將樣區調查的木本植物株數及胸高直徑等資料轉化為相對密度(Relative
density)及相對優勢度(Relative dominance)等2項植物介量合併成重要值指數 (Important value index, IVI)，可充分顯示植物在生育地的適應力及重要性，其值 愈高，代表該物種之重要程度越高。重要值指數為一合成介量，以百分率表示，
可表示出某植物在該植物社會的相對重要性(劉棠瑞、蘇鴻傑，1982)。計算公式 如下：
相對密度 % =
樣區所有樹種總株數
某一樹種之總株數 × 100 %
相對優勢度 % =
面積 樣區所有樹種總胸高斷
積
某一樹種之總胸高斷面 × 100 %
重要值指數 % =
2
%)
%
(相對密度 相對優勢度
本研究原始資料處理方面，將樣區調查資料輸入Excel軟體，分別計算各物 種之重要值指數，並將指數除以2轉換為1個100 %之基礎值，原始資料編輯成矩 陣格式，樣區-樹種矩陣與樣區-環境因子矩陣進行植群分析。
(二)植群分析
植群分析的目的是將植物社會分型，找出影響植群型在空間分化的環境因 子。本研究採用多變數分析法(Multivariate analysis)進行植群分析，而多變數分 析法又分為兩大類，分別為分類法(Classification)及分布序列法(Ordination)。分 類法係將植物組成相似性較高的樣區合併，再配合環境間的差異，達到區分植 群型的目的；分布序列法係將樣區原始資料矩陣進行分析，求出各物種的變異 方向，變異方向以梯度或軸表示，再進行變異方向與環境因子之相關性分析，
將樣區或物種按其相關位置，排列於變異軸上，形成一個變異空間，探討樣區 或物種在空間上的分布之梯度位置，可得到物種與環境因子的相關性，推測影 響植群分化的環境梯度，求出植群與環境因子之相關性(蘇鴻傑，1996)。
1.分類法
雙向指標種分析法(Two-way indicator species analysis, TWINSPAN)係一種 多元切分法(Hill et al., 1975)，其原理是採用序列法中的交互平均法(Reciprocal
averaging, RA)(Hill, 1979)之樣區在第一軸的序列，選擇第一軸的中心位置將樣 區切分為2群，各群再切分為2群，直到各群無法切分為止。過程為將樣區中 的特徵種群，依出現與不出現或量的多寡，將相似的樣區排列在一起，相異 之樣區分開(蘇鴻傑，1996)。
2.分布序列法
降趨對應分析(Detrended correspondence analysis, DCA)屬於間接梯度分 析，改良自對應分析(Correspondence analysis, CA)，其計算方法是用加權平均 法反覆計算至前後兩次之計算值無任何差異為止。為改善CA所產生的拱形效 應(Arch effect)及軸端壓縮情形，先將序列標準化，以標準偏差(Standard deviation, SD)為單位，重新刻度調整前一軸之序列值，以消除軸端壓縮之現 象，並用降趨之方式修正後一軸之序列值減少拱形效應(蘇鴻傑，1987b)，使 植群的變異梯度能正確反應在排序軸上，得知樣區或物種在植物社會之環境 變異梯度相對位置，樣區並以三度空間形式分布及呈現群聚現象，得到植物 社會與環境因子的變異關係。
3.植物社會命名及植物學名
植群型命名採用特徵種在前及優勢種在後的命名方式。植物學名以台灣 植物誌(Flora of Taiwan)第 2 版第 6 卷(Bufford et al., 2003)為依據。
(三)物種多樣性分析
分析樣區木本植物之物種多樣性，並應用鄧肯氏多變域分析(Duncan’s multiple range test)，檢測不同植群型之平均值是否具有差異，所採用指數及計 算方式分述如下：
1.物種數(S)
測量一定面積內之物種種數，亦即種類豐富度，表示物種豐富的程度。
2.Simpson指數(D)
Simpson指數可表示植物社會中物種多樣性，測量一植物社會內不同物種
間的集中或差異之程度，惟優勢度愈高則多樣性愈低，兩者之問呈現反比關