Al esforzarse por encontrar los métodos de ordenación que mejor predicen los factores del sitio medidos de forma independiente, surgen las siguientes preguntas: ¿depende la elección óptima del tipo de comunidad biológica analizada? ¿Se necesitan diferentes métodos de ordenación para abordar diferentes factores del sitio? Al mismo tiempo, exploro enfoques de similitud alternativos de ordenaciones completas, así como el papel de las transformaciones aplicadas a la escala utilizada para medir el rendimiento de las especies. La combinación de métodos y transformaciones de datos resulta en 96 soluciones alternativas para cualquier conjunto de datos. Estas se comparan mediante una representación gráfica, es decir, una ordenación de ordenaciones. La bondad de ajuste de los factores del sitio medidos de forma independiente se evalúa mediante dos métodos alternativos. Los 96 valores de rendimiento resultantes sirven como variables independientes en superficies de tendencia superpuestas a la ordenación de ordenaciones. Los resultados de dos conjuntos de datos del mundo real indican que algunos métodos de ordenación varían considerablemente con la transformación de datos. Las puntuaciones cercanas a una escala binaria funcionan mejor en casi todos los métodos de ordenación. Los métodos que restringen intrínsecamente el rango de puntuaciones de especies, como el análisis de componentes principales basado en correlación, el análisis de correspondencia (incluida su versión detrended), el escalamiento multidimensional no métrico, así como el análisis de coordenadas principales basado en la distancia de Bray-Curtis, siempre figuran entre los métodos más exitosos, independientemente de los datos utilizados.