Question

此消息是我在R-Forge中写的消息的副本。我想计算我的数据的主要响应曲线分析。我有几对地方，鹿在魁北克省的Anticosti岛上浏览植被。在4年的过程中，每个地块都会重复观察。在每个场地，围栏内都有一个地块（没有鹿，称为“封闭”），另一个地块在围栏外（有鹿，称为“控制”）。我想在PRC分析中考虑每个外壳内外观察的配对。我想在中国增加另一个条件术语（如在部分RDA中），以考虑配对观察或从使用PRC公式计算的部分RDA中提取值，并将其绘制成在中国进行的绘制。

更重要的是，我想用排列测试来测试两种治疗之间差异的意义。我的假设是在这些年中发现植被组成在封闭中是否与对照中的不同。所以，我想知道这两种治疗方法之间是否存在差异，如果存在多少年，是否存在差异。

有人知道怎么做吗？

所以这里是我的prc的代码（没有考虑配对的观察结果）：

levels (treat)
[1] "controle" "exclosure"

levels (years)
[1] "0" "3" "5" "8"

prc.out <- prc(data.prc.spe.hell, treat, years)
    species <- colSums(data.prc.spe.hell)
    plot(prc.out, select = species > 5)

ctrl <- how(plots = Plots(strata = site,type = "free"),
            within = Within(type = "series"), nperm = 99)
anova(prc.out, permutations = ctrl, first=TRUE)

Here is the result.

非常感谢你的帮助！

Answer 1

我可能会对你问题的第一部分有一个答案：“我想在中国增加一个其他条件术语（如在部分RDA中），以考虑配对观察”。

我目前正在研究一个类似的案例，这就是我提出的：由于主要回应曲线（PRC）是RDA的一个特例，目标是做一种“部分中国”，我阅读函数rda（）的R文档，这就是我发现的：“如果提供矩阵Z，其效果将从社区矩阵中删除，剩余矩阵将提交到下一阶段。”

所以如果我理解得很好，当你用X，Y，Z（X =社区矩阵，Y =约束矩阵，Z =条件矩阵）做部分RDA时，该函数所做的第一件事就是去除效果通过使用X~Z的RDA的残差矩阵得到Z.

如果确实如此，单独执行此步骤很容易，然后在中华人民共和国使用剩余矩阵：

library(vegan)
rda.out = rda(X ~ Z) # equivalent of "rda.out = rda(X ~ Condition(Z))"
rda.res = residuals(rda.out)
prc.out = prc(rda.res, treatment, time)

如果您为配对效果编码了一个虚拟变量，我认为它应该是as.factor（）而不是as.numeric（）。

我不是统计专家，但看起来对我来说。即使看起来很简单，如果有人能够验证我的答案，我将不胜感激。

干杯

中国分析与素食主义者配对观察

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