Graphpad Prism如何科学地选择统计学方法

EndNote 2023-01-12

内容包括

1.不同种类的t检验应用案例

2.graphpad 做t检验分析

graphpad分析软件有两种数据输入方式，一种是自己直接输入，一种是利用模板，也就是"use sample data"。

当你对某种统计方法不熟练的时候，可以用到"use sample data" 这一版块，接着，可以用自己的数据替换模板中的数据，根据边栏中的提示进行后续的操作。

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如果你对某种统计方法很熟练的话，就可以直接在第一个板块中导入或输入自己的数据。

一、T检验

好的，我先来简单归纳一下T检验的类型，我们常用到的是单样本T检验，配对样本T检验和两个不配对样本的T检验。（这些检验的区别从名字上就能分辨出，所以不做进一步解释）接着，是双尾T检验和单尾T检验，双尾T检验是用于比较两个样本之间有没有差异，单尾T检验则是比较A样本是否大于B样本，或A样本是否小于B样本。我们看到，单尾T检验中，除了差异的可能性，还附加了差异的方向，相比双尾T检验，条件更加苛刻。所以，当差异具有统计学意义时，单尾T检验要求P<0.025, 双尾巴T检验要求P<0.05。跟T检验放在一起的是F检验，很多人不怎么做科研，对F检验不太重视，其实F检验是很必要的。F检验是等方差，异方差检验，是用于分析两个独立样本样本中的数据离散程度是否会影响两个样本差异的可能性。说到底就是，看看你是实验手法稳不稳定，组内的样本方差大不大，需不需要用Welch’s correction来校正。

Part

我们先来看单样本T检验

海军军医大学十五队是一个很牛逼的队，2014级毕业后，有7个同学纷纷把自己的工资条pose在微信群中，其中，工资分别是8.1K，7.4K，6.6K，9.8K，11.1K，30.3K，8.3K。我们来比较这组数据和上海市平均工资8K有没有统计学差异。

我们打开graphpad，在Column图中找到one sample test，键入数据，点击analyse

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在跳出来的对话框中选择coloum analyse，设置自己的参数，开始分析

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得到分析结果

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这个P>0.05，所以差异不具有统计学意义，所以虽然十五队学员工资看上去差异很多，但是实际上和上海市本科生毕业实际平均工资没有统计学差别（数据是我瞎编的，结论我深表怀疑）

Part2

独立非配对样本的T检验

海军军医大学十五队仍然是一个很牛逼的队，2014级毕业后，有7个同学纷纷把自己的工资条pose在微信群中，其中，工资分别是8.1K，7.4K，6.6K，9.8K，11.1K，30.3K，8.3K。队干部很自豪地说，我们队是最牛逼的。但是，这时候八队突然跳出来，说，你们不是最牛逼的，我们才是最牛逼的，我要跟你们比一比。这是，8队也随机抽了七个毕业生的工资，分别是xxxxx。

好的，我们来比一比。

和上面一样，在右侧键入数据