PCA分析是对输入的OTU丰度原始数据的降维,而PCoA与NMDS则是基于各类型样本相似性距离的降维。 表1 PCA、PCoA和NMDS的区别 PCA基于线性模型,仅适用于物种少,环境因素、物种丰度波动变化小的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本...
PCA、PCoA与NMDS均以降维为核心，适用于不同场景。PCA适用于物种变化较为稳定的环境，PCoA适用于基于相似性距离的分析，而NMDS在多样本、复杂数据集下表现更优。选择合适的方法，可更准确地揭示微生物群落的结构与动态。--- 在科研工作中，正确理解和应用PCA、PCoA、NMDS等分析方法，是有效处理复杂数据、...
•样本量的大小不同 它们的区别在于,T检验主要用于小样本量(例如n<30)的正态分布数据,而U检验主要用于大样本量(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。T检验的检验统计量是t值,U检验的检验统计量是U值。 ➤ 什么是T值,什么是F值?为什么在报告中没有找到? T值和F值都是统计学中常用的指标,用于检验假...
PCA主成分图中坐标轴PC1/2的数值为总体差异的解释率;图中点代表样品,颜色代表分组;箭头代表原始变量,其中方向代表原始变量与主成分的相关性,长度代表原始数据对主成分的贡献度。 做PCA,首先要构建特征/变量的协方差矩阵,然后对其特征值和特征向量进行排序,根据需要取前面最重要的部分,将后面的维数省去,可以达到降维,...