欢迎关注R语言数据分析指南
❝本节将介绍如何基于stepAIC回归模型选择 与 LMG方差分解方法，对多物种丰度与环境因子之间的关系进行定量解析，并结合显著性检验与ggplot2热图实现高效可视化。
其实，这一分析思路小编在3年前就已经写过，当时的代码在网络上也被广泛传播。然而，由于早期代码的逻辑结构相对混乱，部分细节未被充分考虑，导致整体的通用性和稳定性不够理想。
因此，本次将对这一流程进行系统性重构与优化，在保留原有分析框架的基础上，完善模型构建、空模型处理、统计显著性提取与热图可视化等关键环节，使其逻辑更加清晰、结构更具模块化，适用于更大规模、更复杂的生态组学与环境因子分析场景。
往期结果图
结果图
图形解读
该图清晰地展示了环境因子对多个物种丰度变异的解释率与统计显著性：上方的柱状图表示每个物种的整体解释率（Explained variation, %），星号标注了回归模型的显著性水平；下方的热图结合颜色、圆圈大小与显著性符号，分别表示不同环境因子对各物种的效应方向、贡献率大小和显著性水平。颜色越深代表效应越强，圆圈越大代表解释贡献越高，星号数量表示显著性程度。这类图能够直观地揭示环境梯度与群落结构之间的定量关系，是回归方差分解结果可视化的经典形式之一。
代码思路
本次的分析代码旨在通过 stepAIC 回归模型选择 与 LMG 方差分解，系统评估多物种丰度与环境因子之间的关系。其核心流程包括： （1）利用 stepAIC 对多元线性回归模型进行变量筛选，降低多重共线性对解释力的影响； （2）通过 LMG 方差分解量化各环境因子对总解释率的贡献； （3）对回归模型整体显著性进行 F 检验，并以符号形式标注； （4）结合 ggplot2 构建热图，实现多物种 × 多环境因子的贡献率与显著性信息的可视化。 相比早期版本，该代码在模型稳定性、异常情况处理和结果通用性上均有所提升，更适合大规模群落生态与环境因子联动分析。
本案例文件夹
该绘图案例代码已经打包上传会员文档，有需要的读者欢迎咨询购买
关注下方公众号下回更新不迷路
购买介绍
❝本节介绍到此结束，有需要学习R数据可视化的读者欢迎到淘宝店铺：R语言数据分析指南，购买小编的R语言可视化文档，2025年购买将获取2025年更新的绘图内容，同时将赠送2024年的绘图文档内容，其余内容无。
更新的绘图内容包含数据+代码+注释文档+文档清单，小编只分享案例文档，不额外回答问题，无答疑服务，更新截止2025年12月31日结束，后续不在进行任何更新，零基础基础一般不推荐买。
在线目录大纲
淘宝店铺
2025年更新案例图展示
