隨着時間的推移，我有數百個種羣（不同物種，地點等）的相關性。我如何統計分析所有這些相關性（各自的組）？比較R中的許多相關性

我有p值，配置文件，相關係數爲每600 +相關，但我怎麼能比較這些組內（物種，位置等）。

我試圖在數據相關人口數（百分比）和年份，物種和位置（變成虛擬變量）上進行大的部分相關性作爲控制因素，當家庭內部以及與位置相關時（作爲虛擬變量）作爲一個控制變量時關聯物種內，但我不知道這是否正確。

下面是一些示例數據，但這是一個更後勤問題，反對以實際數據的問題：

Location Species     Year Section Total Percent Family 
Chiswell A Black-legged Kittiwake 1976 Central 310 16.78397401 Gull 
Chiswell A Black-legged Kittiwake 1986 Central 982 53.16729832 Gull 
Chiswell A Black-legged Kittiwake 1989 Central 555 30.04872767 Gull 
Chiswell B Common Murre   1976 Central 150 20.6043956 Auk 
Chiswell B Common Murre   1986 Central 385 52.88461538 Auk 
Chiswell B Common Murre   1991 Central 193 26.51098901 Auk 
Natoa Is Black-legged Kittiwake 1976 Central 70 12.77372263 Gull 
Natoa Is Black-legged Kittiwake 1986 Central 168 30.65693431 Gull 
Natoa Is Black-legged Kittiwake 1989 Central 310 56.56934307 Gull 
Wooded Is Black-legged Kittiwake 1972 Central 1560 13.35159192 Gull 
Wooded Is Pelagic Cormorant  1972 Central 144 45.56962025 Cormorant 
Wooded Is Black-legged Kittiwake 1976 Central 2350 20.11297501 Gull 
Wooded Is Glaucous-winged Gull 1976 Central 150 13.83763838 Gull 
Wooded Is Horned Puffin   1976 Central 30 33.33333333 Auk 
Wooded Is Pelagic Cormorant  1976 Central 44 13.92405063 Cormorant 
Wooded Is Pigeon Guillemot  1976 Central 100 37.59398496 Auk 
Wooded Is Red-faced Cormorant  1976 Central 4 66.66666667 Cormorant 
Wooded Is Tufted Puffin   1976 Central 9600 98.21976673 Auk 
Wooded Is Black-legged Kittiwake 2000 Central 5587 47.81752824 Gull 
Wooded Is Glaucous-winged Gull 2000 Central 472 43.54243542 Gull 
Wooded Is Horned Puffin   2000 Central 30 33.33333333 Auk 
Wooded Is Pelagic Cormorant  2000 Central 64 20.25316456 Cormorant 
Wooded Is Pigeon Guillemot  2000 Central 83 31.20300752 Auk 
Wooded Is Red-faced Cormorant  2000 Central 1 16.66666667 Cormorant 
Wooded Is Tufted Puffin   2000 Central 87 0.890116636 Auk 
Wooded Is Black-legged Kittiwake 2001 Central 2187 18.71790483 Gull 
Wooded Is Glaucous-winged Gull 2001 Central 462 42.6199262 Gull 
Wooded Is Horned Puffin   2001 Central 30 33.33333333 Auk 
Wooded Is Pelagic Cormorant  2001 Central 64 20.25316456 Cormorant 
Wooded Is Pigeon Guillemot  2001 Central 83 31.20300752 Auk 
Wooded Is Red-faced Cormorant  2001 Central 1 16.66666667 Cormorant 
Wooded Is Tufted Puffin   2001 Central 87 0.890116636 Auk

任何建議表示讚賞，謝謝！

來源

2017-07-19 LearningTheMacros

我不確定你想要的輸出是什麼。也許是一個示例表？ – pyll

@pyll我希望的輸出將是一個科或科內的物種的「綜合」相關性。我已經與百分比和年份的物種子集（即簇絨海雀）進行了關聯，但是這並沒有考慮位置，因此儘管我在整個採樣區域都有該物種的corcoeff，p值等，我不認爲這在統計上是正確的。 – LearningTheMacros

這超出了堆棧溢出問題的範圍，應該可能發佈在面向更多統計的論壇中。

但是，我會查看vegan包，並專門查看規範對應分析或主成分分析。排序方法可以讓您減少維度並查看許多不同分組變量之間的重要/有用的相關性。

Vegan

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隨着時間序列作爲模型的變量之一，這將是正確的統計，以確定是否有通過時間相關的重複集合效應。多維方差分析在確定變量之間的相關性方面可能比在排序方法中找到多組點更有用。

來源

2017-07-19 18:03:56

我同意，但與其他統計論壇相比，堆棧溢出中的流量更多。 NMDS分析之前我曾在素食主義者工作過。但我不確定這是否適用於此，我會再次檢查它。 – LearningTheMacros

NMDS是相當有限的IMO，但你可以使用另一個排序方法來理解重要的分組變量。作爲另一種方法，對於所有分組變量，您可以始終使用準泊松分佈計數數據創建一般線性，並使用f檢驗從p值確定顯着性。 –

我試過GLM，但我不認爲這是我要找的。我也不確定是否PCA或CCA是我正在尋找的。基本上，我只是試圖瞭解在一個大的地理區域內不同人羣的物種是否隨着時間的推移而發生了變化，但是我不知道怎麼做，除了執行600次相關性之外，我已經做了。我想我可以只顯示每個物種的種羣百分比在下降/增加，這是否會在統計上有效？有沒有更全面的方法？ – LearningTheMacros

比較R中的許多相關性

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