PRIMER 8 Lite

PRIMER 8 Lite 是一套必备的基础软件包，囊括了您最常用、最喜爱的所有非参数工具。搭配包含 PERMANOVA+ 的 PRIMER 8，可进一步扩展功能，尤其适用于复杂实验设计。

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资源管理器树与工作流程（Explorer tree and Workflow）

在单一交互式、直观的 Windows 图形环境中，可同时处理多个数据集，或在多个图形与输出文件之间切换关注点。快速识别样本或变量的重要子集。处理大型数据集（仅受可用内存限制）。依据指定标准合并或拆分数据。为检验与展示定义分组结构。借助 PRIMER 工作区中的资源管理器树导航窗格，在引导式工作流程中跟踪您的工作、复现分析路径、创建自定义备注，并轻松分享思路。

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图：资源管理器树与工作流程演示

矩阵显示 / 热力图（Matrix displays / Heatmaps）

使用内置向导或阴影图（Shade plot）工具创建矩阵显示与热力图，直接可视化数据数值。可从丰富选项中独立地对样本和/或变量重新排序。您可以在每条坐标轴方向上最大化序列化（seriation）模式、按分组、辅助变量或聚类树状图进行约束。可应用整体变换，和/或根据多种标准缩减物种集合，仅保留选定数量的变量。为二维或三维显示自定义颜色、符号与标注选项。

图：矩阵显示 / 热力图演示

聚类分析（Cluster analysis）

执行层次凝聚聚类分析，可选多种连接方法（单连接、完全连接、组平均或可变 β）。生成树状图、共表距离（cophenetic distances），并通过在每个节点执行的 SIMPROF 检验识别具有显著剩余结构的聚类；基于 SIMPROF 结果创建因子。分裂式聚类选项包括无约束（UNCTREE）或约束（LINKTREE）方法。针对指定组数实现非参数 k-means 聚类（kRCLUSTER），或借助自动 SIMPROF 截断准则确定分组。

图：聚类分析演示

主成分分析（Principal component analysis, PCA）

使用内置向导或阴影图（Shade plot）工具创建矩阵显示与热力图，直接可视化数据数值。可从丰富选项中独立地对样本和/或变量重新排序。您可以在每条坐标轴方向上最大化序列化模式、按分组、辅助变量或聚类树状图进行约束。可应用整体变换，和/或根据多种标准缩减物种集合，仅保留选定数量的变量。为二维或三维显示自定义颜色、符号与标注选项。

图：主成分分析（PCA）演示

多维标度（Multi-dimensional scaling, MDS）

在选定维度下构建点间距离配置，以匹配原始相异度（或其秩），采用迭代式多维标度算法从多个初始随机配置出发，求得全局最小应力解。PRIMER 8 提供度量（mMDS）、阈值度量（tmMDS）或非度量（nMDS）等多种形式，并提供大量选项用于自定义标注与符号、叠加图像、聚类、气泡、树状图、轨迹、向量等。使用自助法（bootstrapping）展示 MDS 图上平均数据的置信区域。可旋转、翻转、展开、转动、排序、动画化、保存并分享您的二维与三维排序图。

图：多维标度（MDS）演示

ANOSIM

PRIMER 软件是分析相似性（ANOSIM, Analysis of Similarities）的发源地，这是一种基于秩次相异度、利用 R 统计量检验多变量样本先验分组（某因子的各水平）间差异的非参数检验。所有 P 值均采用严格的置换方法求得，包括针对完整设计中任一给定因子的适当约束或可选的置换单元。您可在包含多达三个因子（交叉和/或嵌套关系）的任何设计中检验有序或无序因子。其他软件均无法做到这一点。

图：ANOSIM 演示

RELATE / BEST

使用 RELATE 计算矩阵相关性，并检验两个相似性/距离矩阵（如生物与环境）之间无关联的原假设。使用 BEST 程序从"拟合数据"工作表中筛选出能生成与给定（"目标"，如生物）相似性矩阵具有最大矩阵相关性的距离（或相异度）矩阵的（环境）变量子集。定制的置换检验会自动考虑在子集搜索过程中的多重比较。为 RELATE 检验构建序列化或周期性模式的模型矩阵，也可在另一个辅助因子的各水平内完成。

图：RELATE / BEST 演示

多样性分析（Diversity analyses）

为物种×样本数据计算一系列多样性指数，包括丰富度（S）、总个体数（N）、Margalef 物种丰富度、Pielou 均匀度（J'）、Brillouin（H）、Fisher's alpha、Shannon（H'）、Simpson 均匀度/优势度、Hill 多样性数以及稀释曲线（rarefaction）。为丰度或生物量构建物种多度分布（SAD）曲线或优势度图。纳入分类、系统发育或功能关系，计算平均差异度（AvTD、Delta+、Phi+）、总差异度（TTD、PD）或差异度变异（VarTD、Lambda+）。使用随机化方法生成漏斗图或椭圆图，以评估区域或总清单的代表性。

图：多样性分析演示

单变量非参数检验（Univariate non-parametric tests）

运行全新套件中的任意一种单变量非参数统计检验：Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验、Kolmogorov-Smirnov 检验，或双变量关联检验。PRIMER 对这些检验的实现方式独具特色：全部基于稳健的置换算法进行推断，并自动输出相关图形。

图：单变量非参数检验演示

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