GraphPad Prism 9 for Win / Mac 最新完美稳定版+安装教程+使用教程

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中文名称：GraphPad Prism 9 for Win / Mac 最新完美稳定版+安装教程+使用教程

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GraphPad Prism集生物统计、化学统计、以及科技绘图于一身，其中医学所能用到的绘图需要它几乎都能满足。Prism 现在被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。超过110个国家的超过20万名科学家依靠 Prism 来分析，绘制和展示他们的科学数据。它也被本科生和研究生广泛使用。

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下载见文末

Prism 9 新功能

将你的分析和绘图带向新的维度

新的分析：主成分分析（PCA）
新的分析：主成分回归（PCR）
新的图形：从多元变量数据绘制气泡图
新的图形：从t检验生成评估图
扩展的分析：多元t检验选项（配对，非参数，等等）
扩展的分析：从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值
提升数据表列数上限
对多变量数据表的大量改进
自动向图形中增加多重比较结果（自动星标）
对所有分析做了改进

GraphPad Prism 9 核心新功能详解

更高维度的数据！

Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构可以分析更大的数据集，并执行新的和改进的分析，主要改进如下：

提高了数据列的上限 - 在每个数据表中最多输入1024列数据。
自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。
数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。无需将变量编码“0”和“1”，只需直接在数据表中输入例如“Male”和“Female”。
自动变量编码 - 输入您的数据，让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数值型哑变量。

2. 主成分分析（PCA）

下载.jpeg 注：上图以二维形式显示了PCA的图形示例。Prism中的PCA可以对数百个变量进行分析！有时，收集的变量数量远远超过可供研究的受试者数量。看一下基因表达的研究，将受试者分为两组：治疗组和对照组，然后测量成百上千种不同基因的表达水平。可能只是变量太多而无法使模型适配数据。但是，简单的去掉一些变量不去分析，可能会导致丢失有价值的信息。选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息！PCA就是这样一种“降低维度”的技术，可以用它来减少所需变量的数量，但同时从数据中消除尽可能少的信息。Prism 9的PCA还包括以下其他功能：* 通过平行分析（以及Kaiser方法，总方差阈值方法等）来选择成分。

生成碎石图（Scree Plots）、分数图（Score Plots）和双标图（Biplots）。
自动准备PCA的结果，以进一步用于多元线性回归（PCR - 主成分回归）。

3. 向图表添加新的维度可以从原始数据 – 对符号位置（X和Y坐标）、大小及填充颜色等编码的变量，直接创建气泡图。请注意，可以使用分类（分组）变量或连续变量来定义符号颜色和大小。

在此图上，有100多个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP（PPP），而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例（两个最大的符号分别代表中国和印度）。最后，每个符号的颜色代表该国家所在的大洲。在这个例子里的变量（颜色）是分类变量，但气泡图中的颜色也可以像下面这样由连续变量定义：此图中，符号的X坐标、Y坐标和大小的定义与上例相同。但是，现在该符号的颜色是连续的，其代表该国家每1000个人的出生率。Prism现在还具有内置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重叠的符号。

4. 自动将多个比较结果添加到图形中对多个成对比较执行相应的分析后，点击一个按钮就可以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些线和星号，只需再次点击工具栏的按钮即可。如果对数据或分析进行了调整，图形上显示的结果将自动更新。但是请记住，P值只是你研究成果的一方面。别忘了还要报告效应估计值（effect estimation，例如， 95％置信区间的均值差异！）。

5. 使用估计图更好地可视化T检验结果 下载 (3).jpeg 添加P值以证明均值差异的95％CI与P值之间的关系。如果95％CI包括零，则P值将小于0.05。观察95％CI比单独使用P值更具参考价值。执行t检验时，Prism现在会自动创建分析结果的估计图（Estimation Plots ）。在此图上，两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上，将绘制组均值差异及其95％置信区间。该图比只使用P值会提供更多的信息，因为它不仅显示了95％CI是否包括零，还显示了95％CI的范围（如果95％CI包括零，则P值将大于0.05，如果95％CI不包含零，则P值将小于0.05）。

安装教程：

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