R語(yǔ)言兩個(gè)矩陣（兩組）數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

• vegan包及數(shù)據(jù)說(shuō)明
• 分別計(jì)算距離矩陣
• 相關(guān)性分析

vegan包及數(shù)據(jù)說(shuō)明

Mantel tests是確定兩組距離測(cè)度矩陣（而非兩組變量矩陣）之間相關(guān)性的相關(guān)性測(cè)試方法，用于判斷一個(gè)矩陣中的樣本距離與另一矩陣中的樣本距離是否相關(guān)。Mantel tests零假設(shè)為響應(yīng)變量矩陣中對(duì)象之間的距離與解釋變量矩陣不存在相關(guān)，如果結(jié)果中p值顯著，則拒絕零假設(shè)，即存在相關(guān)性，隨著一個(gè)矩陣中樣本之間距離的增加（或減少），另一矩陣中對(duì)應(yīng)樣本之間的距離也增加（或減少）。

install.packages("vegan")#安裝包 library(vegan)#加載包

數(shù)據(jù)是vegan包里自帶的兩個(gè)數(shù)據(jù)：

data(varespec);varespec data(varechem);varechem

分別計(jì)算距離矩陣

我們使用vegdist函數(shù)計(jì)算距離矩陣，以下是參數(shù)

vegdist(x, method="bray", binary=FALSE, diag=FALSE, upper=FALSE,na.rm = FALSE, ...)

其中method默認(rèn)是布雷克蒂斯距離，可以是歐式距離，馬氏距離，卡方距離等等
method= “manhattan”, “euclidean”, “canberra”, “clark”, “bray”, “kulczynski”, “jaccard”, “gower”, “altGower”, “morisita”, “horn”, “mountford”, “raup”, “binomial”, “chao”, “cao”, “mahalanobis”, “chisq”, “chord”, “aitchison”, or “robust.aitchison”.
對(duì)于這些距離的具體定義可以看這篇文章

veg.dist <- vegdist(varespec))# Bray-Curtis env.dist <- vegdist(scale(varechem), "euclid")#首先標(biāo)準(zhǔn)化在進(jìn)行計(jì)算

相關(guān)性分析

mantel函數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，mantel.partial函數(shù)進(jìn)行偏相關(guān)性分析
以下是函數(shù)的具體參數(shù)

mantel(xdis, ydis, method="pearson", permutations=999, strata = NULL,na.rm = FALSE, parallel = getOption("mc.cores")) mantel.partial(xdis, ydis, zdis, method = "pearson", permutations = 999, strata = NULL, na.rm = FALSE, parallel = getOption("mc.cores"))

具體操作：

mantel(veg.dist, env.dist, method="spear")

這里的significance為0.001小于0.05拒絕原假設(shè)H0，即認(rèn)為兩個(gè)矩陣之間有很強(qiáng)的相關(guān)性

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R语言两个矩阵（两组）数据的相关性分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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