如何按照 NMDS 向 ANOSIM 测试添加环境因素/解释变量

Question

我正在尝试分析三个不同地点的物种组成与每个地点测量的环境因素之间的关系。我创建了一个 NMDS 图，然后开始尝试执行 ANOSIM 测试。我只能弄清楚如何测试三个站点之间的相似性，但无法弄清楚如何在相似性中添加环境因素作为变量。 species_ 是我的数据框，仅包含丰度 speciesdata_ 是我的数据框，其中包含丰度、地点和栖息地作为列。

ano = anosim(species_, speciesdata_$Habitat, distance = "bray", permutations = 9999)

Answer 1

我建议查看

vegan

包中提供的一些其他功能。

例如，

envfit

可用于将环境向量拟合到 NMDS 图上。

adonis

函数提供了另一种方法来测试哪些环境变量正在影响群落结构。

阅读

vegan

文档并检查

vegan

CRAN 页面上提供的小插图： https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html

Answer 2

我还会考虑使用规范排序（例如 CCA / RDA）来表示由环境变量（“约束”）解释的物种组成变化。 nMDS（无约束排序）将允许您仅根据物种组成（无约束）在计划中表示站点之间的差异。 PERMANOVA 测试还可以帮助您描述哪些变量在统计上影响物种数据集（rw2 提到的

adonis

函数）。然后，您可以通过在 RDA/CCA 中仅表示对站点之间“显着”影响的物种组成的变量来构建更简洁的模型。请记住，ANOSIM 测试仅允许测试多元数据集（即站点的物种组成）和环境“分类”变量之间的显着性。如果您的 speciesdata$Habitat 数据框由分类变量和连续变量组成，那么您可能应该考虑 PERMANOVA 测试。