微生物组分析，NMDS图stress:0，R方没有，p值没有，为啥

在微生物组分析中，NMDS（Non-metric Multidimensional Scaling）图是一种常用的降维分析方法，用于可视化样品间的相似性或差异性。NMDS图中的stress值是用来评估数据在低维空间中的准确性，它表示原始数据在低维空间中的失真程度，一般取值范围为0到1，其中0表示没有失真，1表示完全失真。

如果NMDS图的stress值为0，这意味着数据在低维空间中没有任何失真，即数据点在二维或三维空间中的距离与原始数据中的距离完全一致。这通常被认为是理想的结果，说明您的数据在NMDS分析中得到了很好的表示。

至于R方值和p值，这些通常用于评估统计模型的拟合程度和显著性。在NMDS分析中，没有直接计算R方值和p值的标准方法。因此，通常不会在NMDS图中显示这些统计指标。

总的来说，如果您的NMDS图的stress值为0，表示数据在低维空间中没有失真，这是一个好的结果。

在NMDS图中，Stress值是一种度量NMDS拟合度好坏的指标，而R方和p值通常用于评估NMDS结果的统计显著性。

如果你的NMDS图的Stress值为0，说明NMDS拟合度非常好，表示样本在二维或三维空间中的排列能够很好地反映它们之间的相似性或差异性。较低的Stress值表示数据在低维空间中的表示相对准确，说明NMDS图对数据的解释能力较强。

关于R方和p值没有的情况，可能有以下几个原因：

数据特征：在某些情况下，NMDS图可能无法生成R方和p值。这可能是因为数据的特征使得R方和p值的计算不适用，或者样本之间的差异性不足以产生显著的统计结果。

数据量和维度：如果数据样本量较小或者维度较高，可能会导致R方和p值的计算受到限制。在这种情况下，统计显著性的评估可能需要更多的数据或其他分析方法。

分析软件或算法限制：不同的分析软件和算法可能对R方和p值的计算方式有所不同，有些方法可能不提供这些统计指标。因此，检查所使用的软件或算法的文档或说明可能有助于了解其计算和报告的功能。

需要注意的是，尽管R方和p值是常用的统计指标，但它们并不是评估NMDS图质量的唯一标准。通过直观地观察NMDS图中样本的分布和聚类情况，可以初步判断分析结果的合理性和可靠性。

设置的区域不对，这个区域分别不出来区别所以没有p值，重新更换区域

1.模型错误

2.变量是定性还是定量变量。定序变量不能求均值。所以f值不存在

3.某个变量的取值太极端：只有一个观测值取1，其他都是0

4.集群的数量太少，以至于少于待估系数的数量

可以参考文献，参考文献：

1.刘方邻.《大数据生态学研究方法》 [M]中国科学技术大学出版社.2021.2.Hadley .《ggplot2：数据分析与图形艺术》 [M]西安交通大学出版社.:

检查一下原始数据是否表达高低有错误？这样的图感觉数据本身就没测好

NMDS结果的评估标准是stress值，表示观察到的距离和拟合的距离的不一致性。Stress也可以理解为样品在降维后形成的空间的距离与其在原始多维空间的距离的差值。这个值越小越好，说明在低维空间更完整地捕获了高维空间的信息。

通常认为stress<0.2时有一定的解释意义；当stress<0.1时，可认为是一个好的排序；当 stress<0.05时，则具有很好的代表性。

椭圆的置信水平可以在0-1范围内调整, 默认设置为0.95，值越小椭圆面积越小，涵盖的点越集中。对于0.95的置信水平，点仍有0.05的概率出现在椭圆外，属于正常情况。