R語言中的Adonis分析如何理解

發布時間：2021-12-28 12:06:26 來源：億速云閱讀：2973 作者：柒染欄目：大數據

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

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

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這種統計檢驗就是分析不同分組數據的差別，分組可以來自實驗本身的區組設計，也可以來自聚類分析。當情形變得更復雜些——不同分組不再是單個數據變量，而是一個個數據矩陣的時候，例如微生物群落數據，我們需要更復雜的方法來進行分析，也就是組間差異分析的主要內容。

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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，當有兩個因素同時影響時可能得出錯誤結果。今天來介紹另一種非參數差異分析 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 、組內距離的方差為 SSw ，假如數據受分組影響顯著，那么 SSb 應遠小于 SSw ，因此構造統計量 F ：

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其中 n 為樣本總數， m 為組數。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 使用置換來獲得統計量 F 的分布而不是使用標準 F 分布來進行判斷，因此是非參數方法。在 R 中 Adonis 分析可以使用 vegan 包中的 adonis() 以及 adonis2() 函數，示例如下：

#讀取物種和環境因子信息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據標準化means=apply(data, 1, mean)otu=data[names(means[means>10]),]otu=t(otu)#根據地理距離聚類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

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可以看到檢驗結果也是顯著的，而且結果中給出了每部分的R²。

與 Anosim 、 MRPP 不同的是， Adonis 穩健性大大提高，而且既可以處理因子變量也可以處理連續的數值變量（實質上就是回歸）。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

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可以看出，經度、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？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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