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Prism作图与统计教程(二)

已有 835 次阅读 2020-4-22 08:34 |个人分类:论文写作|系统分类:论文交流| 科研, 学术, SCI论文写作与发表, 科研作图

上期内容开始贴了一张常用统计方法的图,然后简单举了两个例子。在推送之后有疑问的同学比较多,因此本篇内容根据读者的疑问,和上期统计方法的图进行说明,希望能让大家更准确的选择合适的统计方法。

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一、T检验的使用(含非参数检验)

1.T检验主要用于样本含量较小(一般 < 30),且总体标准差未知的正态分布;用于检验两个总体均值差异是否显著。所以,T检验的前提是:1)随机样本来自正态分布总体。2)两个样本总体具有方差齐性。

2.T检验包括配对T检验和非配对T检验(亦称独立样本t检验)。配对T检验适用于配对设计样本均数的比较。而非配对t检验适用于完全随机的两样本均数的比较。

3. 如果两组数据不服从正态分布或方差齐,则采用非参数检验。

两组数据的非参数性检验一般采用Mann-Whitney-U-test (也称Mann–Whitney–Wilcoxon, Wilcoxon rank-sum test或Wilcoxon–Mann–Whitney test)和Wilcoxon-signed-rank-test。区别在于前者用于两组样品(类似于unpaired),而后者主要用于成对样本(类似于Paired)。数据可以用Mean ± SD表示,但更多用Median with interquartile range表示。

二、双因素方差分析(Two-way ANOVA)

1. 对两个以上相互独立的随机样本平均数进行假设检验的方法,主要是运用方差分析。当样本只受一个因素影响时会采用上期说到的单因素方差分析(One-way ANOVA),而受两种因素影响时则采用双因素方差分析(Two-way ANOVA)。

2. 单因素方差分析和双因素方差分析的异同在于:1)两者样本均来自正态分布的相互独立随机样本,且具有方差齐性(双因素分析中有一个自变量的残差符合即可);2)双因素方差分析的样本必须存在两个变量,且具有相互独立的观测值。同时两个自变量都是分类变量,且因变量是连续的。3)上期也提到的单/双因素方差分析一定要做事后比较。

3. 每个受试对象在不同时间点进行了重复测量时采用重复测量方差分析(Repeated measurement ANOVA)。如不同组别大鼠不同时间体重变化、肿瘤生长曲线、细胞增殖实验等。

4. 双因素方差分析举例。

我们分析不用时间点(14、28和42 d),两组(对照组和H2S组)数据中SOD的含量。所以本实验中SOD含量受两种因素即时间和组别,所以我们采用双因素方差分析。首先建立group分组数据,如下图所示。

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1)选择Analyze选项,进入分析界面,按下图所示。第一个选项卡是实验设计,我们选择的是“行方向上是不同时间点”。

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其他实验设计选项卡按默认设置RM analysis 和Factor names设置如下。Factor names可以设置,也可以不设置。

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最重要的是多重比较的选择,在这里我们把所有选项做一个简单说明,如下图所示。本实验中是每行即同时间点进行比较。事后比较选择Bonferroni选项。

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所有选项先择完毕,点击确定就输出实验结果了。先是双因素分析的总体结果,右侧上方是多重分析的结果。相应的结果图会在下方Graphs输出,稍加修改即可输出。

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计量资料的统计方法总结如下:

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三、卡方检验(Chi-squared test)

比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。多用于涉及临床病理特征分析。

1. 两个率或两个构成比的比较采用四格表资料的卡方检验。一般要求样本量大于40,且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数又小于5时卡方值需要校正,当样本量小于40时只能用Fisher精确检验。

2. 两个率或两个构成比以上的比较用R*C列联表的卡方检验。要求每个格子中的理论频数T>5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5,总结如下图。

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3. 卡方检验举例

我们模拟两个构成比的四格表卡方检验。比较A、B两种药物对大肠杆菌的抑菌(Y表示抑制,N表示无抑制)效果。首先数据格式选择Contingency Table,模拟数据如下。之后点击分析,选择卡方检验。进入分析选项卡。

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进入选项卡后,选择卡方检验(超过40,频数>5)、双尾检验(默认),然后点击确定,显示分析结果。

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输出结果包含,卡方值、P value、检测方法(双尾)、95% CI等。若为列联表分析,则还包含OR值。最终差异显著性应以P value和OR值综合考量。最后是图片输出,在这里不再赘述。

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本期内容先跟大家分享到这里,接下来第三期内容我们会跟大家分享多元统计方法的选择和应用。欢迎大家继续关注我们公众号,如果觉着内容对你有帮助,也请大家将我们的资源分享给更多的小伙伴,关注投必得获得更多干活内容!


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