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随着生物信息学的快速发展，R语言因其开源、自由、免费的特点，在生物群落数据分析领域得到了广泛应用。生物群落数据多样且复杂，涉及众多统计分析方法。本文旨在介绍R语言在生物群落数据统计分析与绘图中的实践应用，结合具体技术要点、实际案例、案例代码及公式，为科研技术人员及高校老师提供一份科学严谨的参考指南。

R语言基础及数据准备

• ‌技术要点‌：R及Rstudio介绍、基本操作、数据文件读取、整理及存储、基础绘图（含ggplot）。
• ‌实际案例‌：生物群落数据准备，包括物种组成、环境变量、物种功能属性、系统发育树等。使用read.csv()函数读取数据，利用ggplot2包进行基础绘图。

2. Tidyverse数据清洗

• ‌技术要点‌：tidyverse包应用，包括tidyr、dplyr、readr等，用于数据筛选、合并、拆分、转换等。
• ‌实际案例‌：处理生物群落数据中的缺失值和离群值。使用filter()函数筛选数据，mutate()函数进行数据转换。

# 筛选数据
cleaned_data <- data %>%
  filter(!is.na(Abundance)) %>%
  mutate(Abundance = ifelse(Abundance > mean(Abundance) + 3 * sd(Abundance), NA, Abundance))

3. 多元统计分析

• ‌技术要点‌：PCA、CA、PCoA、NMDS等非约束排序，RDA、dbRDA、CCA等约束排序。
• ‌实际案例‌：鱼类生境数据排序（PCA），鸟类物种组成数据的排序（CA、PCoA和NMDS比较）。使用vegan包进行多元统计分析。

4. 回归及混合效应模型

• ‌技术要点‌：一般线性模型（LM）、广义线性模型（GLM）、线性混合效应模型（LMM）、广义线性混合效应模型（GLMM）。
• ‌实际案例‌：不同鱼类游速的回归分析，海豹年龄与攻击行为的逻辑斯蒂模型。使用lme4包进行混合效应模型分析。

5. 结构方程模型

• ‌技术要点‌：结构方程模型（SEM）的定义、历史、应用、估计方法及模型可识别规则。
• ‌实际案例‌：群落物种丰富度恢复的直接及间接效应分析。使用lavaan包进行SEM分析。

6. 统计结果作图

• ‌技术要点‌：聚类分析及分组差异检验图、非约束排序图、约束排序图、回归和混合效应模型分析结果图、结构方程模型结果图。
• ‌实际案例‌：使用ggplot2包进行PCA、NMDS排序图及回归分析结果图的绘制。

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