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PAST：最简便易用的统计学分析软件教程（二十七）----CA和DCA
本系列教程基于windows版本的PAST 3.0软件进行。
软件下载地址：扫描下方二维码，提取码：i274。
下载后的软件无需安装，双击“Past3.exe”即可打开软件进行使用。
Correspondence analysis
Correspondence analysis (CA) 选项类似于PCA，但是CA基于单峰模型，PCA基于线性模型。
如果我们的变量与参数之间的关系不是线性的，即物种更适宜在某一参数范围内生长时，采用CA分析更为合适。
输入数据为多变量矩阵，样品为行，变量为列，选择数据后，点击Multivariate按钮下Ordination标签中的Correspondence (CA) 选项进行分析。
Summary
Summary一栏为基本的数据，结果同时会给出假定变量代表的变化比例，如果大部分的变化均属于第一或前两个成分，则分析成功。
Scatter plot
在二维直角坐标系中展示各行或列所处的位置。
图中各参数的意义与PCA中一致。
Scores
Scores一栏显示各样品在不同PC中的得分，也就是用于绘图的数据。
CA分析结果会分别展示行所代表的样本与列所代表的样本在各PC的得分。
DCA
Detrended Correspondence Analysis (DCA) 可以用于判断数据的分析更适合线性模型还是单峰模型。
所需数据类型与PCA、CA等一致，选择数据后，点击Multivariate按钮下Ordination标签中的Detrended correspondence (DCA) 标签进行分析。
通过结果中各轴的Eigenvalve值判断符合线性模型还是单峰模型。
其余各参数与CA一致。