PC-ORD對電子表格中的生態數據進行多變量分析。PC-ORD的重點是非參數工具、圖形表示、隨機化測試和自舉置信區間的社區數據分析。除了用于轉換數據和管理文件的實用程序之外，PC-ORD還提供了許多統計數據包中不可用的排序和分類技術：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗、部分Mantel試驗、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號編碼、顏色編碼、網格、聯合圖、雙情節、連續向量）、各種旋轉方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區距離測量、物種面積曲線、樹數據摘要、發布質量樹圖、自動駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）。可以分析大型數據集。只要您計算機的內存夠，大多數操作接受較多32,000行或32,000列和較多536,848,900個矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統。
? 計算SU x形狀矩陣
計算樣本單元x特征矩陣提供了分析物種性狀和解釋變量之間關系的靈活的第一步。該矩陣是通過將樣本單元x物種矩陣乘以物種x特征矩陣來獲得的，但是矩陣所得到結果的內容，取決于性狀是否標準化，以及乘法之后是否是加權平均步長（MCCUNE 2015）。為了較大化SUX性狀矩陣的通用性，包括性狀之間的可比性，以及廣泛的距離度量的可用性，我們建議首先將性狀標準化為較小至較大，然后計算每個樣本單位的豐度加權性狀平均值。


? 特征空間中的物種距離
物種可以通過計算物種間的距離矩陣來比較它們的性狀，從物種x性狀矩陣開始。在數學方面，這與計算物種空間中的樣本單元之間的距離矩陣相同，除了在這種情況下，對象是物種，它們的屬性是性狀，而不是作為樣本單元和屬性物種的對象。從特征菜單提供相同的距離度量，如物種空間中的樣本單元之間的距離。


新矩陣文件格式
? 行和列標識符--較大長度從8個字符增加到12個字符。
? 分類值--現在可以是數值（上面例子中的ShadeTolerQ）或文本（上面例子中的Dispersal, Leaf, Leaf, LearPersist和ShadeTolerC），較多可達20個字符。
? 矩陣大小--從32,000行x 32,000列增加到2,000,000行x 2,000,000列，較大可達536,848,900個元素自帶一些局限性。


注意：您仍然可以導入Excel舊版的.wk1文件以及xls和.xlsx文件。
PC-ORD對電子表格中的生態數據進行多變量分析。PC-ORD的重點是非參數工具、圖形表示、隨機化測試和自舉置信區間的社區數據分析。除了用于轉換數據和管理文件的實用程序之外，PC-ORD還提供了許多統計數據包中不可用的排序和分類技術：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗、部分Mantel試驗、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號編碼、顏色編碼、網格、聯合圖、雙情節、連續向量）、各種旋轉方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區距離測量、物種面積曲線、樹數據摘要、發布質量樹圖、自動駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）。可以分析大型數據集。只要您計算機的內存夠，大多數操作接受較多32,000行或32,000列和較多536,848,900個矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統。


? 創造性狀組合
通過組合來自兩個現有變量的類別來創建一個新的分類變量。從兩個選擇變量中的每個類別的組合被視為新變量中的新類別。由此產生的新變量總是**的。現有變量保留完整，但您可以通過Modify|Delete按鈕很容易的將它刪除。
例如，假設您有兩個分類變量，一個是對原生與非本土物種的編碼，一個是對一年生植物和多年生植物的編碼。這可能在分析中發揮作用，如果這些物種的組合，例如，非本地一年生植物，在生態上與所有現存物種特別不同？因此，您可能希望用這些性狀類別的所有四種組合來創造一個新的分類變量：（1）本地一年生植物，（2）原生多年生植物，（3）非天然一年生植物，（4）非天然多年生植物。


? 計算SU x形狀矩陣
計算樣本單元x特征矩陣提供了分析物種性狀和解釋變量之間關系的靈活的第一步。該矩陣是通過將樣本單元x物種矩陣乘以物種x特征矩陣來獲得的，但是矩陣所得到結果的內容，取決于性狀是否標準化，以及乘法之后是否是加權平均步長（MCCUNE 2015）。為了較大化SUX性狀矩陣的通用性，包括性狀之間的可比性，以及廣泛的距離度量的可用性，我們建議首先將性狀標準化為較小至較大，然后計算每個樣本單位的豐度加權性狀平均值。

PC-ORD對電子表格中的生態數據進行多變量分析。PC-ORD的重點是非參數工具、圖形表示、隨機化測試和自舉置信區間的社區數據分析。除了用于轉換數據和管理文件的實用程序之外，PC-ORD還提供了許多統計數據包中不可用的排序和分類技術：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗、部分Mantel試驗、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號編碼、顏色編碼、網格、聯合圖、雙情節、連續向量）、各種旋轉方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區距離測量、物種面積曲線、樹數據摘要、發布質量樹圖、自動駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）。可以分析大型數據集。只要您計算機的內存夠，大多數操作接受較多32,000行或32,000列和較多536,848,900個矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統。
Traits
PC-ORD提供將物種性狀數據（性狀矩陣）與社區樣本（主矩陣）和環境數據（*二矩陣）聯系起來的方法。雖然這些操作中的許多可以在其他PC-ORD菜單項中完成，但特性菜單提供了特定于這種數據的操作。
? 功能多樣性
功能多樣性分析了樣本單元X物種矩陣與物種X性狀矩陣的組合。功能多樣性度量試圖描述樣本單元中所代表的物種功能性狀的多樣性，而是簡單的物種多樣性。例如，一個包含三個物種的情節，都具有相同的特征，被認為比單一物種更多樣化。同樣，兩個具有非常不同功能性狀的物種比其功能性狀相似的兩個物種具有更多的功能多樣性。例如，如果一個圖中有兩個物種，一個是雜草叢生喜歡太陽的成員植物物種，另一種是耐蔭能力較差的物種，這個圖形比兩個不同的物種都具有更多的功能多樣性，它們都說耐蔭性差的植物。

PC-ORD對電子表格中的生態數據進行多變量分析。PC-ORD的重點是非參數工具、圖形表示、隨機化測試和自舉置信區間的社區數據分析。除了用于轉換數據和管理文件的實用程序之外，PC-ORD還提供了許多統計數據包中不可用的排序和分類技術：CCA、DCA、指示物種分析、Mantel試驗、部分Mantel試驗、MRPP、PCoA、perMANOVA、RDA、雙向聚類、TWINSPAN、Beals平滑、多樣性指數、物種列表、許多排序疊加方法（定量、符號編碼、顏色編碼、網格、聯合圖、雙情節、連續向量）、各種旋轉方法、3D排序、Bray-Curtis排序、城市街區距離測量、物種面積曲線、樹數據摘要、發布質量樹圖、自動駕駛模式的非度量多維范圍（NMS或NMDS）。可以分析大型數據集。只要您計算機的內存夠，大多數操作接受較多32,000行或32,000列和較多536,848,900個矩陣元素的矩陣。完整的手冊包括上下文敏感的幫助系統。


? 基于距離的冗余分析（DBRDA）
基于距離的冗余分析（DRBDA）類似于冗余分析（RDA），除了主矩陣由它的主坐標代替，使用您選擇的距離度量。這個變體的目的是允許您選擇non-Euclidean距離度量，如Sorensen（Bray-Curtis），這個已經證明在群落生態學中是有效的。


? Categorical Counts
Categorical Counts提供一種用給定范疇值跟蹤案例數量的方法（行，通常指示例單元）。默認情況下，對選定矩陣中的所有分類變量都執行此操作。提供了快速評估類別的頻率，對于實驗設計中的平衡或不同類別的采樣有效性等問題是有用的。


? Functional Diversity
Functional diversity分析了樣本單元x物種矩陣與物種x性狀矩陣的組合。PC-ORD中的功能多樣性措施的原理和使用在以下主題中描述。


其他已有的分析方法
? Gower Distance
Gower（1971a）系數在相似性或相異性度量中是非常不尋常的，因為它可以基于定性（分類）數據、定量數據或兩者的混合物來計算。分類數據作為匹配問題來處理：共享定性屬性的項從該屬性接收相似性單元。參看Legendre和Legendre（1998）對這個方法的詳細描述。

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