nMDS看似贫穷的Shepard的情节，但ANOSIM / ADONIS很好

Question

与我的Hellinger转换数据（26个样本，3000多种/ OTU）产生了Bray-Curtis的不同之处，我接着建立了一个MDS图。 我得到了以下指标：

Dimensions: 2 
Stress:     0.111155 
Stress type 1, weak ties
Two convergent solutions found after 2 tries
Scaling: centring, PC rotation, halfchange scaling 
Species: expanded scores based on ‘ALG_Hellinger’

然而，相应的Shepard的情节如下：

其中，虽然实现良好的拟合似乎BC不相似性没有足够的分辨率来区分样本。这是对的吗？

通过ANOSIM进行测试，我得到了以下内容，

ANOSIM statistic R:     1 
Significance: 0.001 

Permutation: free
Number of permutations: 999

Upper quantiles of permutations (null model):
 90%   95% 97.5%   99% 
 0.123 0.166 0.203 0.249 

 Dissimilarity ranks between and within classes:
                  0%   25%   50%    75% 100%   N
 Between               97 154.0 212.0 266.50  325 229
 Cliona celata complex 19  32.0  46.0  59.00   66  21
 Cliona viridis         3  26.5  37.5  48.50   60   6
 Dysidea fragilis      56  56.5  57.0  59.50   62   3
 Phorbas fictitius      1  18.5  48.5  79.75   96  66

ADONIS告诉我同样的事情：

 Permutation: free
 Number of permutations: 999

 Terms added sequentially (first to last)

      Df SumsOfSqs MeanSqs F.Model      R2 Pr(>F)    
 SCIE_NAME  3    7.8738 2.62461  43.049 0.85445  0.001 ***
 Residuals 22    1.3413 0.06097         0.14555           
 Total     25    9.2151                 1.00000           
 ---
 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

这样，样本之间的差异很大，但MDS排序似乎有些误导。

如果需要，我如何测试MDS的另一个方面或更改有关此分析的任何内容？

提前谢谢！

安德烈

Answer 1

我不认为Shepard情节很糟糕。相反，它表明您的数据是强聚类的。这与adonis一致，表示大多数（85％）变异发生在群集之间。它与anosim一致，表明群内距离比群集间距离短得多。