方差分解分析变量筛选与显著性计算
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发布时间：2024-10-24 09:26
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时间：2024-10-24 19:26
VPA（Variance Partitioning Analysis）在地球环境科学中，用于分析不同环境因素对生物群落组成的影响。方差分解方法可揭示各变量对因变量的贡献程度。R语言中的vegan包提供执行此分析的工具，包括冗余分析（RDA）和约束排序方法（如CCA、RDA、capscale）。
在变量筛选中，RDA（冗余分析）结合主成分分析，用于分析多响应变量与解释变量之间的关系。ordistep函数用于自动选择主要变量。VPA根据环境因子类别进行排序分析，偏分析（partialRDA）在控制其他类环境因子的情况下，评估某一类环境因子对生物群落变化的贡献。分类包括环境因子和空间相邻因子，通过varpart函数计算。
结果展示各类环境因子对生物群落变化的单独贡献、相互作用贡献以及无法解释的部分。方差分解图示化显示不同类因子的贡献比例。环境因素对生物群落变化解释程度较高，而空间相邻因素也表现出显著性。在多类情况下，分析进一步细化各类因子的贡献。
VPA与显著性计算结合，不仅揭示环境因素对生物群落的解释力，还评估其统计显著性。结果通过图像直观展示，环境因素贡献显著，空间相邻因素贡献较为显著。多类分析提供更细致的视角，理解不同因素间的相互作用和独立效应。
