ANOSIM私がやりたい何

Question

は、グループ化は、この例のコードと同様の方法で、互いに大きく異なっているかどうかを確認するために、いくつかの集合データで定義されたグループのANOSIMです：

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

しかし、私自身のデータでは、ブレイク - カーチスの行列にhclust（）ダイアグラムを作成し、樹形図を見て高さを設定することで視覚的に自分のグループを作成した後、私はcutree（）を使ってMDSのプロットなどにスーパーインポーズすることができるこれらのグループを取得できますが、私が作成したグループ間の類似性の重要性を確認したいと思います。

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) 

それから）コード例で与えられたグループは、管理因子であったとしてC1定義されたカテゴリを使用し、それらはanosim（経由で実際に異なっているかどうかを確認するために、それらの類似性をテストします。

これは私の不適切なコーディングの問題であると確信しています....アドバイスをいただければ幸いです。

Answer 1

cutreeは、グループを整数として返します。anosimで使用する場合は、これらを因子に変更する必要があります。anosim(vegdist(dune), factor(c1))を試してください。 anosimを使って地元の統計学者に連絡して、これらの非常に異質な点から作成されたクラスタを使用して非類似度を分析することをお勧めします。