不需要随机取样,不涉及显著性检验。 ≯多元分析方法是施于原始数据集合的一套处理规则,从而揭示属性之间、实体之 间以及属性和实体之间的复杂关系。方法本身不依赖于对实体和属性具体内容的 解释,因些可用于多学科。 多元分析的基本单位叫实体,描述实体数量特征的各种数据项目称为属性,在群 落生态学研究中,实体可以是样方、样地、林分或群落等。 相似系数 距离系数 相关系数 信息系数 N个样方p个物种数 距离系数 绝对值距离 D= xA- XB +lyA- yBl 欧氏距离平方 D 2=(XA- XB)2+(yA -yB)2 Dg2=∑(x-Xk) · Bray-Curtis距离 B(k)∑|x一xk/∑|xxk 聚类分析 分类样方(Q分析) 计算实体间的相似矩阵c6 找出最相似的两个样方进行一次合并 重算(6-1)×(6-1)的相似距阵 重复合并过程直到全部样方并成一组 样方间的6×6欧氏距离距阵 2 3 6 3.3174.4724.3593.7422449 05.1956 64033 17323.7422.449 02.2363 3.742 03 ➢ 不需要随机取样，不涉及显著性检验。 ➢ 多元分析方法是施于原始数据集合的一套处理规则，从而揭示属性之间、实体之 间以及属性和实体之间的复杂关系。方法本身不依赖于对实体和属性具体内容的 解释，因些可用于多学科。 ➢ 多元分析的基本单位叫实体，描述实体数量特征的各种数据项目称为属性，在群 落生态学研究中，实体可以是样方、样地、林分或群落等。 ⚫ 相似系数 ➢ 距离系数 ➢ 相关系数 ➢ 信息系数 N个样方p个物种数 距离系数 ⚫ 绝对值距离 D＝| xA－ xB| ＋| yA － yB| Djk＝∑ | xj－ xk| ⚫ 欧氏距离平方 D 2＝ ( xA－ xB) 2 ＋( yA － yB ) 2 D jk2＝ ∑ (xj－ xk ) 2 ⚫ Bray-Curtis距离 B(jk)= ∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+ xk| 聚类分析 ⚫ 分类样方（Q分析） ➢ 计算实体间的相似矩阵C6 ➢ 找出最相似的两个样方进行一次合并 ➢ 重算（6－1）× （6－1）的相似距阵 ➢ 重复合并过程直到全部样方并成一组 样方间的6×6欧氏距离距阵 1 2 3 4 5 6 0 3.317 4.472 4.359 3.742 2.449 0 5.195 6 6.403 3 0 1.732 3.742 2.449 0 2.236 3 0 3.742 0