如何运用R语言在生物群落生态学中的数据统计分析

该研究采用R语言这一开源、自由且功能强大的工具对生物群落数据进行统计分析，并探讨了其中多样的分析方法及其应用前景。该研究不仅揭示了生物群落数据所具有的复杂性和多样性，并深入探讨了各种统计分析技术之间的关联性与适用范围。本研究的核心内容是以回归分析、广义线性混合模型以及多元统计等数量分析方法为核心，在多个经典案例的基础上系统阐述了各类分析方法在R语言环境下的实现思路，并着重强调了在群落生态学领域中对数据分析全过程的关注点与操作规范。

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专题一：统一基础：R入门及Rstudio

1） R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等

2） R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等

3） R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）

4） R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储

​专题二：群落数据准备及探索分析

1. 生物群落数据准备：物种组成、环境变量、物种功能属性、系统发育树等

2. 生物群落数据检查：缺失值和离群值（outliers）等-避免模型错进错出（GIGO）

3. 物种多样性计算：物种多样性（TD）、功能多样性（FD）和系统发育多样性（PD）

4. 物种相似/相异矩阵关联测度介绍

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专题三：群落数据分组分析: 等级/非等级聚类（HC/NHC）、PERMANOVA、MRPP

1） 生物群落数据的聚类及差异分析

2） 案例1鸟类生境数据的等级和非等级聚类：KMEANS和HCLUST

3） 案例研究中关于乌龟适合性分布位差异数值分析（两组间的对比分析）及其应用解析：采用的主要统计方法包括PERMANOVA、MRPP和ANOSIM等，并结合了Dispersion test的结果进行深入分析。

在第3个案例中研究环境变化梯度对微生物群落组成的影响，并通过多组别对比分析揭示了不同区域的生态特征；同时通过MRPP方法及其离散步位检验进一步验证了这些差异。

专题四：群落数据排序上：非约束排序-PCA、CA、PCoA、NMDS

1）生物群落数据非约束排序分析

2）案例1鱼类生境数据排序：PCA

3）案例2鸟类物种组成数据的排序：CA、PCoA和NMDS比较

4）案例3 药物对肠道微生物群落影响：PCoA+PERMANOVA+ggplot

专题五：群落数据排序下：约束排序-RDA、dbRDA、CCA、第四角分析（4th Corner）

1） 生物群落数据约束排序：非对称约束排序VS对称约束排序

2） 案例1中的景观斑块特征及其所处生境因子对蛾类群落空间格局变化特征分析：采用RDA dbRDA或CCA等方法进行建模，并结合变差分解技术评估各模型的解释力

3） 案例2物种有无（0，1）数据约束排序：dbRDA

4） 案例3物种组成、物种属性及环境因子的相关分析-第四角分析（4th Corner）

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专题六：一般线性模型（lm）与广义线性模型（glm）-正态与非正态数据分析

1） 一般线性模型与广义线性模型原理及比较

2） 案例1不同鱼类游速的回归、方差及协方差分析（lm）

3） 案例2有无（0，1）数据的逻辑斯蒂模型-二项分布（glm）

4） 案例3物种多度分布环境解释-计数数据泊松、负二项、零膨胀、零截断模型（glm）

第七讲：线性混合模型（LMM）及广义线性混合模型（GLMM）——基于数据层次结构的建模分析

1） 混合效应的原理及分析流程与案例解析

2） 案例1分层数据物种多样性决定因素：线性混合效应模型（lmm）

3） 案例2蝌蚪“变态”与否（0，1）的多因素分析：广义线性混合效应模型（glmm）

4） 计数数据广义线性混合效应模型（glmm）

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专题八：spatial、temporal以及systemic development相关的回归-数据 autocorrelation的问题探讨

1） 数据自相关问题：时间、空间和系统发育相关讲解

2） 案例1森林植物多样性分布格局的空间自相关修正

3） 案例2不同年份鸟类多度的时间自相关修正

4） 案例3系统发育相关在虾类多度分布分析中作用

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专题九：结构方程建模（SEM）涉及两种软件包——lavaan与piecewiseSEM——用于分析多变量的直接影响与间接受影响及其因果关系。

1）结构方程模型：定义、应用、估计方法、模型可识别规则及样本量要求等

案例1 群落物种丰富度恢复的直接影响与间接受影响（direct and indirect effects）：SEM分析的基本步骤-lavaan vs piecewiseSEM

案例2中，在不同演替阶段下研究林下维管植物多样性时需关注的环境异质性和资源可获得性因素：通过优化模型与对比分析来评估其影响，并最终展示研究结果

4）案例3：人类活动及其相关因素、环境条件以及物种特征在动物研究领域的相对作用（relative roles）：本研究采用层次数据分析方法结合多层次模型构建框架，并通过分组分析和分类变量的引入来优化SEM（结构方程模型）的应用过程。

专题十：群落数据及统计分析结果作图（ggplot）排版及发表质量图输出

1） 群落数据及统计分析结果作图数据准备：结果提取、整理

2） PCA、CA、PCoA及NMDS等非约束排序图：排序图和双序图（biplot）

3） RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）

4） 回归和混合效应模型分析结果图：散点图、箱线图、柱状图及提琴图等

5） 结构方程模型结果图表达方式

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