii regulacji emocji w kolejnych sygnałach.

Co to jest indeks Braya–Curtisa?

Indeks Braya–Curtisa (ang. Bray–Curtis dissimilarity) to miara niepodobieństwa dwóch profili wartości nieujemnych. W ekologii porównuje liczebności gatunków w dwóch próbach. Lo i in. (2024) użyli go w badaniach nad regulacją emocji: zamiast gatunków są strategie, a zamiast prób – kolejne sygnały ESM (zob. wpis badania dzienniczkowe i EMA – analiza danych).

Wzór i interpretacja

Dla ocen xs strategii s w dwóch kolejnych pomiarach:

BCt = Σs |xs,t − xs,t−1| / Σs (xs,t + xs,t−1)

Wynik mieści się między 0 (identyczne profile) a 1 (profile bez części wspólnej). Baselga (2013) rozłożył go na dwa składniki: wymianę (nasilenie jednych elementów przechodzi na inne) i gradient (wspólny wzrost lub spadek). W regulacji emocji odpowiadają one przełączaniu strategii i zmianie ich nasilenia (Lo i in., 2024). W odróżnieniu od odchylenia standardowego między strategiami indeks uwzględnia, które strategie się zmieniły.

Wartości z kolejnych par sygnałów uśrednia się w osobie albo analizuje w modelu wielopoziomowym. Chen i in. (2026) pokazali, że przełączanie strategii wiązało się z większym dystresem, gdy kontekst był stabilny – zmienność to nie elastyczność. Indeks na tle innych miar omawia wpis zmienność regulacji emocji w ESM, a zmiany jednej zmiennej z pomiaru na pomiar opisuje RMSSD.

Przykład

Osoba ocenia pięć strategii (0–6) w czterech kolejnych sygnałach (dane fikcyjne). Dwa pierwsze są identyczne, więc BC = 0. W trzecim sygnale osoba przechodzi z ruminacji i przeformułowania na odwracanie uwagi i tłumienie: BC = 0.647. W czwartym używa tych samych strategii w tych samych proporcjach, ale dwa razy intensywniej: BC = 0.333. Indeks rośnie więc również bez przełączania.

Jak opisać w pracy

Zmienność regulacji emocji opisano indeksem Braya–Curtisa (Lo i in., 2024), liczonym dla profili pięciu strategii w parach kolejnych sygnałów tego samego dnia. Średnia wartość indeksu wyniosła 0.327 (trzy pary sygnałów).

Na co uważać

  • Same zera. Gdy w obu pomiarach żadna strategia nie była użyta, mianownik wynosi zero i indeksu nie da się policzyć.
  • Brakujące sygnały. Po pominiętym sygnale nie ma pary do porównania. Skutki braków dla miar opartych na kolejnych pomiarach omawia wpis o modelu autoregresyjnym i brakach danych.
  • To nie jest odległość euklidesowa. Macierz niepodobieństw można wykorzystać np. w analizie skupień, ale tylko metodą, która przyjmuje dowolne niepodobieństwa.
Przykład reprodukowalny

Indeks Braya–Curtisa w R

Kod liczy indeks funkcją vegdist(method = "bray") z pakietu vegan dla czterech kolejnych profili strategii, a potem sprawdza jedną wartość ręcznie ze wzoru.

Bray–Curtis dla kolejnych sygnałów jednej osoby

Dane wejściowe: oceny pięciu strategii regulacji emocji (0–6) w czterech kolejnych sygnałach jednej osoby (dane fikcyjne).

Co odczytać: pełną macierz niepodobieństw, wartości dla kolejnych par sygnałów i wynik obliczenia ręcznego.

R
suppressPackageStartupMessages(library(vegan))
# oceny 5 strategii regulacji (0–6) w 4 kolejnych sygnałach jednej osoby (dane fikcyjne)
prof <- rbind(s1 = c(ruminacja = 4, odwracanie = 1, przeformulowanie = 3, tlumienie = 0, dzielenie = 2),
              s2 = c(4, 1, 3, 0, 2),     # ten sam profil
              s3 = c(1, 3, 0, 2, 1),     # przełączenie na inne strategie
              s4 = c(2, 6, 0, 4, 2))     # te same proporcje, dwa razy większe nasilenie
bc <- vegdist(prof, method = "bray")
round(as.matrix(bc), 3)
m <- as.matrix(bc)
round(c(s1_s2 = m["s1", "s2"], s2_s3 = m["s2", "s3"], s3_s4 = m["s3", "s4"]), 3)  # kolejne sygnały
# to samo ręcznie: suma |różnic| / suma ocen obu profili
round(sum(abs(prof["s3", ] - prof["s2", ])) / sum(prof["s3", ] + prof["s2", ]), 3)
Wynik w R
      s1    s2    s3    s4
s1 0.000 0.000 0.647 0.583
s2 0.000 0.000 0.647 0.583
s3 0.647 0.647 0.000 0.333
s4 0.583 0.583 0.333 0.000
s1_s2 s2_s3 s3_s4
0.000 0.647 0.333
[1] 0.647

Bibliografia oprogramowania

Wyniki pochodzą z uruchomienia pokazanego kodu w R 4.5.3 (pakiet vegan). W pracy podaj wersje faktycznie użytych pakietów (sessionInfo()).

  1. R: R Core Team. (2026). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.5.3) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
  2. vegan (wersja 2.7-3): Oksanen, J., Simpson, G. L., Blanchet, F. G., Kindt, R., Legendre, P., Minchin, P. R., O’Hara, R. B., Solymos, P., Stevens, M. H. H., Szoecs, E., Wagner, H., Barbour, M., Bedward, M., Bolker, B., Borcard, D., Borman, T., Carvalho, G., Chirico, M., De Caceres, M., … Weedon, J. (2026). vegan: Community ecology package (R package version 2.7-3) [Computer software]. https://doi.org/10.32614/CRAN.package.vegan

Najczęstsze pytania

Co oznacza indeks Braya–Curtisa równy 0, a co równy 1?

Wartość 0 oznacza identyczne profile, np. te same oceny wszystkich strategii w dwóch kolejnych sygnałach. Wartość 1 oznacza profile bez części wspólnej: każda strategia użyta w jednym pomiarze ma w drugim ocenę zero.

Jak policzyć indeks Braya–Curtisa w R?

Ułóż profile w wierszach macierzy (pomiary × strategie) i wywołaj vegan::vegdist(x, method = "bray"). Dla danych ESM bierz z macierzy tylko pary kolejnych sygnałów tej samej osoby i tego samego dnia.

Czym Bray–Curtis różni się od odchylenia standardowego strategii?

SD między strategiami opisuje rozrzut ocen w jednym pomiarze i nie uwzględnia kolejności pomiarów. Bray–Curtis porównuje cały profil z profilem z poprzedniego sygnału, a jego składniki oddzielają przełączanie strategii od zmiany ich nasilenia (Lo i in., 2024).

Powiązane hasła

RMSSD – średnia kwadratowa kolejnych różnicInercja emocjonalnaOdchylenie standardoweModel wielopoziomowyAnaliza skupieńSkalowanie wielowymiarowe (MDS)

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Zmienność regulacji emocji w ESM

SD i względne SD, Bray–Curtis z podziałem na przełączanie i zmianę nasilenia, RMSSD, AR, %DET i entropia – wzory, R i interpretacja.

Czytaj →Poradnik

Badania dzienniczkowe i EMA – analiza danych

Compliance, ICC, centrowanie w osobie, opóźnienia w obrębie dnia, reaktywność afektywna w lme4 i rzetelność zmiany – z kodem R i wzorem opisu.

Czytaj →Poradnik

Model autoregresyjny i braki danych w ESM

Inercja afektu w modelu MLAR(1), centrowanie opóźnienia, compliance oraz braki MCAR i ogonowe – z symulacją w lme4 i zaleceniami projektowymi.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Wyceń analizęOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Baselga, A. (2013). Separating the two components of abundance-based dissimilarity: Balanced changes in abundance vs. abundance gradients. Methods in Ecology and Evolution, 4(6), 552–557. https://doi.org/10.1111/2041-210x.12029 ● Otwarty dostęp
  2. Chen, M. S., Bi, K., Deng, W., Zhu, Y., & Joormann, J. (2026). Variability is not flexibility: Emotion regulation switching predicts increased momentary distress when context is stable. Journal of Psychopathology and Clinical Science, 135(7), 994–1006. https://doi.org/10.1037/abn0001108
  3. Lo, T. T., Van Lissa, C. J., Verhagen, M., Hoemann, K., Erbaş, Y., & Maciejewski, D. F. (2024). A theory-informed emotion regulation variability index: Bray–Curtis dissimilarity. Emotion, 24(5), 1273–1285. https://doi.org/10.1037/emo0001344 ● Otwarty dostęp: pełny tekst

Cytowania BibTeX

@article{baselga2013separating, author={Baselga, Andrés}, title={{Separating the two components of abundance-based dissimilarity: Balanced changes in abundance vs. abundance gradients}}, journal={Methods in Ecology and Evolution}, year={2013}, volume={4}, number={6}, pages={552--557}, doi={10.1111/2041-210x.12029}}
@article{chen2026variability, author={Chen, Mark Shuquan and Bi, Kaiwen and Deng, Wisteria and Zhu, Yutong and Joormann, Jutta}, title={{Variability is not flexibility: Emotion regulation switching predicts increased momentary distress when context is stable}}, journal={Journal of Psychopathology and Clinical Science}, year={2026}, volume={135}, number={7}, pages={994--1006}, doi={10.1037/abn0001108}}
@article{lo2024theory, author={Lo, Tak Tsun and Van Lissa, Caspar J. and Verhagen, Maaike and Hoemann, Katie and Erbaş, Yasemin and Maciejewski, Dominique F.}, title={{A theory-informed emotion regulation variability index: Bray–Curtis dissimilarity}}, journal={Emotion}, year={2024}, volume={24}, number={5}, pages={1273--1285}, doi={10.1037/emo0001344}}
R