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R語言中的Adonis分析如何理解

發(fā)布時間：2021-12-28 12:06:26 來源：億速云 閱讀：2963 作者：柒染 欄目：大數(shù)據(jù)

R語言中的Adonis分析如何理解，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

通常我們在做假設(shè)檢驗的時候，是看一個分組變量（也即因子型變量）對某個數(shù)值變量的影響，這時候我們針對數(shù)據(jù)特征可以選擇合適的檢驗方法，如下所示：

R語言中的Adonis分析如何理解

這種統(tǒng)計檢驗就是分析不同分組數(shù)據(jù)的差別，分組可以來自實驗本身的區(qū)組設(shè)計，也可以來自聚類分析。當(dāng)情形變得更復(fù)雜些——不同分組不再是單個數(shù)據(jù)變量，而是一個個數(shù)據(jù)矩陣的時候，例如微生物群落數(shù)據(jù)，我們需要更復(fù)雜的方法來進行分析，也就是組間差異分析的主要內(nèi)容。

R語言中的Adonis分析如何理解

Anosim分析  ，  Anosim  分析的一個缺點就是只能分析一個分組因素的影響，當(dāng)有兩個因素同時影響時可能得出錯誤結(jié)果。今天來介紹另一種非參數(shù)差異分析  Adonis  。
ADONIS  又稱置換多因素方差分析（  permutational MANOVA  ，也即  PERMANOVA  ）或非參數(shù)多因素方差分析（  nonparametric MANOVA  ），是一種基于樣品距離  (  默認為  distance="bray"  ，可以選擇其他距離，也可以直接使用距離矩陣進行分析  )  的非參數(shù)多元方差分析方法，是  MANOVA  的等同形式。該方法可分析不同分組因素對樣品距離的解釋度，記組間距離的方差為  SSb  、組內(nèi)距離的方差為  SSw  ，假如數(shù)據(jù)受分組影響顯著，那么  SSb  應(yīng)遠小于  SSw  ，因此構(gòu)造統(tǒng)計量  F  ：

R語言中的Adonis分析如何理解

其中  n  為樣本總數(shù)，  m  為組數(shù)。假如組間差異不顯著，即各組樣本均來自同一總體，那么  F≈1  ；假如組間差異顯著，  F>>1  。與方差分析的  MANOVA  不同的是，  Adonis  使用置換來獲得統(tǒng)計量  F  的分布而不是使用標(biāo)準  F  分布來進行判斷，因此是非參數(shù)方法。在  R  中  Adonis  分析可以使用  vegan  包中的  adonis()  以及  adonis2()  函數(shù)，示例如下：
#讀取物種和環(huán)境因子信息data=read.csv("otu_table.csv", header=TRUE, row.names=1)envir=read.table("environment.txt", header=TRUE)rownames(envir)=envir[,1]env=envir[,-1]#篩選高豐度物種并將物種數(shù)據(jù)標(biāo)準化means=apply(data, 1, mean)otu=data[names(means[means>10]),]otu=t(otu)#根據(jù)地理距離聚類kms=kmeans(env, centers=3, nstart=22)Position=factor(kms$cluster)#進行Adonis分析library(vegan)adonis=adonis(otu~Position, permutations=999)adonis

R語言中的Adonis分析如何理解

可以看到檢驗結(jié)果也是顯著的，而且結(jié)果中給出了每部分的R2。

與  Anosim  、  MRPP  不同的是，  Adonis  穩(wěn)健性大大提高，而且既可以處理因子變量也可以處理連續(xù)的數(shù)值變量（實質(zhì)上就是回歸）。由于  Adonis  為置換多因素方差分析，所以可以靈活使用方差分析的公式，因此分析效果大大增強。下面我們分析經(jīng)緯度單獨的影響，使用多元雙因素方差分析的公式：
adonis2=adonis(otu~Latitude*Longitude, env, permutations=999)adonis2

R語言中的Adonis分析如何理解

可以看出，經(jīng)度、緯度以及兩者交互對微生物群落均有顯著影響。

看完上述內(nèi)容，你們掌握R語言中的Adonis分析如何理解的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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