我有一个实验设计，旨在研究两个治疗因素（A 2 个水平，B 8 个水平）对 8 组中的比例的影响。不过，由于技术原因，我没有8组中的比例，只有一个Bray-Curtis相异矩阵。现在，我想找出两个因素 A 和 B 以及它们的相互作用 (A*B) 是否影响相异性 (Y)。
如何使用 R 最好地分析此设计？我考虑将相异矩阵转换回长格式，其中我将两个因子水平分别记为 A.1 和 A.2，以及 B.1 和 B.2。然后，我可以将A.2嵌套在A.1中，将B.2嵌套在B.1中，以检查这些因素是否具有显着影响。这种考虑正确吗？在 R 中，它看起来像这样：
aov(Y ~ A.1/A.2 * B.1/B.2)
这是正确的吗？我真的可以用它来测试我感兴趣的东西（主要效果和交互作用）吗？或者您能推荐一种更直接的方法吗？提前非常感谢！
嗯，一种可能的解决方案似乎是使用 PERMANOVA（如“vegan”包中实现的那样）：
adonis2(dist.matrix ~ A.1 * B.1)