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Graphpad Prism怎么计算差异显著性 Graphpad Prism如何计算均值和标准差

发布时间:2026-03-06 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

我们如果想知道,不同条件下的两组数据,比如喝牛奶的学生身高和不喝牛奶的学生身高是不是有差异,可以用Graphpad Prism来计算数据的显著性。对于不同类型的组别,或者不同数量的组,可以用不同的方法来分析。接下来我们将介绍Graphpad Prism怎么计算差异显著性,以及Graphpad Prism如何计算均值和标准差的相关内容。

一、Graphpad Prism怎么计算差异显著性

如果要分析的是两组数据的差异显著性,可以用Graphpad Prism的t test方法;如果是分析三组或以上的数据,则要用ANOVA分析法。不过这两种方法都是针对单因素的,也就是说一个影响因素,比如喝牛奶与不喝牛奶,下面我们来具体看看在Graphpad Prism怎么计算差异显著性。

1、在Graphpad Prism里面分析数据的差异显著性,一般要用到column数据表,这种表格在软件的欢迎界面就可以设置。在左边选好“column”选项后,右边的“options”要选第一项。

column数据表
图1:column数据表

①建好column表以后,先看一下两组数据的差异显著性分析。如图2所示,将指标1、2的两组数分别填进group A、B两列。

导入数据
图2:导入数据

②整理好数据以后,打开Graphpad Prism的分析功能,这里会默认展开“column分析”,然后在展开的选项里面,点选t test,就可以分析两组数据的差异显著性。

t检验
图3:t检验

③t test的参数设置比较简单,一般用默认的选项就可以了。比如实验设计选的是非配对的,假设数据满足高斯分布,并用的是参数检验,且数据的方差相等。

检验设置
图4:检验设置

④完成以上设置后,可以得到图5的结果,主要是看p value的值,这里的p value=0.0758>0.05,说明指标1、2的差异不显著,没有充分理由说明它们之间有差异。

检验结果
图5:检验结果

2、如果计算的是三组数据的差异,比如图6所示,将三组数分别填入group A、B、C列里面,就要用到Graphpad Prism的ANOVA分析法。

三组数据
图6:三组数据

①同样打开Graphpad Prism的分析功能,如图7所示,在里面找到One-way ANOVA,也就是单因素方差分析。如果有两个影响因素,比如喝牛奶,且每天锻炼身体1小时,就要用到双因素。

ANOVA
图7:ANOVA

②相对于t test,ANOVA的参数设置会复杂一点,看到图8,实验设计基本是一致的,如果没有特殊情况,也是用默认的就可以了。

实验设计
图8:实验设计

③不同的是,ANOVA还会有“事后多重分析(multiple comparisons)”的功能,也就是三组数据里面,再进行两两的对比,看差异是出在哪两个组里面。

事后多重比较
图9:事后多重比较

④Graphpad Prism的ANOVA分析结果,同样是看p value,这里的p value>0.05,说明这三组数据之间没有显著性差异,因此也不用看事后多重对比的结果。

检验结果
图10:检验结果

二、Graphpad Prism如何计算均值和标准差

除了计算差异显著性外,Graphpad Prism也可以用来算一些统计量,比如均值、最值、标准差等,这些常用的数值,只要用描述性统计,就能很快算出来,下面我们来看看怎么操作。

1、同样是打开Graphpad Prism的分析功能,在column分析里面找到“描述性统计(deive statistics)”,然后确认一下右边的三组数据都勾选上。

描述性统计
图11:描述性统计

2、打开描述性统计参数设置后,在它的“基础”里面勾选“均值、方差、标准差(Mean、SD、SEM),然后点击OK。

统计量
图12:统计量

3、接着,Graphpad Prism就能很快计算出三组数据的均值、方差、标准差。

计算结果
图13:计算结果

三、小结

以上就是关于Graphpad Prism怎么计算差异显著性,Graphpad Prism如何计算均值和标准差的全部内容了。GraphPad有很多方法可以用来算数据组间的差异,比如两组数可以用t test,三组数可以用单因素方差等。如果要计算两种或以上因素,还可用多因素ANOVA来计算分析。

作者:泽洋

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标签:GraphPad Prism教程GraphPad Prism数据分析GraphPad Prism作图GraphPad Prism

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