我将把它留给其他人来决定他们是否“可接受”主成分方差的置换多元分析。但是计算这样一个统计数据并没有任何逻辑错误。它只是简单地组合随机变量的函数。你要问自己的更难的问题是这个统计程序是否回答了你的研究问题。

回想一下，PCA 涉及执行线性变换，该变换在某种线性意义上以最佳方式对变量进行去相关。这里相当重要的是，主要成分是按照它们线性解释的变化量来排序的。

还记得方差的置换分析测试了一个零点，即在组之间交换值时位置和分散保持不变。

如果您的 perMANOVA 在原始变量上不显着，但在这些变量的主成分上不显着，这表明您已成功检测到您的 PCA 做了某些事情。即，它使组之间的位置或分散不均等。这是有道理的，因为 PCA 对其组件进行了上述排序。如果这是您想用这个程序测试的，那就太好了！如果没有，那就做点别的。