Matrix-based methods, including parsimony programs, represent and treat missing data in the same way, such that every character-state is possible, and inapplicable data, such that every character state is impossible. This is because the hierarchical nature of homology assessments cannot be represented in taxon–character matrices. We show that the hierarchical representation of hypotheses of homology used in three-item analysis permits the accurate treatment of missing and inapplicable data.

Les méthodes qui utilisent des matrices, dont les programmes de parcimonie, représentent et traitent de la même manière les données manquantes, pour lesquelles tout état de caractère est possible, et les données non applicables, pour lesquelles tout état de caractère est impossible. Ce problème vient du fait que la nature hiérarchique des hypothèses d’homologie ne peut pas être représentée dans une matrice taxons–caractères. Nous montrons que la représentation hiérarchique des hypothèses d’homologie utilisée en analyse à trois éléments permet de traiter correctement les données manquantes et non applicables.