PERMANOVA（Permutational Multivariate Analysis of Variance）和 ANOSIM（Analysis of Similarities）都是用于分析和比较群组间多元数据差异的统计方法。它们特别适用于生态和环境科学领域，...
PERMANOVA（Permutational Multivariate Analysis of Variance）和 ANOSIM（Analysis of Similarities）都是用于分析和比较群组间多元数据差异的统计方法。它们特别适用于生态和环境科学领域，但也可应用于其他需要分析复杂数据集的科学研究。这两种方法都使用排列测试来评估群组间的差异，但在具体的实施和统计解释上有所不同。
PERMANOVA
•核心原理：PERMANOVA 是一种非参数的多元方差分析方法，使用任何形式的距离度量来比较不同群组间的平均距离。它基于排列方法来检验数据中组间和组内的方差分配是否有显著差异。或许是最泛用的用于计算多元数据差异R函数之一的adonis就是PERMANOVA
•特点：
•适用性广：可以使用任何形式的距离度量，包括欧氏距离、曼哈顿距离、布雷柯蒂斯距离等。
•灵活性：能够处理不均衡设计和多因子设计。
•健壮性：不要求数据的正态分布或方差齐性，适合环境和生态数据。
•使用场所：常用于生态学中比较不同地理位置或不同处理条件下的生物群落组成。也适用于任何需要评估多变量响应在群组间差异的场合，如微生物组学、遗传学等。
ANOSIM
•核心原理：ANOSIM 是一种基于秩的非参数方法，用于评估两个或多个群组间的相似性是否存在统计上的显著差异。它通过比较组内和组间的平均秩距离来实现。
•特点：
•简单直观：通过一个统计量 R 来描述群组间与群组内的相似性差异。R 值接近 1 表示群组间差异显著，接近 0 则表示无显著差异。
•灵活性：可以用任何形式的距离或相似性度量。
•局限性：对样本大小较敏感，不均衡的样本大小可能影响结果的稳定性和解释。
•使用场所：广泛应用于生态和环境科学中，比如评估不同环境条件下的物种多样性或群落结构差异。也适用于任何需要测量和比较群组间相似性的研究领域。
PERMANOVA 与 ANOSIM 的区别
•统计焦点：PERMANOVA 关注的是群组间方差的分布是否存在显著差异，而 ANOSIM 关注的是群组间和群组内的相似性差异。
•数据敏感性：ANOSIM 更依赖于样本大小的平衡，而 PERMANOVA 在处理不平衡数据时较为灵活。
•输出解释：PERMANOVA 提供的是方差分析类型的结果，可以直接告知哪些因素和交互作用显著；而 ANOSIM 提供一个简单的 R 值来反映群组间的整体相似性差异。
