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Canoco软件使用用问题 已有2人参与
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刚刚接触CCA，具体操作步骤有很多问题，真心请教各位 1、使用Canoco软件分析环境因子和群落种群数量关系时，样点和物种中心化或者标准化的处理都有什么作用呢？对画的图有什么改变吗？ 2、还有蒙特卡洛检验有什么意义吗？他的值是有范围要求吗？ 我看有的地方是说，蒙特卡洛检验值P，与零和假设有关系，P值<0.05或者<0.01时，即表明，物种和环境成显著相关。不知道这个理解正确吗？那么如果做出来的图P值很大，是不是表明不能继续分析下去呢？ 3、为什么RDA画出来的图，物种信息也是箭头呢，不应该是点嘛？ 但是我看有的文献里面也是用点表示的，这个可以修改吗？ 求助大家 |
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diatom7890
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【答案】应助回帖
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gyfgood: 金币+5, APEPI+1, 很详细，很有帮助！ 2013-02-17 09:23:33
晶晶7777: 金币+15, ★★★很有帮助 2013-02-22 10:46:46
xy656691: 金币+10, 很好 2013-04-01 22:54:18
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第一个问题：标准化可以去除单位或者量纲对数据的影响。群落数据中，有的物种可能用质量表示，有的物种可能用个数表示，用了标准化大家都没有单位了，变成了纯粹的数值，方便不同单位表示的物种进行比较。此外同一个群落中，有的种的生物量很大，有的生物量很小，标准化后所有物种的生物量都分布在一个同一个区间，便于进一步分析。因为数据标准化后已经不是原来的数据，所以画的图肯定会有改变。 第二个问题：该问题解释起来比较复杂。但是你的理解还是不对的，详细的解释可以参考《基于 CANOCO 的生态学数据的多元统计分析》这本书的“约束排序与置换检验”这个章节。这本书的电子版很容易找到。这章的PDF见： http://image.sciencenet.cn/olddata/kexue.com.cn/upload/blog/file/2009/9/200991213111140966.pdf 第三个问题：这些图标只是表示方法而已，你可以完全按照自己的喜爱，改成自己想要的图标。在这个软件里面是可以改的，在最后画图的过程中，去画图界面的下拉菜单中改。但是本人感觉这个软件的画图非常不人性化，画出的图也不好看。你可以先保存成emf格式，然后在Coredraw或者photoshop里面改。 希望以上回答对你有所帮助 |
2楼2013-02-17 07:27:35
7楼2013-04-01 11:27:37
5楼2013-02-25 09:16:05
t672220
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21楼2016-12-13 15:00:12
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谢谢您，第二个问题还是不太明白，我看了您说的那一章，还是不太明白。那么P值怎么才算显著性明显呢，好些文献都是看P值，然后进行分析。说实话，我都是自己理解这个软件，肯定有很多理解错误的地方。 另外，我有16个点，有13个环境因子，并不是很好分析。做出来的第一个first canonical axis的P值为0.288，而all canonical axes的p值为0.002，已经是得到的最好结果了，这样的结果我可以分析吗？ 依此做出来的RDA图如图所示，假如这个结果是可用的，那么，我这样解释可以吗，“前两个排序轴对物种的解释量为31.5%和21.3%。所有的排序轴即所选的环境因子对物种的总解释量为83.8%。环境变量如Corg、pH、N轴较短，对微生物群落组成的影响很小。重金属中Pb、Cd、Mn、Co、WSC与第一排序轴呈较大负相关，说明第一排序轴明确的反映了Pb、Cd、Mn、Co、WSC的分布情况，即从左到右，Pb、Cd、Mn、Co和水分的含量逐渐降低。与第二排序轴负相关性良好的是Zn、Cu、P，说明从下到上，Zn、Cu、P的含量逐渐降低。”其中有一点不太明白，这里面各环境因子箭头与轴的夹角是不是表示环境因子与轴的相关性呢？那么对Corg来说，与各个轴的相关性都不高，怎么会夹角这么小呢？ 另外还有个问题，我怎么将环境因子与群落信息结合起来呢？实心三角代表不同的种群。是不是看群落与哪个环境因子的箭头夹角小，箭头长那？像bet来说，与Corg的夹角最小，但是Corg的线那么短，这个怎么解释呢？比如这个图，我应该怎么说？能否举个例子呢？ 最后还有个问题，环境因子预选的问题，是这样子预选吗，比如第一个wsc的特征值是0.147，那么我检验以后，其P值是0.0020，就可以入选对吧，然后将其选入后，剩下的因子怎么特征值变了呢，是排除了WSC后重新计算的特征值吗，那么要入选这个是吗，入选以后再接着计算，下一个特征值额P值偏大到0.1，就不可以入选了是吗？这样子的话也就只有两个值啊。还是不用看P值，直接选特征值大的环境因子呢？ 问题繁琐，希望能帮忙解答一下，实在是不明白的地方很多。  RDA.png  特征值.png  相关性.png |
3楼2013-02-22 15:55:41
huangk1199
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