PERMDISP procedure可分析multivariate homogeneity of group dispersions (variances)（组分散(方差)的多元同质性）。
betadisper函数在vegan包。 betadisper是Levene检验方差齐性的多变量模拟。群落和组中心之间的非欧几里得距离是通过减少原始距离到主坐标来实现的。这一程序最近被用作评估beta多样性的手段。
一组样本的多变量离散度(方差)是计算群落成员在多变量空间中到群落质心或空间中位数的平均距离。 为了检验是否一个或多个组的分散(方差)是不同的，对组成员到组质心的距离可进行方差分析（ANOVA）。另一种方法是进行置换检验（permutation test）。 如果组成员和组中心之间的距离是欧几里得距离，这就是Levene的方差齐性检验的多元模拟。 此外，对于组平均离散度的两两比较也可以使用置换检验进行。对于传统的群体离散度比较，另一种方法是通过Tukey检验。
代码语言：javascript复制1betadisper(d, group, type = c("median","centroid"), bias.adjust = FALSE,
2 sqrt.dist = FALSE, add = FALSE)
3d:群落的距离矩阵
4group:样本分组
5type：计算空间中值或组中心值。默认计算空间中值。
6bias.adjust：校准小样本偏差
7sqrt.dist:不相似性计算平方根例子
代码语言：javascript复制 1data(varespec)
2## 算Bray-Curtis distances
3dis <- vegdist(varespec)
4## 分组
5groups <- factor(c(rep(1,16), rep(2,8)), labels = c("grazed","ungrazed"))
6
7## Calculate multivariate dispersions
8mod <- betadisper(dis, groups)
9mod
10
11 Homogeneity of multivariate dispersions
12
13Call: betadisper(d = dis, group = groups)
14
15No. of Positive Eigenvalues: 15
16No. of Negative Eigenvalues: 8
17
18Average distance to median:
19 grazed ungrazed
20 0.3926 0.2706
21
22Eigenvalues for PCoA axes:
23(Showing 8 of 23 eigenvalues)
24 PCoA1 PCoA2 PCoA3 PCoA4 PCoA5 PCoA6 PCoA7 PCoA8
251.7552 1.1334 0.4429 0.3698 0.2454 0.1961 0.1751 0.1284
26
27###三种检验差异的方法
28## ANOVA
29anova(mod)
30
31## Permutation test
32permutest(mod, pairwise = TRUE, permutations = 99)
33
34## Tukey's Honest Significant Differences
35(mod.HSD <- TukeyHSD(mod))
36
37##画图
38## first two PCoA axes
39plot(mod)
1boxplot(mod)
实例
Link: https://www.pnas.org/content/111/9/E836
使用PERMDISP方法中的置换检验分析了实际群落与零模型构建的群落之间是否存在显著的差别。
