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GraphPad Prism如何进行显著性分析 GraphPad Prism如何在图表中添加显著性标记

发布时间:2026-10-01 10: 00: 00

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统:Windows 10 64位专业版

软件版本:Graphpad Prism 10.3.0

显著性分析,是一种检验样本数据之间有没有统计学差异的研究方法。其核心的检验指标是p值,也就是随机误差造成差异的概率,p值小于特定值,可以说明差异是真实存在的。在GraphPad Prism软件里,我们可以用t检验、单因素方差分析等方法进行相关的分析,接下来,本文将会介绍GraphPad Prism如何进行显著性分析,GraphPad Prism如何在图表中添加显著性标记的相关内容。

一、GraphPad Prism如何进行显著性分析

显著性分析可以用t 检验、方差分析、卡方检验等方法进行操作,在GraphPad Prism软件的操作中,以上几种方法均可使用,下面让我们来看看GraphPad Prism如何进行显著性分析。

1、以常用的t检验、方差分析为例,如图1所示,在GraphPad Prism的创建数据表窗口中,可以选择“column”类型的数据表,因为它可以很方便地进行数据组的显著性分析。

column数据表
图1:column数据表

2、创建了column数据表后,我们就可以将数据组分别填入不同的列中,这里使用了A、B、C区的产量数据。整理好表格后,就可以点击GraphPad Prism左侧结果区中的“创建新分析”按钮,打开软件的分析面板。

导入数据
图2:导入数据

3、因为我们创建的是column数据表,所以GraphPad Prism会默认展开与column相关的分析方法。如果分析的是两组样本数据,可以选择t检验;如果分析的是三组或以上的样本数据,就要选择单因素方差分析(One-way ANOVA)。

t检验
图3:t检验

4、如果在右侧的数据集中勾选了三组数,同时又选择了t检验的话,GraphPad Prism会弹出无法进行相关分析的提示。我们可以选择t检验,但只能勾选两组数。

检验方法提示
图4:检验方法提示

5、如图5所示,如果要分析三组数据,就要选择单因素方差分析。在这种情况下,点击OK按钮,就不会出现无法分析的提示。

单因素方差分析
图5:单因素方差分析

6、GraphPad Prism单因素方差分析的参数设置有两个重点,一个是实验设计,另一个是多重对比分析。

实验设计主要涉及到数据是否配对、是否满足正态分布、是否方差相等,我们只要根据样本数据特点选择即可。多重对比分析主要涉及到组间的比较,如果有需要,可以选择相应的对比方法。

实验设计
图6:实验设计

7、本例的单因素方差分析结果如下,可以看到p值小于0.05,数据间有显著性差异。

检验结果
图7:检验结果

‌二、GraphPad Prism如何在图表中添加显著性标记

上述我们主要学习了GraphPad Prism进行显著性分析的操作方法,除此以外,软件还能将显著性分析的结果体现在图表上,下面本文会介绍GraphPad Prism如何在图表中添加显著性标记。

1、由于GraphPad Prism在图表展示的显著性标记主要体现在两两数据组之间,所以我们要先做“多重对比”的分析,然后再将结果标注在图表上。

“多重对比”可以在单因素方差分析中设置,如图8所示,本例在“多重对比”中选择了“每一组均值与其他组均值对比”的方法。

多重对比分析
图8:多重对比分析

2、GraphPad Prism的多重对比分析结果如下图所示,可以看到,A与B、B与C、A与C 之间都有显著性差异(因它们的p值都小于0.05),基于这个结果,我们可以让软件自动添加显著性标记。

多重对比分析结果
图9:多重对比分析结果

3、如图10所示,使用GraphPad Prism顶部绘图菜单中的“自动添加对比分析”功能,即可让软件自动添加显著性标记。

自动添加对比
图10:自动添加对比

4、GraphPad Prism自动添加的显著性标记如下图所示,可以看到两两组之间都存在显著性差异,并标注了星星符号。

图表中添加显著性标记
图11:图表中添加显著性标记

三、小结

以上就是GraphPad Prism如何进行显著性分析,GraphPad Prism如何在图表中添加显著性标记的全部内容了。GraphPad Prism可以通过t检验、方差分析、卡方检验等方法进行显著性差异分析,其中t检验用于两样本组数据,方差分析用于三组或以上的数据,卡方检验则适用于分类数据,大家如果有类似的研究分析需求,可以试用一下相关的功能。

作者:泽洋

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标签:GraphPad Prism教程,GraphPad Prism数据分析,GraphPad使用,GraphPad显著性

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