SSP (simulation-based sampling protocol) es un paquete de R que usa simulaciones de datos ecológicos y error estándar multivariado basado en disimilitudes (MultSE) como un estimador de precisión para evaluar la idoneidad de diferentes esfuerzos de muestreo de estudios que pondrán a prueba hipótesis usando análisis de varianza multivariado basado en distancias/disimilitudes y permutaciones (p. ej. PERMANOVA). El procedimiento consiste en simular varias matrices de datos que imiten varias de las características ecológicas relevantes de la comunidad de interés, utilizando para ello datos piloto. Para cada simulación, se ejecutan repetidamente varios (pocos o miles) esfuerzos de muestreo y se calcula el MultSE a cada uno. El valor medio, y cuantiles al 0.025 y 0.975 del MultSE es estimado para cada posibilidad de muestreo y se estandarizan con respecto al valor más bajo. El esfuerzo de muestreo óptimo se identifica como aquel en el que el aumento del esfuerzo no mejore el MultSE mas allá de un valor umbral (p. ej. 2.5%). SSP se puede utilizar para estimar el esfuerzo de muestreo en diseños experimentales simples (p. ej. un solo sitio), hasta diseños experimentales complejos (p. ej. varios sitios en diferentes hábitats), usando para ello estimación de componentes de variación en modelos lineales jerárquicos. El desempeño de SSP ha sido validado utilizando datos reales, principalmente con comunidades marinas, pero es perfectamente aplicable a cualquier contexto de comunidades (p. ej. vegetales, microbianas, fauna móvil). SSP es un paquete en el lenguaje de programación estadística R, disponible en el CRAN, pero se dispone de una versión en línea para usuarios sin experiencia en R.