1. GraphPad Prism統計分析方法概述

GraphPad與其他軟件(如SAS、SPSS等)不同的是，GraphPad在繪圖的過程中可以同時完成一些相應的統計分析，方便用戶操作使用。

單擊工具欄中的Analyze (分析)圖標按鈕(圖1)，即可進入Analyze Data (數據分析)窗口(圖2)。左側一欄為GraphPad軟件內置的11類統計分析方法，以及最后一個Recently used (最近使用)使用的方法。前11類統計分析方法中除了Transform, Normalize (轉換，標準化)、Generate curve (生成曲線) 和Simulate data (模擬數據) 3類，其余8類統計分析方法與8種數據表相對應。此外，右側一欄是要進行分析的數據集，勾選即可選中。

圖1

圖2

2. GraphPad Prism常見統計分析方法分類

2.1 Transform, Normalize (轉換，標準化)

Transform, Normalize主要是進行數據的轉換和標準化，使數據符合特定統計分析方法的適用條件。該類可進行統計分析的方法有7種(圖3)

圖3

2.1.1 Transform (轉換)

Transform (轉換)：主要有4種轉換方式(圖4)，分別是標準函數轉換、藥學和生物學轉換、用戶自定義的X值轉換和Y值轉換。標準函數轉換包括X和Y值的位置互換，用戶還可以自己選擇X值和Y值轉換的函數式。此外，對重復值的處理可以選擇“轉換單個Y值”或“平均值代替”的方法。轉換后的數據（以對數轉換為例），可在左側Results (結果)部分查看(圖5)。

圖4

圖5
Transform concentrations (X) (濃度轉換)：主要處理X值表示濃度的數據。
Normalize (標準化)：對數據進行標準化，可設定0%值和100%值。
Prune rows (修剪行)：設定行的范圍，對該范圍內的數據進行分析。
Remove baseline and column math (移除基線行和列)：選擇作為基線數據的行和列，然后用其他行列數據對基線數據進行相應計算。
Transpose X and Y (轉置X和Y)
Fraction of total (局部占總體的比例)

2.2 XY analyses (XY表分析)

XY表展示的是X和Y兩個變量的關系，即平行關系或潛在因果關系。平行關系一般會采用相關性分析，因果關系則常使用回歸分析進行研究。XY表下常見的統計分析方法主要有10種(圖6)：

Simple linear regression：簡單線性回歸
Simple logistic regression：簡單logistic回歸
Nonlinear regression(curve fit)：非線性回歸(曲線擬合)
Fit spline/LOWESS：樣條擬合/局部加權回歸
Smooth, differentiate or integrate curve：平滑、微分或積分曲線
Area under curve：曲線下面積
Deming (modelⅡ) linear regression：戴明(模型2)線性回歸
Row means with SD or SEM：帶標準差或標準誤的行平均值
Correlation：相關性分析
Interpolate a standard curve：從標準曲線解析插值

圖6

2.3 Column analyses (縱列表分析)

縱列表也稱作一維分組表，它的特征是只有一個分組變量，數據表中的每一列代表一個組別，且在行上沒有分組。在縱列表中，每一列為相互獨立或相關的數據，它可以展示每列數據的分布和統計量。

縱列表數據以列的形式為一個分組因素，根據分組后的樣本數據特征，可選擇下面10種常見的分析方法(圖7)：

T tests (and nonparametric tests)：t檢驗(和非參數檢驗)
One-way ANOVA (and nonparametric or mixed)：單因素方差分析(和非參數檢驗或混合模型)
One sample t and Wilcoxon test：單樣本t檢驗和Wilcoxon秩和檢驗
Descriptive statistics：描述性統計
Frequency distribution：頻數分布
Normality ang lognormality tests：正態性和對數正態性檢驗
ROC curve：ROC曲線
Bland-Altman method comparison：Bland-Altman一致性檢驗
Identity outliers：離群值識別
Analyze a stack of P values：P值分析

圖7

2.4Grouped analyses (行列分組表分析)

行列分組表也稱作二維分組表，即行和列都是分組因素(每一列定義一個組別，每一行定義一個組別)。常使用的統計分析方法有以下4種(圖8)：

Two-way ANOVA (or mixed model)：兩因素方差分析(或混合模型)
Three-way ANOVA (or mixed model)：三因素方差分析(或混合模型)
Row statistics：帶標準差或標準誤的行均數統計分析
Multiple t tests (and nonparametric tests)-one per row：每行之間的多重t檢驗(和非參數檢驗)

圖8

2.5Contingency analyses (列聯表分析)

列聯表將觀察值按照兩個變量或多個變量分類列出。列聯表常用的統計分析方法有3種(圖9)：

Chi-square (and Fisher’s exact) test：卡方(和Fisher精確)檢驗
Row statistics：帶標準差或標準誤的行均數統計分析
Fraction of total：部分占總體的比例

圖9

2.6Survival analyses (生存表分析)

生存表主要用于生存分析和繪制生存曲線，包括的統計分析方法為Survival curve(生存曲線)，見圖10。

GraphPad軟件只提供單因素的Kaplan-Meier法、Logrank檢驗或Breslow檢驗，不提供壽命表法和Cox比例風險模型。

圖10

2.7 Parts of whole analyses (局部整體表分析)

局部整體表常用的統計分析方法有2種(圖11)：

Fraction of total (部分占總體的比例)：用來計算行、列和總數的百分比
Compare observed distribution with expected (比較觀察分布和期望分布)：用來推斷兩個總體率或構成比之間有無差別

圖11

2.8Multiple variable analyses (多變量表分析)

多變量表的每一列代表一個變量，每一行代表一個個體或一次試驗。它的數據結構與行列分組表類似，但多變量表不能設置子列。常用的統計分析方法有8種(圖12)：

Correlation matrix: 相關性矩陣
Multiple linear regression：多重線性回歸
Multiple logistic regression：多因素Logistic回歸
Principal Component Analysis：主成分分析
Exact and rearrange：數據提取與重排
Select and Transform：選擇和替換
Descriptive statistics：描述性統計
Identity outliers：識別離群值

圖12

2.9 Nested analyses (嵌套表分析)

嵌套表主要用于處理嵌套數據的統計分析和繪圖。嵌套圖常用的統計分析方法有6種(圖13)：

Nested t test：嵌套t檢驗
Nested one-way ANOVA：嵌套單因素方差分析
Descriptive statistics：子列描述性統計
Normality and Lognormality tests：子列正態性和對數正態性檢驗
Outlier tests：子列異常值檢驗
One-sample t test and Wilcoxon test：子列單樣本t檢驗和Wilcoxon檢驗

圖13

2.10 Generate curve (生存曲線)

根據軟件自帶的函數模型，用戶可自行設置參數，點擊OK按鈕生成指定的曲線(圖14)。

圖14

2.11 Simulate data (模擬數據)

模擬數據主要用于熟悉軟件的使用和統計分析方法，可以模擬XY數據表數據、縱列表數據、2×2列聯表數據以及Monte Carlo(蒙特卡羅模擬)，見圖15。

圖15

總結

以上是生活随笔為你收集整理的4.GraphPad常见统计分析方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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