说起Graph Pad Prism相信科研汪们不会陌生,它可能是大家最常使用的统计图制作软件了。Graph Pad Prism是一款高效易用的科研绘图工具,集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,还可用于Windows和Mac操作系统,在生物学以及社会和物理科学界得到广泛使用。
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然鹅,Graph Pad Prism是有不同版本的哦,可爱的你是用的哪个版本呢?答案可能从Graph Pad Prism 5到Graph Pad Prism 8都有。那么你知道Graph Pad Prism的最新版本长啥样么?答案来了-就在2020年10月30日,Graphpad公司隆重推出了Graphpad Prism的全新版本Graphpad Prism 9(以下简称Prism 9)!
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Graph Pad Prism的优点不用多说,最新的Prism 9与跟它最接近的Prism 8相比又有哪些新的优势和亮点呢?其实,Prism 9与Prism 8很相似,很容易上手,所以广大熟练使用Prism 8的用户可以无缝对接到Prism 9。让我们一起来围观Prism 9的新功能吧!
先来个概述——Prism 9 新功能概览: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)
主要亮点:
1.更加智能,自动添加多结果统计学差异
在Prism 9中只需鼠标单击一次既可自动连线并将统计结果添加到图形中,工作效率得到极大的提高。
2.新的图形,气泡图。可显示多元变量数据,可清晰的呈现多个数据之间的关系。
3.新的分析,主成分分析(PCA)和主成分回归(PCR)
PCA是一种用于分析多变量数据的方法,可将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,即通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法。
Prism 9 PCA提供的其他功能包括:
1)通过平行分析选择成分(以及Kaiser方法、总方差阈值法等);
2)生成Scree图、Score图和biplot图;
3)自动准备PCA结果,以便进一步用于多元线性回归。
4.更高的数据维度
除上述更新外,Prism 9为适应大数据集的分析要求进行了一系列更新,主要涉及将数据列的上限提高至1024列,可自动识别变量类型,数据表可输入文本信息与自动变量编码等。
GraphPad Prism 9 核心新功能详解
1.自动将多个比较结果添加到图形中
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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。
2.向图表添加多元变量
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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。
3.主成分分析(PCA)
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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。比如: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。很牛吧?
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)。
4.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。
5.使用估计图更好地可视化T检验结果
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 9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)。
咋样,是不是很腻害?感兴趣的童鞋可以去GraphPad中国官网进行尝试与探索。
2021年07月02日 下午 1:52 沙发
有用