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PERMANOVA+包含 PERMANOVA+ 的 PRIMER 8 囊括了 PRIMER 8 Lite 的全部功能，同时还提供 multivariate 统计方法中最重要的最新进展。可轻松处理复杂的多因子设计、层次模型以及随机/混合效应。 PERMANOVA置换式多变量（或单变量）方差分析（PERMANOVA）可基于所选相似性度量，针对复杂的多因子实验/采样设计，对高维数据的变异进行分解。构建正确的伪 F 统计量，并在完整设计下（包括固定或随机因子、层次设计、协变量等）对每个模型项使用稳健的置换算法求得严格的 P 值。结合 第 8 版的重大更新（如允许异质性离散，以及可纳入有限总体抽取的因子），PRIMER 中的 PERMANOVA 是唯一能完美实现这一切的软件，且只需几次点击即可完成。
多重比较 / 对照（Multiple comparisons / Contrasts）在 PERMANOVA 分析之后，进行合适的成对比较，这些比较专为严格契合您完整的实验/采样设计框架而构建。当可用置换次数过少、无法获得有效检验时，可得到严格的蒙特卡洛（Monte Carlo）估计 P 值。您可构建自定义对照，以比较因子中特定的水平或水平集合。PERMANOVA 让您掌控全局，构建出与特定假设相匹配的正确而恰当的分析。
重心图（Centroid plots）原始数据的排序图往往杂乱且缺乏信息量，这仅仅是因为残差（小尺度）变异通常相当高。使用主效应和/或交互作用单元的重心图，可生成研究中最重要的因子及其可能交互方式的信息化鸟瞰图。
PERMDISP基于所选相似性度量，检验各组间多变量离散度（β 多样性）无差异的原假设。提供标识待比较各组的因子，选择通过查表或使用残差置换获得 p 值，并指定置换次数。还可选择输出成对检验，或输出样本单元到其所属组重心（及/或其均值）的 individual 偏差值至工作表，以便后续绘图。
DISTLM基于所选相似性度量拟合线性模型（多元多重回归，DISTLM）。指定模型中纳入的预测变量及拟合顺序，或通过选择筛选流程（向前、向后、逐步或"最优"）与筛选准则（R²、调整后 R²、AIC、AICc 或 BIC）进行模型选择。执行边际检验或序贯条件检验，p 值采用在简化模型下对残差进行置换求得。可查看与最终模型拟合相关联的 dbRDA 图。
RDA / dbRDA基于相异度的冗余分析（dbRDA）生成排序轴，用以展示来自 DISTLM 的拟合变异。在 dbRDA 排序图上以向量形式展示预测变量。通过对基于欧氏距离矩阵的 dbRDA，可实现经典的 RDA（冗余分析）。
CAP / PCO主坐标典型分析（CAP, Canonical analysis of principal coordinates）从相似性矩阵中寻找单位标度 PCO 轴的线性组合，以：(i) 最佳区分分组（以因子提供）、(ii) 最佳区分沿单一梯度的位置，或 (iii) 与另一组变量的线性组合达到最佳相关。可计算 CAP 模型的留一法交叉验证/残差平方和。可选择加入新样本并预测其在 CAP 轴上的位置/所属分组/梯度位置。可选择进行置换检验和/或将 CAP 得分（包括新样本的预测值/分类）输出至工作表。当基于欧氏距离度量时，CAP 方法对应于经典的判别分析（针对分组）或典型相关分析（针对梯度），但所有检验均采用稳健的置换方法。
多变量控制图（Multivariate Control Charts）实现基于相异度的多变量控制图。通过与先前的"受控（in-control）"参考观测集比较，判断新样本点（如监测情境中）是否"受控（in-control）"或"失控（out-of-control）"。选择初始控制图样本数量及图表类型（渐进式、固定基线或移动窗口）。指定 α 水平及上控制限类型（非参数或参数）。非参数稳健控制限由置换分布的分位数求得。可选择对高维系统应用收缩（shrinkage）方法。
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