按地点分组汇总唯一物种的score统计量（均值、中位数等）

你的问题出在之前的代码只是统计了每列的不同值数量，既没有对同一地点的重复物种去重，也没计算你需要的统计量。正确的步骤应该是先去重，再分组计算：

1. 对重复的物种-地点组合去重 #

因为同一地点的同一物种score值相同，我们先保留每个地点下每个物种的唯一行：

library(dplyr)

# 注意：把SPECIES替换成你数据集中实际的物种列名
dataSpp_unique <- dataSpp %>%
  distinct(PLACE, SPECIES, .keep_all = TRUE)

2. 按地点分组计算目标统计量 #

基于去重后的数据集，按PLACE分组，计算均值、中位数、标准差（常用的偏差指标）和方差：

result <- dataSpp_unique %>%
  group_by(PLACE) %>%
  summarise(
    均值 = mean(score, na.rm = TRUE),
    中位数 = median(score, na.rm = TRUE),
    标准差 = sd(score, na.rm = TRUE),
    方差 = var(score, na.rm = TRUE)
  )

如果需要的是中位数绝对偏差（另一种常用的偏差统计量），可以在summarise里追加一行：

mad_score = mad(score, na.rm = TRUE)

关键细节说明 #

• distinct(PLACE, SPECIES, .keep_all = TRUE)：确保每个地点下的每个物种只留一行，避免重复计算相同的score值
• na.rm = TRUE：忽略缺失值，防止统计计算因缺失值报错
• 务必替换代码中的SPECIES为你数据集里实际的物种列名称

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karoline