夏農-威納指數和辛普森指數包括了測量群落的異質性。

夏農-威納指數借用了資訊理論方法。資訊理論的主要測量物件是系統的序（ order）或無序(disorder)的含量。夏農-威納指數（Shannon-Weiner index），是用來描述種的個體出現的紊亂和不確定性，不確定性越高，多樣性也就越高。在夏農-威納多樣性指數中包含兩個因素： ①種類數目，即豐富度； ②種類中個體分配上的平均性（equitability）或均勻性（evenness）。種類數目多，可增加多樣性；同樣，種類之間個體分配的均勻性增加也會使多樣性提高。如果每一個體都屬於不同的種，多樣性指數就最大;如果每一個體都屬於同一種，則其多樣性指數就最小。均勻性指數的測定可以透過估計群落的理論上的最大多樣性指數(Hmax)，然後以實際的多樣性指數對Hmax的比率，從而獲得均勻性指數，具體步驟如下: Hmax=-S(1/S log21/S)=log2S，其中 Hmax=在最大均勻性條件下的種多樣性值，S=群落中種數 如果有S個種，在最大均勻性條件下，即每個種有1/S個體比例，所以在此條件下Pi=1/S，舉例說，群落中只有兩個種時，則:Hmax=log22=1 這與前面的計算是一致的，因此，我們可以把均勻性指數定義為:E=H/ Hmax，其中 E=均勻性指數，H=實測多樣性值，Hmax =最大多樣性值= log2S 辛普森多樣性指數=隨機取樣的兩個個體屬於不同種的機率 =1-隨機取樣的兩個個體屬於同種的機率 =1-每個物種的物種個數除以總植株個數的平方的加和 例如，甲群落中A、B兩個種的個體數分別為99和1，而乙群落中A、B兩個種的個體數均為50，按辛普森多樣性指數計算， 甲群落的辛普森指數:D甲=1-(0.99^2+0.01^2.)=0.0198 乙群落的辛普森指數:D乙=1-(0.5^2+0.5^2)=0.5 可以看到，群落中種數越多，各種個體分配越均勻，指數越高，指示群落多樣性好。