关于GraphPad Prism显著性差异分析的方法，很多同学都不太清楚它们的区别，今天通过本文相信大家都会了解到各种分析方法的特点及使用范围。

　　在GraphPad Prism学术图表中，除了将数据进行图形可视化展示，往往还需要对数据进行统计分析和判

　　断，并将分析结果在图形上面标注出来，所以统计分析也是绘制学术图表时不可或缺的一部

　　分。在大多数情况下，如果没有统计分析，再精美的图表也不符合投稿要求。所以，在很多

　　绘图软件中，都会先使用统计分析软件(如SPSS、SAS、STATA等)进行统计分析，得到分

　　析结果后再绘制图形。

　　而GraphPad Prism将统计分析和图表绘制合为一体，在绘图过程中可以完成常见的绝大

　　多数统计分析，这种一体化分析给用户带来了极大的便利。但这对软件介绍和学习带来了麻

　　烦，因为这时不可避免地要介绍统计学知识，对于整个篇章结构的安排就增加了难度。好在

　　国内的理工科专业都开设了“统计学”的课程，很多读者基本都学过常见的统计方法。因此，

　　本书并没有对统计学知识进行详细介绍，而是注重结合实例介绍常用统计方法在GraphPad

　　Prism中的应用目的和实现过程，将其完全融合在绘图过程中。如果读者完全没有相关统计

　　学知识，只是想要绘图，则可以直接跳过统计分析相关的步骤。单击工具栏中的

图标， 进入AnalyzeData(分析数据)界面，可以看到GraphPad

　　Prism内置的统计分析方法共有11类，还有1类是Recently used(最近使用)，便于快速选择

　　统计分析方法，如图2-2-1所示。在这11类统计分析方法中，有8类是与8种数据表相对应的，

　　是整个软件进行数据分析的重点，另外还有Transform,Normalize(变换，归一化)、

　　Generate curve(生成曲线)和Simulate data(模拟数据)3类，可以进行常见的数据变换或辅

　　助使用。

1. Transform, Normalize

(变换，归一化)

　　Transform, Normalize主要针对数据变换和归一化，其下的统计分析方法如表所示，

　　变换结果将在左侧导航栏的Results部分以绿色网格线的新表格表示。如果用户能够熟练使用

　　Excel进行数据预处理，则基本可以在Excel中完成这里的功能，而且Excel使用函数进行数据

　　变换的功能更加强大。但是，在这里进行数据变换的过程会更加简单，绝大多数常见函数只

　　需要简单单击就能完成数据变换。

2. XYanalyses（XY表分析）

　　XY表展示的是X和Y两个变量的关系。而变量间常见的关系有平行关系和因果关系两

　　种。平行关系是指两个或两个以上变量之间共同受到其他因素的影响，如男/女性身高和体

　　重之间的关系，一般使用相关性分析(Correlation)进行研究。因果关系是指一个变量的变

　　化受到另一个或几个变量的制约，如细胞的生长速度受到温度、CO2浓度、生长因子等因素

　　的影响，一般使用回归分析进行研究。

　　根据平行关系和因果关系涉及的变量数量，相应的研究方法有很多，如图所示。

　　XY表只涉及两个变量，图中蓝色部分的研究方法，包括简单相关(Pearson系数)、秩

　　相关(Spearman系数)简单线性回归(Simple linear regression)、非线性回归(Nonlinear

　　regression)、简单Logistic回归(Simple logistic regression)都可以在XYanalyses下完成。

　　图中的多元线性回归(Multiple linear regression)、多元Logistic回归(Multiple

　　logistic regression)等则需要在多变量数据表下完成。具体而言，XY表统计分析方法如表所示。