サンプルの反復測定特性を修正するために、field.ID を使用して部分的な db-RDA を作成しようとしています。ただし、Condition(field.ID) を含めると、関心のある主因子の重心がプロットから消えます (下の左のプロット)。
設計: 12 のフィールドが 2 年連続で種データ用に繰り返しサンプリングされました。さらに、参照フィールドから毎年 3 つのサンプルがサンプリングされています。これらの 3 つのフィールドは、以前のフィールドが利用できないため、2 年目に変更されました。さらに、いくつかの環境変数がサンプリングされています (窒素、土壌水分、温度)。すべてのフィールドには識別子 (field.ID) があります。条件として field.ID を使用すると、F1 要素が誤って削除されるようです。ただし、条件としてサンプリング キャンペーン (SC) を使用することはできません。後者は、部分的な db-RDA で繰り返される測定を修正する正しい方法ですか??
セット.シード(1234)
df.exp <- data.frame(field.ID = factor(c(1:12,13,14,15,1:12,16,17,18)),
SC = factor(rep(c(1,2), each=15)),
F1 = factor(rep(rep(c("A","B","C","D","E"),each=3),2)),
Nitrogen = rnorm(30,mean=0.16, sd=0.07),
Temp = rnorm(30,mean=13.5, sd=3.9),
Moist = rnorm(30,mean=19.4, sd=5.8))
df.rsp <- data.frame(Spec1 = rpois(30, 5),
Spec2 = rpois(30,1),
Spec3 = rpois(30,4.5),
Spec4 = rpois(30,3),
Spec5 = rpois(30,7),
Spec6 = rpois(30,7),
Spec7 = rpois(30,5))
data=cbind(df.exp, df.rsp)
dbRDA <- capscale(df.rsp ~ F1 + Nitrogen + Temp + Moist + Condition(SC), df.exp); ordiplot(dbRDA)
dbRDA <- capscale(df.rsp ~ F1 + Nitrogen + Temp + Moist + Condition(field.ID), df.exp); ordiplot(dbRDA)