R语言为什么我不能得到PCOA图形的多边形？

gjmwrych 于 2023-05-11 发布在其他

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当我通过Jaccard指数分析β多样性并执行函数以比较通过组处理添加的社区的β多样性时，生成的PCoA图并没有像图PCoA图上所示的那样构建多边形，其中添加了Muñoz-Li & Jover，2020。

生成的图形也会上传到由我们的脚本生成的图形中。

我使用这个脚本：

library(betapart)
library(vegan)
setwd('D:/Trabajo/Docencia/Tutorias/PIE 2022/Malacofauna/Analisis diversity')
BetaAll=read.csv('DivBetaAll.csv', sep=';')
groups= factor(c(rep(1,1), rep(2,1), rep(3,1), rep(4,1)))
dist<-beta.pair(BetaAll, index.family="jaccard")
dist[[3]] # To get all beta diversity
dist[[2]] # To get the pairwise Jaccard index nestedness partition
dist[[1]] # To get the pairwise Jaccard index turnover partition between communities
bd<-betadisper(dist[[3]],groups) # If we want to compare the beta diversities of communities aggregated by the treatments of groups 
plot(bd)
bdboxplot(bd)
anova(bd)

来源：https://stackoverflow.com/questions/76177825/why-i-can%c2%b4t-get-the-polygons-of-the-pcoa-graphics

1条答案

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jm81lzqq1#

我没有权限访问您的数据，您可以尝试修改此内容。library（betapart）library（vegan）

# Cargar el conjunto de datos mtcars
data(mtcars)

# Convertir la matriz de datos a una matriz binaria de presencia/ausencia
datos.bin <- ifelse(mtcars > 0, 1, 0)

# Calcular la distancia beta utilizando la matriz binaria
dist <- beta.pair(datos.bin, index.family="jaccard")

# Convertir la matriz de distancia a un objeto de distancia
dist <- as.dist(dist[[3]])

# Definir los grupos de tratamiento
groups <- factor(c(rep(1, 16), rep(2, 8), rep(3, 8)))

# Calcular la betadispersión y graficar
bd <- betadisper(dist, groups)
plot(bd, main="Betadispersión", sub="Grupos 1, 2, 3")
boxplot(bd)
anova(bd)

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