Carregando as bibliotecas
(df <- data.frame(C1 = c(10, 10, 10, 10), C2 = c(0, 20, 35, 5), C3 = c(25, 15, 0, 2), row.names = c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4")))
## C1 C2 C3
## sp1 10 0 25
## sp2 10 20 15
## sp3 10 35 0
## sp4 10 5 2
Dados
library(entropart)
mc<-MetaCommunity(df)
plot(mc)

Diversidade alfa, beta e gama dos dados para q=0
summary(DivPart(q=1, mc), Correction="None")
## HCDT diversity partitioning of order 1 of metaCommunity mc
##
## Alpha diversity of communities:
## C1 C2 C3
## 4.000000 2.429521 2.273918
## Total alpha diversity of the communities:
## [1] 2.806199
## Beta diversity of the communities:
## None
## 1.358779
## Gamma diversity of the metacommunity:
## None
## 3.813005
Diversidade alfa, beta e gama dos dados para q=1
summary(DivPart(q=2, mc), Correction="None")
## HCDT diversity partitioning of order 2 of metaCommunity mc
##
## Alpha diversity of communities:
## C1 C2 C3
## 4.000000 2.181818 2.065574
## Total alpha diversity of the communities:
## [1] 2.515807
## Beta diversity of the communities:
## None
## 1.467046
## Gamma diversity of the metacommunity:
## None
## 3.690806
Diversidade alfa, beta e gama dos dados para q=27
autoplot(DivProfile(q.seq = seq(0, 2, 0.1),MC=mc, Correction = "None"))

A diversidade alfa da comunidade 1 é contínua, as espécies são iguais em abundância. Enquanto que a da comunidade 2 e 3 não são iguais, a abundãncia de espécies variam, sendo a abundância da comunidade 2 maior que a da comunidade 3.
As assembleias locais são parecidas, já que o valor de beta é próximo de 1, significando que a diversidade local é próxima da diversidade gama.