mantel分析中显著差异的样本一定是正相关的，为什么

在Mantel分析中，显著差异的样本并不一定是正相关的。Mantel检验是一种非参数检验方法，可以用于评估两个矩阵之间的相关性。在进行Mantel检验时，需要计算两个矩阵中的样本对之间的距离或相似性，然后计算这些样本对之间的相关系数。如果相关系数显著大于随机期望，就可以得出两个矩阵之间存在显著相关性的结论。

在这个过程中，并没有要求样本之间必须是正相关的。样本之间可以是正相关、负相关或不存在相关性。Mantel检验的结果只能说明两个矩阵之间存在显著相关性，但不能确定相关性的方向和强度。因此，显著差异的样本不一定是正相关的，可能是负相关或不存在相关性。

相关问题

mantel检验中node.colour怎么改成红色

在mantel检验中，可以通过修改绘图参数来改变node.colour的颜色，具体方法取决于所使用的绘图软件和语言。一般来说，可以在绘图函数中添加参数来指定node.colour的颜色，例如在R语言中，可以使用参数col来指定颜色。

mantel(dist_ningmeng, dist_K00001, method="pearson", permutations = 1000)分析中pearson和spear两个的区别

在Mantel检验中，pearson和spearman都是常用的相关系数。它们的区别在于对数据的处理方式不同。

Pearson相关系数是一种线性相关系数，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。它适用于连续型变量，且要求变量呈正态分布或近似正态分布。Pearson相关系数的取值范围是[-1,1]，其值越接近1或-1，表示两个变量之间的线性关系越强。

Spearman相关系数是一种非参数的相关系数，用于衡量两个变量之间的单调关系强度和方向。它适用于有序型变量或连续型变量。Spearman相关系数的取值范围是[-1,1]，其值越接近1或-1，表示两个变量之间的单调关系越强。

在Mantel检验中，pearson和spearman都可以用来计算两个距离矩阵之间的相关性。通常情况下，如果两个距离矩阵的数据服从正态分布，应该使用pearson相关系数；如果数据不服从正态分布，可以使用spearman相关系数。但是，在实际应用中，也有研究者选择先使用pearson相关系数，如果结果不理想再使用spearman相关系数进行补充分析。