无论是RDA分析还是CCA分析，都需要两个数据框（data.frame）[已经对行名和列名进行了定义，行名为样方，列名为物种变量或者环境变量]，分别是环境因子数据和物种数据。我们面临的第一问题是如何选择这两种排序分析，曾经有人建议使用vegan包里面的decorana函数来判断是选择RDA还是CCA。具体的，通过运行该函数，如果前4...
冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,故又称多元直接梯度分析。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。接下来我们来尝试...
分析方法选择:在进行排序分析之前,我们需要先对物种群落数据进 DCA分析,根据结果中Lengths of gradient的第一轴的大小来进行判断,如果大于4.0,就选CCA,如果在3.0-4.0之间,选RDA和CCA均可,如果小于3.0,RDA的结果要好于CCA。但是这种标准并不是100%合适,在实际的使用中,我们最好是同时进行CCA和RDA,根据结果进行选择。
RDA分析(Redundancy analysis),即冗余分析,对比主成分分析可以发现,其实冗余分析就是约束化的主成分分析。冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境...
通常情况下，由于CCA对单峰数据的适用性，我们倾向于选择CCA进行分析。然而，如果结果不尽如人意，RDA是值得考虑的备选方案。根据DCA分析结果，当梯度长度大于4.0时，优先考虑CCA；在3.0到4.0之间，两者皆可；梯度长度小于3.0时，RDA的表现更佳。第三部分：在线作图利器——图图云 无需精通R语言，...
选择RDA还是CCA时，通常根据“Lengths of gradient”在DCA分析中的表现。若大于4.0，CCA是首选；在3.0到4.0之间，两者皆可；小于3.0时，RDA可能更为合适。无需在R语言中操作，图图云平台提供了一种简便的解决方案，用户可以直接登录该平台，无需注册，通过上传数据（如物种丰度表和环境因子数据）并...
在做微生物研究时,常规的PCA分析可以帮助研究样本与物种关系,RDA分析(Redundancy analysis)和CCA(Canonical Correspondence Analysis)还增加考虑了环境因子(如土壤研究中的pH值,酸碱度,疾病研究中临床理化因子等)的影响,同时反映样本、环境因子和物种三者或两两之间的关系,在微生物组学应用广泛。
test.cca#69.20% 通过同时做RDA和CCA我们发现,在RDA中环境因子对物种分布的解释量更高。 对结果的解读: constrained(约束)指自变量(环境)矩阵能对因变量矩阵(物种)的整体解释量,如RDA分析中的79.97%和CCA分析中的69.20%。 unconstrained(非约束)指还剩下的没有被解释的部分,如RDA分析中的20.03%和CCA分析中的30.80...
2.3.2 Partial methods of constrained ordination:约束性偏分析方法 partial RDA;partial CCA;partial DCCA;partial CVA 三、R中进行排序分析 Canoco和R中的vegan包都可以实现上述排序分析,但是Canoco是一个收费软件,而且不能像R中ggplot2绘制精美的图,因此下面我使用R来展示排序分析。
冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,又称多元直接梯度分析。 RDA 或CCA 模型的选择原则:RDA是基于线性模型,CCA是基于单峰模型...