在R中使用adonis2执行PERMANOVA：代码实现是否正确？

问题背景 #

我需要针对不同类型土壤的特定基因计数数据执行PERMANOVA检验，验证不同土地类型的总基因数是否存在差异。我对PERMANOVA概念和adonis函数均不熟悉，现有两个数据文件：

样本总基因数数据（new_df） #

head(new_df)
              sum
L1   2107.2634619
L10  1916.4122739
L100 1129.1259035
L101   31.1241711
L102    4.3310406
L103    0.6941578

样本-土地类型关联数据（meta） #

head(meta)
              land
L1        Woodland
L10      Grassland
L100     Grassland
L101     Grassland
L102     Grassland
L103      Cropland

我使用以下命令执行检验：

results <- adonis2(formula = new_df ~ land, data = meta,  permutations = 999)

得到输出：

Permutation test for adonis under reduced model
Terms added sequentially (first to last)
Permutation: free
Number of permutations: 999

adonis2(formula = new_df ~ LC_simpl_2018, data = meta, permutations = 999)
               Df SumOfSqs      R2     F Pr(>F)
LC_simpl_2018   3    0.521 0.00261 0.544  0.872
Residual      624  199.245 0.99739
Total         627  199.766 1.00000

核心问题：上述函数实现是否正确？

解答 #

你的当前实现不正确，主要问题如下：

1. PERMANOVA适用场景错误 #

PERMANOVA是专门针对多元数据（比如多基因计数矩阵）的组间差异检验，用于分析不同组在整体数据结构上的差异。而你的数据是单变量（仅总基因数一个指标），用PERMANOVA既没必要也不符合方法设计逻辑，单变量组间差异应使用常规统计检验。

2. adonis2公式格式错误 #

adonis2要求公式左侧是距离矩阵（多元数据计算得到）或多元数据矩阵，你传入的new_df是仅含一列的单变量数据框，会导致函数计算逻辑混乱。另外输出里公式显示为new_df ~ LC_simpl_2018，但代码里写的是new_df ~ land，说明meta中土地类型的列名实际是LC_simpl_2018而非land，属于参数匹配笔误。

正确做法 #

场景1：单变量（总基因数）的组间差异检验 #

1. 合并数据：按样本名合并两个数据框，确保数据对应：

   # 合并数据（确保样本名匹配）
   combined_df <- merge(new_df, meta, by = "row.names", all = TRUE)
   rownames(combined_df) <- combined_df$Row.names
   combined_df$Row.names <- NULL
   

2. 选择合适检验方法：

   • 若数据符合正态性+方差齐性：用单因素ANOVA

     # 检验分组正态性
     by(combined_df$sum, combined_df$LC_simpl_2018, shapiro.test)
     # 检验方差齐性
     bartlett.test(sum ~ LC_simpl_2018, data = combined_df)
     
     # 执行ANOVA
     anova_result <- aov(sum ~ LC_simpl_2018, data = combined_df)
     summary(anova_result)
     # 事后多重比较
     TukeyHSD(anova_result)
     

   • 若数据不符合正态或方差齐性：用非参数Kruskal-Wallis检验

     kruskal_result <- kruskal.test(sum ~ LC_simpl_2018, data = combined_df)
     print(kruskal_result)
     # 事后多重比较（需加载FSA包）
     library(FSA)
     dunnTest(sum ~ LC_simpl_2018, data = combined_df, method = "bonferroni")
     

场景2：多元数据（多基因计数）的PERMANOVA检验 #

如果实际是多基因计数矩阵，正确用法如下：

1. 计算距离矩阵：针对计数数据常用Bray-Curtis距离

   library(vegan)
   # multivariate_data是行=样本、列=基因的计数矩阵
   dist_matrix <- vegdist(multivariate_data, method = "bray")
   

2. 执行PERMANOVA：

   results <- adonis2(dist_matrix ~ LC_simpl_2018, data = meta, permutations = 999)
   print(results)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mgs3