普氏分析

普氏分析把两份排序结果（例如物种组成的 PCA 与环境因子的 PCA）在平移、旋转、镜像和等比缩放下尽量对齐，用残差平方和 m² 衡量两者的不一致程度：m² 越小（相关 r = √(1 − m²) 越大），两份数据给出的样本格局越一致。

图中每个样本有两个点：数据 1 的位置与数据 2 旋转后的位置，连线越短表示该样本在两份数据中越一致；残差表列出了最不一致的样本。

PROTEST 置换检验随机打乱数据 2 的样本顺序，P 值表示观测到的一致性是否强于随机配对；固定随机种子可重复结果。

两份数据按样本名配对，只使用两边都有的样本。若您已有排序坐标（如 PCoA、NMDS 结果），选择「已是排序坐标，直接使用」。

方法说明

Gower J. C. (1975) Psychometrika 40:33–51；Jackson D. A. (1995) Écoscience 2:297–303（PROTEST）；Peres-Neto & Jackson (2001) Oecologia 129:169–178。m² 与旋转后坐标与 scipy.spatial.procrustes 一致；PCA 与 scikit-learn 一致。

数据量

最多 5,000 个样本。