Manustatud failis on puistu koosseisu vaatluste tulemused sajas Saare maakonna kohas aastal 2002: koha koordinaadid, puude katvused (kuusk...muu), puistu üldine katvus, maakattetüüp ja Landsat ETM+ kanalites mõõdetud peegeldunud kiirgus (TM1 ... TM8).

1. Lähedased kohad on ilmselt sarnasemad kui kauged. Kui kaugele sarnasus püsib, kui arvutada rM statistik 500 m laiuste vahemikena?
2. Kui tugev ja kui oluline on Mantel korrelatsioon vahemaa ja puistu koosseisu vahel raadiuses 500 m ja raadiuses 1000 m?
3. Millise vahemaani on korrelatsioon p < 0.05 tasemel statistiliselt oluline?

Ka sellise ülesande saab lahendada RASA kalkulaatoris oleva Mantel testi.

• Kõigepealt on tarvis leida vajalik funktsioon RASA kalkulaatoris ja vaatata, mis kujul peavad olema lähteandmed. Pane tähele, et Mantel korrelatsioon eeldab, et on valmis arvutatud vahemaad või sarnasused ühes mõttes ja teises mõttes. Mõõdetakse korrelatsiooni eri tähendusega vahemaade vahel.
• Vahemaid ja sarnasusi saab aga arvutada kalkulaatori sarnasuste moodulis.
• Pane tähele, et sarnasuste arvutamisel peab esimeses veerus olema vaatluse ID number. Tuleb siis Exceli tabelis lisada ID veerg puude katvuste ette, koordinaatide ees on see juba olemas. Pane tähele, et puistu koosseisu näitavad tunnused Kuusk kuni muud puud.
• Salvesta arvutatud sarnasused.
• Ava salvestatud failid Excelis ja paiguta kõrvuti sama sarnasusnäitaja mõlemas tulemustetabelis -- näiteks vaatluskohtade eukleidiline vahemaa ja puistu erinevus eukleidilise kauguse järgi.
• Kõrvuti olevad erinevuste või sarnasuste veerud kopeeri RASA kalkulaatori Mantel testi aknasse. Oluline on, et ruumiline vahemaa kui argumenttunnus oleks esimeses veerus. Teises veerus olev tunnus kujutatakse graafikul sõltuva tunnusena.
• Vajuta nuppu Arvuta.