ANOSIM分析（Analysis of Similarities）是一種非參數統計方法，主要用於分析高維數據組間的相似性，為數據間差異的顯著性評價提供依據。這種方法常用於處理微生物群落數據等，當傳統參數檢驗方法不適用時。ANOSIM的輸出主要包括兩個數值：R值和P值。
R值用於表示組間差異與組內差異的相對大小，其計算公式為( R = \frac{\sum_{i=1}^{n} (r_i^B - r_i^W)}{\frac{n(n-1)}{2}} )，其中( r_i^B )和( r_i^W )分別代表第i個樣本組間和組內差異的秩。R值的範圍在[-1,1]之間，當R>0時，表示組間差異大於組內差異；當R<0时，表示组间差异小于组内差异。
P值則用於說明是否存在顯著的組間差異。P值是通過置換檢驗（Permutation Test）獲得的，其原理是在每次隨機重新分配樣本到組別後，計算當前的R值，然後對所有的R值進行排序，從而確定原始R值的顯著性水平。
在實際套用中，例如在微生物生態學研究中，ANOSIM可以幫助研究人員判斷不同環境條件下微生物群落的組成是否有顯著差異。在R語言中，可以通過vegan包中的anosim()函式來進行ANOSIM分析。