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什么是MVSP?

MVSP是一种廉价但功能强大的多变量分析程序,适用于PC兼容,可执行各种排序和聚类分析。 它提供了一种简单的方法来分析您的数据,从生态学和地质学到社会学和市场研究。 MVSP正在50多个国家的数百个站点中使用。 使用MVSP的分析结果已发表在众多期刊上,包括“科学”,“自然”,“生态学”,“石油地质学杂志”和“生物地理学杂志”。

分析完数据后,您可以直接绘制结果。 选择要查看的排序轴,将绘制散点图。 聚类分析结果的树形图自动生成。 然后可以在各种输出设备上打印这些图形。

概述

  1. 数据矩阵操作:数据可以转置,转换(可用的转换包括对数基于10,e和2,平方根和百分比数据的Aitchison的对数比),转换为百分比,比例,标准分数,八度等级, 或地层研究的范围贯通格式 ,可以选择行和列进行删除
  2. 数据导入导出; Lotus 1-2-3和Symphony and Cornell Ecology Programs
  3. 主坐标分析,使用以下选项执行:使用任何类型的输入相似度矩阵,用户定义的最小特征值和准确度级别
  4. 主成分分析,具有以下选项:相关或协方差矩阵,居中或未中心分析,用户定义的最小特征值,包括Kaiser和Jolliffe的平均特征值规则,用户定义的准确度水平。
  5. 对应分析(Correspondence Analysis),具有以下选项:Hill的分段去除,特征分析或互惠平均算法的选择,稀有或常见分类的加权和缩放到百分比,用户定义的最小特征值和准确度水平。
  6. 十九种不同的相似度和距离度量,包括欧几里德,欧氏平方,标准欧几里得,余弦θ(或归一化欧几里得),曼哈顿度量,堪培拉度量,和弦,卡方,平均和平均字符差异距离; Pearson积矩相关和Spearman秩次序相关系数; 百分比相似度和高尔的一般相似系数; Sorensen的,Jaccard的,简单匹配,Yule和Nei的二进制系数。
  7. 聚类分析:七种策略(UPGMA、WPGMA、中位数、质心、最近和最远近邻、最小方差)、保持输入顺序的约束聚类(如地层研究)、随机输入顺序、整体树状图生成。单独的实用程序允许按树状图的顺序排序数据矩阵;允许在数据中看到模式。
  8. 多样性指数,具有以下选项:Simpson's,Shannon's或Brillouin指数,对数基数的选择,均匀度和物种数量也可以计算

MVSP 是一个用于 Microsoft Windows 的程序,它执行各种排序和聚类 分析。它提供了一种廉价而简单的方法来分析从
生态学和地质学到社会学和市场研究等领域的数据。MVSP 已在 69 个国家/地区的数千个站点使用。使用 MVSP 的分析结果已发表在许多期刊上, 包括 Science、Nature、Ecology、Journal of Petroleum Geology 和 Journal of Biogeography。

分析

MVSP 执行几种类型的特征分析排序:主成分分析 (PCA)、主坐标分析 (PCO) 和对应/去趋势对应分析 (CA/DCA)。它还进行规范对应分析 (CCA),这是一种在生态研究中非常流行的技术。

它还可以执行聚类分析,使用 23 种不同的距离或相似性度量和七种聚类策略。

双聚类选项可让您一步生成变量和案例的树状图,以及原始数据矩阵的副本,按与树状图相同的顺序排序。也可以执行约束聚类,从而保持原始输入数据的顺序。可以根据生态数据计算多样性指数;这些包括辛普森、香农和布里渊指数。

可以分析的案例和变量的数量仅受 Windows 可用内存量(RAM 和硬盘交换文件)的限制,最多 20 亿个案例和变量。

MVSP Desktop

MVSP 桌面

MVSP 使用 KCS 桌面隐喻。您可以在研究数据、统计结果和 图表时将它们展开在您面前,就像桌面上的纸一样。它还有一个
记事本,您可以在其中记下想法和观察。尝试新图表、添加新数据、仔细阅读 结果,然后仅打印或保存您需要的那些。当您退出 MVSP 时,您可以保存 桌面上所有窗口的位置和内容。稍后您可以将其恢复到相同的 状态。MVSP 可让您从中断的地方继续。可以为不同的
项目保存多个桌面。

图形

分析完数据后,您可以直接绘制结果。

选择要查看的坐标轴并绘制散点图。变量和案例的联合图可以是 为 CA 结果绘制。可以生成 PCA 结果的欧几里德双图(以变量作为向量),也可以生成 CCA 中环境变量的双图。还可以为 PCA、PCO 和 CA/CCA 生成碎石图。自动绘制聚类分析结果的树状图。可以自定义这些图表,并保存您最喜欢的设置以供将来使用。还可以生成原始变量的散点图,以及总结每个变量的箱线图。所有图表都具有缩放功能,可让您放大图表的某些部分以便于查看。

其他特性

MVSP 提供各种数据操作功能,例如转换、合并两个或多个 数据文件,以及转换为范围等格式。数据可以从
多种格式导入和导出,包括 Lotus 1-2-3、Excel、Quattro、xBase、Paradox、Cornell 生态程序格式和各种纯文本文件。

可以将单个数据案例分配给组。然后将组名打印在输出 和树状图上,并在散点图上将组描述为不同的符号。

可以使用完全可定制的工具栏。此外,数据编辑器和其他窗口具有多级撤消功能,可让您撤消在当前会话中所做的任何更改。

MVSP的特点

  • 易于使用,具有现代 Windows 界面(可配置的工具栏、上下文菜单、简单的菜单结构)。
  • 许多用户定义的选项会自动保存以备将来使用。
  • 可保存的桌面;您可以将当前分析会话的所有结果、图表和注释保存到磁盘,然后稍后将它们恢复到您离开的地方。
  • 无限数量的变量和案例(仅受可用的 Windows 内存限制,
    包括 RAM 和硬盘交换文件)。
  • 数据矩阵操作:
    • 内置类似电子表格的数据编辑器;包括完整的多级撤消功能、行和列删除和插入。
    • 矩阵的转置。
    • 数据转换,使用以 10、e 和 2 为底的对数、平方根、百分比数据的 Aitchison 对数比和标准化。可以选择单个变量进行转换。
    • 通过地层研究格式转换为范围。
    • 将多个数据文件合并为一个。
    • 数据导入导出;Lotus 1-2-3 和 Symphony、Excel、Quattro、xBase、Paradox、SIMSTAT、纯文本和康奈尔生态程序。
    • 使用“导入预览”对话框简化了导入过程;让您预览导入的数据并更改选项以确保成功的结果。
  • 分析:
    • 轻松选择要纳入分析的变量和案例;无需修改原始数据。
    • 主成分分析,具有以下选项:相关或协方差矩阵、中心或非中心分析、用户定义的要提取的轴数,包括平均特征值的 Kaiser 和 Jolliffe 规则、用户定义的准确度级别。
    • 主坐标分析,使用以下选项执行:使用任何类型的输入相似性矩阵、用户定义的要提取的轴数和准确度级别。
    • 对应分析,具有以下选项:Hill 分段去趋势、循环雅可比或倒数平均算法的选择、稀有或常见分类群的加权和比例缩放、用户定义的要提取的轴数和准确度水平、选择用于表示案例的替代比例与变量。
    • 典型对应分析,一种在生态研究中非常流行的技术,用于将环境变量纳入物种分布的排序中。
    • 二十三种不同的相似度和距离度量,包括欧几里得、平方欧几里得、标准化欧几里得、余弦θ(或归一化欧几里得)、曼哈顿度量、堪培拉度量、布雷柯蒂斯、弦、弦平方、卡方、平均值和平均字符差异距离;Pearson积矩相关和Spearman秩相关系数;相似度百分比、修正的 Morisita 相似度和 Gower 的一般相似度系数;Srensen、Jaccard、简单匹配、Yule、Nei 和 Baroni-Urbani-Buser 的二元系数。
    • 聚类分析,具有以下选项:七种策略(UPGMA、WPGMA、中值、质心、最近和最远邻居以及最小方差)、保持输入顺序的约束聚类(例如地层研究)、随机输入顺序、积分树状图生产。变量和案例的双重聚类,生成排序的数据矩阵;允许在数据中看到模式。
    • 多样性指数,具有以下选项:辛普森指数、香农指数或布里渊指数,还计算了对数基数的选择、均匀度和物种数量。
  • 图形:
    • 原始数据中变量的散点图(2-d 和 3-d)。
    • 原始数据的箱线图和晶须图。
    • PCA、PCO 和 CA/CCA 结果的散点图(2-d 和 3-d)。
    • CA/CCA 结果的联合图(变量和案例的散点图)。

    • PCA结果的欧几里得双图(将变量绘制为向量的案例散点图) 。
    • CCA 双图,环境变量作为向量,或者对于名义变量,作为
      质心。
    • 来自 PCA、PCO 和 CA/CCA 结果的特征值的屏幕图。
    • 聚类结果的树状图(基于图形和文本)。
    • 散点图上的点可以通过点击点来识别。也可以将标签
      应用于所有点。
    • 放大图表以更仔细地查看特定区域。
    • 完全可定制;可以修改字体、标题、颜色、背景样式、轴缩放和位置、散点图符号的类型和颜色。保存所有设置以备将来使用。
    • 将图形保存为 BMP 或 WMF 文件,或复制到 Windows 剪贴板以传输到其他程序。

系统要求

  • Microsoft Windows 98/Windows NT 4 或更高版本(包括 Windows ME/2000/XP/2003/Vista/7/8/10)
  • 8 Mb RAM 内存
  • 5 Mb 磁盘空间



 

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