Graphpad Prism置信区间怎么画 Graphpad Prism如何绘制带有置信区间的曲线图

品牌型号：联想 小新14

系统：Windows 10

软件版本：GraphPad 10.4.0（621）

置信区间主要用来判断样本数据能不能较好地代表总体数据，反映结果的可靠程度。我们最常用的是95%置信区间，在Graphpad Prism里，画置信区间不需要自己计算，可以通过描述统计或回归分析就能自动生成。下面我们将为大家讲解Graphpad Prism置信区间怎么画，Graphpad Prism如何绘制带有置信区间的曲线图的相关内容。

一、Graphpad Prism置信区间怎么画

很多小伙伴在绘制柱状图时，只会在柱子上添加均值和标准差，但如果遇到期刊要求标置信区间。很多人不知道该怎么去画。这里就以Graphpad Prism软件举例，将详细介绍在Graphpad Prism中置信区间怎么画的具体操作步骤。

1、首先新建数据表，打开Graphpad Prism，选择 Column 类型，右侧的Data table和Options选项都是选择第一个选项，然后直接点击Create创建按钮。

2、把原始数据粘贴进去。这里需要注意，一定要粘贴原始数据，不要只填均值。因为置信区间需要通过所有重复值来计算，只给均值的话，是无法计算置信区间的。

3、通过做描述统计，计算出置信区间。点击顶部上方的Analyze选项，在Column analyses分析里找到 Deive statistics选项，点击OK按钮。

4、在弹出来的设置窗口里，找到 Confidence intervals，勾选CI of the mean，设置置信水平为95%，其余参数默认，直接点击确定。

5、如下图所示，Graphpad Prism会自动算好每一组的均值、标准差、置信区间上下限。

6、接下来画置信区间图，点击左边工具栏里的Graphs，选择Data1数据表，弹出Change Graph Type窗口。选择Mean/median & error图表类型，下面的Column bar graph选项也就是误差线那里，不要选SD或SEM，要改成Mean with 95% CI（置信区间）。

7、点击OK按钮，带有置信区间的柱状图就绘制出来了。这时候柱子上的误差线，就是置信区间。 

二、GraphPad Prism 绘制带置信区间的曲线图

通过上文我们了解了在Graphpad Prism中柱状图的置信区间怎么画，那么下面我们再来看一下如何用GraphPad Prism 绘制带置信区间的曲线图。 这里使用数据的例子，是 GraphPad Prism自带的示例数据。

1、首先进入Graphpad Prism创建界面，选择在XY数据，右侧选择教程里的示例数据，然后点击创建开始操作。

2、可以看到生成的数据是一个非常典型的非线性分析数据。第一列代表的是时间，然后是对照组和处理组各有三组数据。 我们要画带置信区间的曲线图，就要先做非线性回归拟合。

3、首先点击上方Analyze分析，选择Nonlinear regression (curve fit)非线性回归，然后点击OK。

4、在弹出的窗口中点击Model选项，Exponential模型这里选择one phase decay，因为这是软件自带的示例数据。如果你的数据需要用其他模型，选择对应的就可以，操作都是一样的。

5、点击Confidence选项，找到Confidence or prediction bands，这里勾选上95%的置信区间。点击OK按钮，就会自动分析出结果。

6、我们点击Graphs图片模块，可以看到如下图所示的一个原始图，生成两条曲线，然后分布了很多的散点。两条曲线旁边的虚线就是置信区间。

7、那如果想要这两个置信区间更加明显，我们可以分别给它们上色。双击图表，弹出Format Graph设置面板，在Data set选项里选择曲线A的置信区间。

8、然后下面找到show error fill，给置信区间填充颜色，加上一定透明度，这样两组曲线就能区分开。我这里用的是50%透明度的红色。在position里，把填充范围限制在两条线之间，设置好之后，曲线和95%置信条带就显示出来了。

9、处理组也是一样的操作，先在Data set选项里选择曲线B的置信区间。再在error bar里换颜色、show error fill改填充区域和填充颜色，最后点击Apply预览效果，没问题后点击确定按钮即可。

以上就是关于Graphpad Prism置信区间怎么画，Graphpad Prism如何绘制带有置信区间的曲线图的全部内容。文中讲解了两种最常用的置信区间绘图方式，一种是在柱状图中添加置信区间误差棒，适合多组数据间的直观比较；另一种是在XY曲线图中添加置信带，多用于呈现时间变化、剂量反应关系，以及线性、非线性拟合等趋势类数据。希望本文的内容能帮到有需要的小伙伴。

署名：梦