圖片來源:小編自己的
接上篇,目前很多同學僅使用其基礎統(tǒng)計功能(如 t 檢驗、ANOVA),而忽略了其高級統(tǒng)計模型(如非線性回歸、生存分析、多變量分析等)。本篇將詳細介紹如何在 GraphPad Prism 中應用不同的高級統(tǒng)計模型,包括:
非線性回歸(Nonlinear Regression)
生存分析(Survival Analysis)
多變量分析(Multivariate Analysis)
混合效應模型(Mixed Effects Models)
主成分分析(PCA)
快來學!
1
非線性回歸(Nonlinear Regression)
適用場景:擬合劑量-反應曲線、酶動力學(Michaelis-Menten)、生長曲線(Gompertz)、受體結合(Sigmoidal dose-response)等。
Step 1:輸入數(shù)據(jù):
在數(shù)據(jù)表中輸入 X(如藥物濃度)和 Y(如反應值)。
Step 2:選擇模型:
點擊Analyze → Nonlinear regression (curve fit)
從預設模型中選擇(如「Dose-response - Inhibition」或「Kinetics - Michaelis-Menten」)或自定義方程(User-defined equation)
Step 3:調整參數(shù):
根據(jù)研究目的增加 IC50 或 EC50 的設置
2
生存分析(Survival Analysis)
適用場景:比較兩組或多組的生存曲線(如臨床試驗中的生存率、動物實驗中的存活時間)。
Step 1:輸入數(shù)據(jù):
列 1:時間(如天數(shù))
列 2:事件(1 = 死亡/事件發(fā)生,0 = 刪失)
分組列(如對照組 vs 處理組)
Step 2:選擇分析:
Analyze → Survival analyses → Survival curve
Step 3:設置參數(shù):
選擇比較方法(Log-rank test、Gehan-Breslow-Wilcoxon test)
Step 4:
根據(jù)分析結果標注相關參數(shù):
Hazard Ratio(HR)(風險比)
P 值(組間差異顯著性)
3
多變量分析(Multivariate Analysis)
適用場景:分析多個變量對結果的影響(如多元線性回歸、邏輯回歸)。
Step 1:輸入數(shù)據(jù):
因變量(X)
多個自變量(Y1, Y2, ...)
Step 2:選擇分析:
Analyze → Multiple regression(線性回歸)
或Analyze → Logistic regression(邏輯回歸)
Step 3:
根據(jù)研究需要設置參數(shù),選擇相應的圖表:
4
混合效應模型(Mixed Effects Models)
適用場景:重復測量數(shù)據(jù)、嵌套數(shù)據(jù)(如不同時間點的測量、同一患者的多次觀測)。
Step 1: 輸入數(shù)據(jù):
點擊Graphs → New Graph →選擇「Grouped」或「XY」圖
X軸:時間(Time)或分組變量(Treatment)。
Y 軸:因變量(Response)。
Step 2:選擇分析:
1
打開數(shù)據(jù)表,點擊Analyze → Mixed Models → Mixed Effects Model。
2
選擇因變量(Response)和固定效應(Fixed Effects,如 Treatment、Time)。
3
指定隨機效應(Random Effects,如Subject ID)。
Step 3:設置參數(shù):
定義固定效應和隨機效應
選擇協(xié)方差結構(如 AR1、Compound Symmetry)
5
主成分分析(PCA)
適用場景:降維、識別數(shù)據(jù)模式(如基因表達、代謝組學數(shù)據(jù))。
Step 1:輸入數(shù)據(jù):
Step 2:選擇分析:
Analyze → Principal Component Analysis (PCA)
Step 3:設置參數(shù):
Options 中設置數(shù)據(jù)的標準化方法和主成分選擇方法。這里標準化方法默認為 Z-score 標準化
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題圖來源:自制
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