RDA分析（Redundancy Analysis），也被稱為冗餘分析，是一種多變數統計方法，主要用於生態學和環境科學領域。RDA分析結合了多元回歸分析和主成分分析（PCA），用於探索一個多變數回響數據集（例如，多個物種的豐度）與一個或多個解釋變數集（例如，環境變數）之間的關係。
RDA分析的目的是找出回響變數和解釋變數之間的關係，並通過對回響變數的線性組合進行排序來顯示這種關係。首先，RDA對每個回響變數與解釋變數進行多元回歸，然後找到一個回響變數的線性組合，這個線性組合最大化了與解釋變數的相關性。接著，這些線性組合被排序，並生成一系列排序軸，第一個軸是與解釋變數最相關的軸，第二個軸與剩下的變異最相關，以此類推。
RDA分析的結果可以通過約束軸和非約束軸的數量來進行解讀。約束軸是由解釋變數（通常是環境因子）生成的，反映了解釋變數對回響變數（通常是物種數據）的影響。非約束軸則反映了解釋變數之外的其他因素對回響變數的影響。此外，還可以使用envfit函式來進行顯著性檢驗，以確定每個解釋變數對回響變數的影響是否顯著。
RDA分析的結果通常會通過散點圖進行可視化，圖中會顯示物種信息（實際上是回響變數矩陣）、環境變數（實際上是解釋變數矩陣），以及在兩軸上能顯示各自的解釋度，以及標記有顯著性的解釋變數。
總的來說，RDA分析是一種強大的工具，可以幫助我們理解和解釋複雜的生態系統和環境因素之間的關係。