ANOSIM mit cutree Gruppierungen

Question

Was ich ein ANOSIM von definierten Gruppierungen in einigen Assemblage Daten tun möchte, ist zu sehen, ob die Gruppierungen voneinander signifikant verschieden sind, in ähnlicher Weise zu diesem Beispielcode:

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

In meinen eigenen Daten habe ich jedoch die Artenhäufigkeit in einer Bray-Curtis-Matrix und nachdem ich hclust() - Diagramme erstellt habe und meine eigenen Gruppierungen visuell geschaffen habe, indem ich das Dendrogramm betrachte und die Höhe anwähle. Ich kann dann durch creeree() diese Gruppierungen bekommen, die auf MDS-Plots etc. überlagert werden können, aber ich würde gerne die Signifikanz der Ähnlichkeit zwischen den Gruppierungen überprüfen, die ich erstellt habe - d.h. sind die Gruppierungen signifikant verschieden oder nur willkürliche Gruppierungen?

z.B.

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) 

Ich möchte dann die c1 definiert Kategorie wie die Gruppierungen verwenden, die in dem gegebenen Beispiel-Code der Managementfaktor war, und testen ihre Ähnlichkeiten zu sehen, ob sie über ANOSIM tatsächlich unterschiedlich sind().

Ich bin ziemlich sicher, dass dies nur eine Frage meiner unfähigen Kodierung ist .... jeder Rat würde geschätzt werden.

Answer 1

cutree gibt Gruppen als ganze Zahlen: Sie diese Faktoren ändern müssen, wenn Sie sie in anosim verwenden möchten: anosim(vegdist(dune), factor(c1)) Versuchen. Sie sollten besser einen lokalen Statistiker kontaktieren, um anosim zu verwenden, um Unähnlichkeiten zu analysieren, indem Sie Cluster verwenden, die aus genau diesen Unähnlichkeiten erstellt wurden.