canoco5的DCA分析，只有两个排序轴？
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发布时间：2022-04-21 19:02
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热心网友
时间：2023-07-16 16:07
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*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。
