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Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示 Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值

发布时间:2026-04-18 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

如果变量之间是正相关或负相关的话,可以用线性回归来分析。但在日常的分析里面,大部分变量之间不是简单的线性相关关系,很多要用到非线性拟合的方法来研究。这类型的研究相对会比较难,接下来我们会介绍Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示,Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值的相关内容,让大家可以更熟悉这类型的研究思路。

一、Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示

非线性拟合方程的研究,一般要有一个假设的模型,然后再通过验证的方法,来看数据是不是符合这个模型,下面我们来看看Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示。

1、如果要计算拟合方程,在Graphpad Prism里面,一般都会用到xy数据表,因为可以看到一个或多个y变量对x的影响情况。

打开Graphpad Prism的欢迎界面后,在页面的左边点选“xy”,然后在右边的y轴设置里面,选择第二项,并将重复并列数量设为3。

xy数据表
图1:xy数据表

2、做好上面的设置后,看到图2,我们就能得到一个x列加3个y列的数据表格式,将要研究的“酶活动”相关的数据填进y列、将底物浓度填进x列。

导入数据
图2:导入数据

3、整理好数据以后,打开Graphpad Prism顶部的分析菜单,在里面点选“分析数据”,打开它的统计方法列表。

分析数据
图3:分析数据

4、在统计方法里面,Graphpad Prism会默认打开“xy分析”,这个设计非常贴心,不用我们花时间找。在“xy分析”里,点选“非线性回归(曲线拟合)”,就可以做相关的分析了。

非线性回归
图4:非线性回归

5、在Graphpad Prism的非线性回归分析里面,看到图5,切换到模型选项卡,在里面找到Michaelis-Menten,也就是米氏-门滕动力学方法,专门用来研究酶促反应的。选好方法后,其他的设置可以不动,用默认的就可以了。

方法设置
图5:方法设置

6、在Graphpad Prism左边的图表区里,画一个散点图,可以看到,整个线条是呈现曲线形状的,是非线性的模型。

图表
图6:图表

‌7、我们再来看一下Graphpad Prism的分析结果,如图7所示,这里会出现拟合最优值和95%置信区间下的结果,根据Michaelis-Menten的模型v = (Vmax×[S])/(Km+[S]),我们可以写出v=(1353×[S])/(5.886+[S])的拟合方程。

输出结果
图7:输出结果

二、Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值

在刚才的回归结果里面,我们似乎没有看到P值,只有系数和模型拟合优度的一些结果。如果想得出P值,可以做一个重复测试,下面我们来看看怎么操作。

1、打开刚才Graphpad Prism输出的结果表格,如图8所示,点击左上角的“红色小表格”图标。

实验设置
图8:实验设置

2、这样我们就能重新打开“非线性回归”的设置页面,在“诊断(diagnostics)”选项卡里面,勾选残差分析里面的“重复性实验(replicates test)”。

重复实验
图9:重复实验

3、做好上面的设置后,再运算一次,就能得到有P值的回归结果。我们看到图10,这里的P值比较小,它的值是0.013<0.05,检验结果显著,这说明模型的曲线在重复运算后,分散程度比较大,可能要考虑其他模型。

输出结果
图10:输出结果

三、小结

以上就是关于Graphpad Prism非线性拟合方程怎么显示,Graphpad Prism非线性回归效果表里面没有P值的全部内容了。除了简单线性回归,Graphpad Prism也有很多非线性回归模型可用,特别是与生物学、药物学相关的,像这次用到的Michaelis-Menten,就是在酶促反应里面常用的模型。当然,除此以外,软件里面还有很多好用的分析方法,大家可以试用一下。

作者:泽洋

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