軟件介紹
GraphPad Prism是一款專業(yè)的醫(yī)療行業(yè)醫(yī)學(xué)科研繪圖分析軟件，為科研醫(yī)學(xué)家和生物學(xué)家提供了分析和繪圖解決方案。主要探索如何使用Prism節(jié)省時(shí)間以及分析方案十分合適可行。該軟件界面簡單，容易上手，大大節(jié)約了科學(xué)家們的計(jì)算研究時(shí)間。
安裝教程
1、根據(jù)提示完成GraphPad Prism 原版安裝。
2、安裝完成后，退出軟件，然后將注冊(cè)機(jī)“”復(fù)制到安裝目錄下運(yùn)行，然后點(diǎn)擊Patch即可完成。
更新說明
一、更高維度的數(shù)據(jù)！
Prism 9對(duì)多變量數(shù)據(jù)表進(jìn)行了許多重大改進(jìn)。使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)探索更大的數(shù)據(jù)集，并通過以下改進(jìn)執(zhí)行新的和改進(jìn)的分析：
1、增加的數(shù)據(jù)限制-在每個(gè)數(shù)據(jù)表中最多輸入1024列數(shù)據(jù)。
2、自動(dòng)識(shí)別變量類型-將多變量數(shù)據(jù)表中的變量識(shí)別為連續(xù)值，分類值或標(biāo)簽值。
3、數(shù)據(jù)表中的文本信息-直接以文本形式輸入數(shù)據(jù)。無需編碼“ 0”和“ 1”之類的變量，只需直接在數(shù)據(jù)表中輸入“ Male”和“ Female”。
4、自動(dòng)變量編碼-輸入您的數(shù)據(jù)，讓Prism負(fù)責(zé)其余的工作。Prism會(huì)自動(dòng)將分類文本變量編碼為數(shù)字“虛擬”變量。
二、主成分分析（PCA）
有時(shí)，收集的變量數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過可供研究的學(xué)科數(shù)量。考慮基因表達(dá)研究，其中從分為兩組的受試者中測(cè)量了成百上千種不同基因的表達(dá)水平：治療組和對(duì)照組。可能僅僅是變量太多而無法使模型適合數(shù)據(jù)。但是，選擇一些要從分析中排除的變量只會(huì)丟掉可能有用的信息！PCA是一種“降維”技術(shù)，可用于減少所需變量的數(shù)量，同時(shí)從數(shù)據(jù)中消除盡可能少的信息。
PCA中可用的其他功能包括：
1、通過平行分析（以及Kaiser方法，總方差閾值方法等）選擇組件
2、碎石圖，分?jǐn)?shù)圖和雙線圖的生成
3、自動(dòng)準(zhǔn)備PCA結(jié)果以進(jìn)一步用于多元線性回歸（主成分回歸）
三、向圖形添加新尺寸
直接從原始數(shù)據(jù)，符號(hào)位置（X和Y坐標(biāo)），大小和填充顏色的編碼變量創(chuàng)建氣泡圖。請(qǐng)注意，可以使用分類（分組）或連續(xù)變量來定義符號(hào)顏色和符號(hào)大小。
在此圖上，超過100個(gè)國家/地區(qū)顯示為單個(gè)圓圈。每個(gè)圓圈的X坐標(biāo)代表該國的GDP（PPP），而Y坐標(biāo)代表出生時(shí)的平均預(yù)期壽命。每個(gè)符號(hào)的大小與其所代表的國家的人口成比例（兩個(gè)最大的符號(hào)分別代表中國和印度）。最后，每個(gè)符號(hào)的顏色代表該國家所在的大陸。在這種情況下，此最終變量（顏色）是分類變量，但氣泡圖中的顏色也可以由連續(xù)變量定義：在該圖中，符號(hào)的X坐標(biāo)，Y坐標(biāo)和大小與以前相同。但是，現(xiàn)在該符號(hào)的顏色連續(xù)不斷地代表該國家每1000個(gè)人的出生率。棱鏡現(xiàn)在還具有內(nèi)置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重疊的符號(hào)。
四、自動(dòng)將多個(gè)比較結(jié)果添加到圖形
只需執(zhí)行多個(gè)成對(duì)比較的適當(dāng)分析即可。然后單擊一次以將這些結(jié)果自動(dòng)添加到圖形中。要自定義這些行和星號(hào)，只需再次單擊工具欄按鈕。調(diào)整數(shù)據(jù)或分析，圖形上顯示的結(jié)果將自動(dòng)更新。但是請(qǐng)記住，P值只是故事的一部分。別忘了報(bào)告效果估算值（例如，均值差異為95％置信區(qū)間！）
五、使用估計(jì)圖更好地可視化T測(cè)試結(jié)果
在測(cè)試中執(zhí)行，Prism現(xiàn)在將自動(dòng)創(chuàng)建結(jié)果的估計(jì)圖。在此圖上，兩組的原始數(shù)據(jù)都將繪制在左側(cè)的Y軸上。在右邊的Y軸上，將繪制組均值的差及其95％置信區(qū)間。該可視化提供的信息比單獨(dú)的P值還多，因?yàn)樗粌H顯示了95％CI是否包含零（如果95％CI包含零，則P值將大于0.05；它還顯示了95％CI的寬度）。如果95％CI不包括零，則P值將小于0.05）
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