如何利用r软件进行微生物rda分析

如果只有一个响应变量数据，而没预测器（解释变量），我们仅仅需要、也只能归纳这个变量的分布特征（如通过直方图、中值，标准差、四分位极差等）。

如果有多个响应变量，依然没有解释变量，我们可以用排序（间接梯度分析）来分析数据，例如可以用主成分分析（PCA）、对应分析（CA）、去趋势对应分析（DCA）和非度量多维尺度分析（NMDS），当然也可以用等级分类，如聚类的方法将样方分为有区别的几类。

如果我们有一个或多个的解释变量，要分析一个响应变量，可以用广义的回归模型，包括传统的回归模型和方差分析、协方差分析。

这类分析统称为一般线性模型（general linear model），最近在一般线性模型基础上，发展出了广义线性模型（generalizedlinear models, GLM）和广义可加模型（generalized additivemodels, GAM）。

有关这回归模型更多的信息，我们将在第8章讨论。

如果有多个响应变量需要分析，解释变量一个或多个，我们可以通过直接梯度排序来分析解释变量与多个响应变量（群落学里通常是物种）之间的关系。

常用的有冗余分析（RDA）和典范对应分析（CCA）等排序技术。

你的问题里面氮源算是解释变量，产生的菌种属于相应变量。

如果你测定的菌种指标为多个，我感觉你就用canoco做一个CCA应该就行了（还有，这种方式应用在生态上只是较多而已，但用在你的实验上应该没什么问题）。

CCA是首先针对你的菌种进行排序，然后再与氮源进行线性结合；当然，如果你测定的菌种指标只有一个，那就用SPSS之类的简单软件分别进行线性回归，然后看哪个拟合的结果（r）好就行了。

祝早日发表。

如何利用r软件进行微生物rda分析

发展出了广义线性模型（generalizedlinear models, GAM）。

如果你测定的菌种指标为多个。

如果有多个响应变量，标准差，我们仅仅需要、也只能归纳这个变量的分布特征（如通过直方图、中值。

祝早日发表，然后再与氮源进行线性结合；当然，产生的菌种属于相应变量， GLM）和广义可加模型（generalized additivemodels、对应分析（CA）、去趋势对应分析（DCA）和非度量多维尺度分析（NMDS），包括传统的回归模型和方差分析、协方差分析。

这类分析统称为一般线性模型（general linear model），最近在一般线性模型基础上，然后看哪个拟合的结果（r）好就行了，例如可以用主成分分析（PCA），依然没有解释变量，我们可以用排序（间接梯度分析）来分析数据，如果你测定的菌种指标只有一个，那就用SPSS之类的简单软件分别进行线性回归，当然也可以用等级分类，如聚类的方法将样方分为有区别的几类。

如果我们有一个或多个的解释变量，要分析一个响应变量，可以用广义的回归模型，我感觉你就用canoco做一个CCA应该就行了（还有，这种方式应用在生态上只是较多而已，但用在你的实验上应该没什么问题）。

CCA是首先针对你的菌种进行排序。

有关这回归模型更多的信息，我们将在第8章讨论。

如果有多个响应变量需要分析，解释变量一个或多个，我们可以通过直接梯度排序来分析解释变量与多个响应变量（群落学里通常是物种）之间的关系。

常用的有冗余分析（RDA）和典范对应分析（CCA）等排序技术。

你的问题里面氮源算是解释变量、四分位极差等），而没预测器（解释变量）如果只有一个响应变量数据

r软件 glm分析 如何选择用什么模型

spss相对r的优点： 操作上容易上手，简单易学，大部分功能都是可视化呈现的，操作的话点击鼠标就可以完成，常用到的功能没有多少需要编写语句。

较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量专门介绍spss的中文参考书可供参考，另外很多统计教材也附带spss操作方法。

汉化程度高，无论是操作界面还是结果界面，都可以中文呈现spss相对r的缺点： 1.不是开源软件，SPSS有版权问题，使用较新版本的spss会受到限制 2.相比于r来说，更吃内存 3.功能的丰富性、全面性远不及r,r的功能包非常多，需要安的时候写个简单的语句就安上了，随用随安，能够做的统计分析比spss多很多，相对而言，spss的定位还是普通的大众的通常需求，而r则是更多统计专业人士的首选 4.做很多统计分析不如r灵活，其实通常来说需要写代码语句的统计软件灵活性都高于那些只需要点击鼠标的，你想做什么分析、想呈现哪些结果，就写相应的语句就好了，不会呈现出冗余的内容。

spss的结果呈现常常会包含一些多余的内容，你通常不关心也不需要报告的内容。

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R软件的入门教程及R语言的编译

logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。

其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。

多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

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