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分类:: 数据处理

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在R中正确运行PERMANOVA and pairwise comparison及注意事项

(本文于 2016-10-16 14:15 首发于 “科学网”) PERMANOVA and pairwise comparison——样品组间差异显著性分析及事后两两比较。 (R软件结果与PRIMER 7及 PAST v3软件结果一致!!!) PERMANOVA - permutational ANOVA/MANOVA Analyses univariate or multivariate data in response to factors, groups or treatments in an experimental design. PERMANOVA can be used as a better ANOVA/MANOVA. Whereas ANOVA/MANOVA assumes normal distributions and, implicitly, Euclidean distance, PERMANOVA works with any distance measure that is appropriate to the data, and uses permutations to make it distribution free. It carries this generalisation through to include most of the options you would expect from modern ANOVA/MANOVA implementation. For example, new theoretical work allows the handling of complex unbalanced designs, also including covariables. PERMANOVA与ANOSIM(Analysis of similarities)等方法目的类似,即比较样品组间的差异显著性。例:对多组数据进行聚类分析后得到3个大类,但是想知道这3个大类之间的差异是否显著,即可用上述方法。 ANOSIM比较的是组内或组间距离的平均值;对于样本量大小变化很敏感,适用于样本在欧式平面(Euclidean space)中单个数据变化有重要意义的情况;另,ANOSIM对异质性数据(方差不齐)很敏感,方差不等的情况不宜使用。 PERMANOVA比ANOSIM更强大,比较的是各组重心之间的差异;对样本数N以及方差的齐次性要求不高,推荐使用。 以上论述依据推荐参考:Anderson M,Walsh D.(2013) PERMANOVA, ANOSIM and the Mante test in the faceof heterogeneous dispersions: What null hypothesis are you testing?. Ecological Monographs,83(4):557-574. Step1:数据填写方式如下图,及导入到R 其中, dune.fish.csv为6种鱼的某一指标(如体长SL/cm)的数据; dune.fish.env32grp.csv为6种鱼对应的3个分组,分组可以依据实际需要进行分类或者按照聚类结果(如对dune.fish.csv基于UPGMA算法进行聚类)进行分类。 1234dune.fish<-read.csv("~/dune.fish.csv")View(dune.fish)dune.fish.env32grp<- read.csv("~/dune.fish.env32grp.csv")View(dune.fish.env32grp)

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在R中正确运行ANOSIM——样品组间差异显著性检测及注意事项

(本文于 2016-10-6 19:42 首发于 “科学网”) R软件结果与PRIMER 7 及 PAST v3 软件结果一致!!! Analysis of similarities (ANOSIM) is a non-parametric statistical test widely used in the field of ecology. The test was first suggested by K. R. Clarke as an ANOVA-like test, where instead of operating on raw data, operates on a ranked dissimilarity matrix. ANOSIM(Analysis ofsimilarities)等可用于检验样品组间(不是种间)的差异显著性。比如对多组数据进行聚类分析后得到3个大类,但是想知道这3个大类直接的差异是否显著,可用ANOSIM方法(但一般情况更推荐用PREMANOVA方法)。 Step1:数据填写,及导入到R 其中,FishBio.csv为6种鱼的某一指标(如体长SL/cm)的数据; FishBio.backup.csv显示出了第一列为鱼的种类,第2列开始均为SL数据,但这个csv只是便于大家理解数据的含义,在编码过程中不使用; FishEnv.csv为6种鱼对应的3个分组,分组可以依据实际需要进行分类或者按照聚类结果(如对FishBio.csv基于UPGMA算法进行聚类)进行分类。注意事项:分组内容建议用字母表示,一定不能不纯数字表示!!!

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生物统计之梅想法①

统计学这个东西,确实,感觉一直处于混沌的状态,或者说是混沌初开的状态,让人着实晕乎。以下为个人观点,欢迎拍砖! 第一:Bonferroni法,并不是给P值简单除以个比较次数n;算法太难理解,就暂且不去纠结,可以直接用不同样本数的数据进行检验,比较得到p 值和Bonferroni 校正后的 p 值,“Bonferroni 校正后的 p值比 没校正的 p 值 更大” 的情况不少。

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独立样本、配对样本及单样本 t 检验 样本数 至少每组多少为宜?

(本文于 2016-11-25 09:12 首发于 “科学网”) 姑且先不说 t检验前提要求数据服从正态分布,以下两点需要注意: 注意点一:一般来讲,希望有80% 以上的统计功效(Statistical Power Level)假设检验才有效。 注意点二:另外,效应量(Effect Size,或R语言中为delta),反映处理效应大小的度量。即,两样本平均数的差异,一般delta=1。

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决定系数R^2与调整决定系数adjR^2的相互转换计算方法

(本文于 2016-5-7 14:50 首发于 “科学网”) 一般线性或者非线性拟合等情况下, Origin 等软件可能会直接导出调整后的R^2(即adjR^2), R 等软件可能只导出 Residual Sum of squares(即SSE),或 Residual standard error 而不显示决定系数R^2(或者说相关系数 r^2 ), 但在发表论文时,可能会有需要把adjR^2转换成R^2,本文提供了二者相互转换的计算方法,相关引用在文末有注明。

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正确选择数据统计分析方法——多组数据比较

(本文于 2016-6-20 21:59 首发于 “科学网”) NB. New Post could not directly start with numbers in the main text. 对数据进行统计分析前,务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。 经 ANOVA(或 Kruskal-Wallis test)检验差异有统计学意义(alpha = 0.05),需要对每两个均数进行比较,需要采用上图所述“两两比较方法”,而不能直接对每两组数据进行t-test(或 Mann-Whitney U-test),因为会增加犯 I 类错误 的概率: