1. ANOSIM 组间相似性分析
- 相似性分析(ANOSIM)是一种非参数检验，用来检验组间(两组或多组)的差异是否显著大于组内差异，从而判断分组是否有意义。首先利用 Bray-Curtis 算法计算两两样品间的距离，然后将所有距离从小到大进行排序， 按以下公式计算 R 值，之后将样品进行置换，重新计算 R值，R大于 R 的概率即为 P 值。
注:图上总共有 N+1 个盒子，N 为分组数量。“Between”的盒子指代的是分组之间的差异，其他分别代表各自组 内差异。R 值范围为-1 到+1，实际中 R 值一般从 0 到 1。R 值接近 1 表示组间差异越大于组内差异，R 值接近 0 则表示组间和组内没有明显差异;此次统计分析的可信度用 P-value 表示，P< 0.05 表示统计具有显著性。
2. PERMANOVA/Adonis 置换多元方差分析
PERMANOVA (Permutational multivariate analysis of variance，置换多元方差分析)，又称 Adonis 分析，可利用半度量(如 Bray-Curtis)或度量距离矩阵(如 Euclidean)对总方差进行分解，通过线性模型分析不同分组因素 或环境因子(如临床表型数据、土壤理化指标等)对样品差异的解释度，并使用置换检验进行显著性分析。
3. MRPP 多响应置换过程分析
MRPP 分析(Multiple Response Permutation Procedure，MRPP)用来检验组间(两组或多组)的差异是否显著大于组内差异。与 ANOSIM 分析类似，可利用半度量(如 Bray-Curtis)或度量距离矩阵(如 Euclidean)计算 A 值表示组间差异，使用置换检验对分组进行显著性分析。
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