Блог

Я получил результат попарного сравнения между группами (верхняя, средняя, нижняя) из пакета mvabund.

 pair.otu.area
Analysis of Deviance Table

Model: OTU ~ sedi_OTU$area

Multivariate test:
                   Res.Df Df.diff Dev Pr(>Dev)    
(Intercept)            53                         
sedi18Sv9_OTU$area     51       2 975    0.001 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Pairwise comparison results: 
                Observed statistic Free Stepdown Adjusted P-Value   
Lower vs Upper               514.0                          0.008 **
Middle vs Upper              478.4                          0.018 * 
Lower vs Middle              426.8                          0.025 * 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Arguments:
 Test statistics calculated assuming uncorrelated response (for faster computation) 
 P-value calculated using 999 iterations via PIT-trap resampling.
 

Мой вопрос заключается в том, можем ли мы интерпретировать, что Верхний и Нижний уровни были более расходящимися, чем другие (Средний уровень против Верхнего или Нижнего уровня против среднего), ссылаясь на наблюдаемую статистику как на самую высокую, чем у других, и давая наименьшее значение p?