ANOSIM與cutree分組

Question

我想要做的是一些組合的數據定義分組的ANOSIM看分組是否彼此顯著不同，以類似的方式，以這個例子代碼：

data(dune) 
data(dune.env) 
dune.dist <- vegdist(dune) 
attach(dune.env) 
dune.ano <- anosim(dune.dist, Management) 
summary(dune.ano) 

然而，在我自己的數據中，我已經在bray-curtis矩陣中創建了豐富的物種，創建了hclust（）圖並通過查看樹狀圖並設置高度在視覺上創建了自己的分組。然後我可以通過cutree（）得到這些可以疊加在MDS圖上的分組等，但是我想檢查我創建的分組之間的相似性的意義 - 即分組顯着不同還是隻是任意分組？

例如

data("dune") 
dune.dist <- vegdist(dune) 
clua <- hclust(dune.dist, "average") 
plot(clua) 
rect.hclust(clua, h =0.65) 
c1 <- cutree(clua, h=0.65) 

我然後要使用的C1定義的類別爲分組，其在給出的示例中代碼是管理的因素，並測試其相似之處看看它們是否經由anosim實際上是不同的（）。

我很肯定這只是我的無編碼問題....任何意見將不勝感激。

Answer 1

cutree將組作爲整數返回組：如果要在anosim中使用它們，則必須將它們更改爲因子：嘗試anosim(vegdist(dune), factor(c1))。您最好聯繫當地統計師，使用anosim來分析使用從這些非常相同的差異創建的羣集的不相似性。