DetailsAnalysis of similarities (AN

Details

Analysis of similarities (ANOSIM) provides a way to test statistically whether there is a significant difference between two or more groups of sampling units. Function anosim operates directly on a dissimilarity matrix. A suitable dissimilarity matrix is produced by functions dist or vegdist. The method is philosophically allied with NMDS ordination (isoMDS), in that it uses only the rank order of dissimilarity values.

If two groups of sampling units are really different in their species composition, then compositional dissimilarities between the groups ought to be greater than those within the groups. The anosim statistic R is based on the difference of mean ranks between groups (r_B) and within groups (r_W):

Note

I don't quite trust this method. Somebody should study its performance carefully. The function returns a lot of information to ease further scrutiny. Most anosim models could be analysed with adonis which seems to be a more robust alternative.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รายละเอียดการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกัน (ANOSIM) มีวิธีการทดสอบทางสถิติว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองคนหรือมากกว่ากลุ่มของหน่วยตัวอย่าง anosim ฟังก์ชั่นการดำเนินงานโดยตรงในเมทริกซ์แตกต่าง เมทริกซ์ความแตกต่างที่เหมาะสมเป็นที่ผลิตโดยฟังก์ชั่นอ. หรือ vegdist วิธีการเป็นพันธมิตรปรัชญากับ NMDS บวช (isoMDS) ในการที่จะใช้คำสั่งเพียงตำแหน่งของค่าความแตกต่างกัน. หากทั้งสองกลุ่มของหน่วยตัวอย่างเป็นจริงที่แตกต่างกันในองค์ประกอบของสายพันธุ์ของพวกเขาแล้วความแตกต่าง compositional ระหว่างกลุ่มที่ควรจะเป็นมากกว่า ภายในกลุ่ม สถิติ anosim R จะขึ้นอยู่กับความแตกต่างของการจัดอันดับค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม (r_B) และภายในกลุ่ม (r_W): หมายเหตุผมไม่ไว้วางใจค่อนข้างวิธีนี้ ใครบางคนควรศึกษาประสิทธิภาพการทำงานอย่างรอบคอบ ฟังก์ชั่นส่งกลับข้อมูลจำนวนมากเพื่อความสะดวกในการตรวจสอบข้อเท็จจริงต่อไป ส่วนใหญ่รุ่น anosim จะได้รับการวิเคราะห์ด้วยอิเหนาซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รายละเอียด

การวิเคราะห์ความเหมือน ( anosim ) มีวิธีการทดสอบทางสถิติว่ามีความแตกต่างกันระหว่างสองหรือมากกว่ากลุ่มของหน่วยตัวอย่าง ฟังก์ชัน anosim ทำงานโดยตรงบนความแตกต่างเมทริกซ์ เมทริกซ์จะเหมาะผลิต โดยหน้าที่หรือ vegdist Dist . วิธีการเป็นพันธมิตรกับนักปราชญ์ nmds การบวช ( isomds )ในการที่จะใช้อันดับของความแตกต่างค่า

ถ้าสองกลุ่มของหน่วยตัวอย่างจริงๆที่แตกต่างกันในชนิดขององค์ประกอบ แล้ว dissimilarities ส่วนประกอบระหว่างกลุ่มที่ควรจะสูงกว่าภายในกลุ่ม การ anosim สถิติ r ขึ้นกับความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มและอันดับ r_b ) ภายในกลุ่ม ( r_w ) หมายเหตุ :



ผมไม่ค่อยเชื่อวิธีนี้ .ใครควรศึกษาการทำงานของมันอย่างระมัดระวัง ฟังก์ชันส่งกลับข้อมูลจํานวนมากเพื่อความสะดวกในการตรวจสอบต่อไป รุ่น anosim มากที่สุดอาจจะวิเคราะห์กับอิเหนา ซึ่งดูเหมือนจะเป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งมากขึ้น