PowerPoint幻灯片怎样锁定两组数据对比图
1.ppt 2组数据对比,怎样在其中一组数据上加预计
操作步骤
1、选择数据区域中的某个单元格,在功能区中选择“插入→柱形图→堆积柱形图”。
2、右击“流失客户”系列,在弹出的快捷菜单中选择“设置系列格式”,在“系列选项”中将“系列绘制在”设置为“次坐标轴”。
3、添加两个空系列。再次右击图表,在快捷菜单中选择“选择数据”,弹出“选择数据源”对话框,单击“添加”按钮,弹出“编辑数据系列”对话框。在“系列名称”下输入一个名称,本例为“a”,在“系列值”下将“={1}”改为“={0}”,单击“确定”。
4、再次添加另一个空系列“b”,返回“选择数据源”对话框。选择“流失客户”,单击“下移”按钮将其移动到最下方,单击“确定”。
5、更改次坐标轴中系列的图表类型。右击“流失客户”系列,在快捷菜单中选择“更改系列图表类型”,在弹出的对话框中将图表类型改为“簇状柱形图”。
2.如何用GraphPad Prism进行两组连续变量的比较
两组连续变量的比较是临床科研中经常遇见的问题,比如比较试验组和对照组的年龄是否相同。
对于此类数据的分析,首先应看再试验设计上是否进行了配对,之后再看数据是否呈正态分布,方差是否齐。对于此类数据的数据,大致可以遵循图1所示的原则。
图1 两组变量变量比较的原则可以用于两组资料比较的软件很多,比如SPSS,SAS和Stata等功能强大的专业统计软件。但笔者更倾向于用GraphPadPrism,因为该软件操作简单,结果更容易解读。
实际上,在临床科研中遇到的绝大部分统计问题,都可以通过GraphPadPrism来解决。GrapgPad Prism是一款侧重于科学绘图的软件,但其同事具备简单的统计学功能。
本文所采用GraphPadPrism为6.0版本,其他版本的操作与此类似。该软件的安装教程在网上均可找到,在此不再赘述。
本文仅简单演示如何在GraphPadPrism进行两组连续变量的比较。1数据的录入打开GraphPad Prism软件后,软件会让操作者选择数据的输入类型,此时注意选择“Column”这个选项。
如图2所示:图2:数据类型的选择之后分别输入两组变量的值。如图3所示,实验组共5个样本,检测数值分别为1,2,3,4和5;对照组也是5个样本,分别是4,5,6,7和8。
也可以在表头上对数据进行标识,分别为Experiments和Controls。如果此处不进行标识,默认的组名是DatasetA和Dataset B。
图3 在GraphPad Prism中录入结果2结果的运算结果录入完毕后,点击菜单栏中的Analyze,会出现如图4所示的界面。注意左侧一定要选中”t tests (andnonparametric tests)”。
图4 选择统计方法点击图4中的OK,会进入如图5所示界面。在此界面中,软件要求作者选择是否配对(Paired和Unpaired),并决定选择参数检验还是非参数检验。
所谓参数检验就是指配对t检验或***样本t检验,而非参数检验则是指Mann-WhitneyU检验或配对Wilcoxon检验。如果选择参数检验(默认两组数据均呈正态分布),软件会让操作者选择方差是否齐。
如果方差齐,软件会选择t检验,如果不齐,软件推荐Welch法。需要说明的一点是,如果两组数据均呈正太分布,但方差不齐,此时应采用校正t检验,目前有三种主要的校正t检验法:Cochran& Cox法、Satterthwait法和Welch法。
GraphPadPrism仅支持Welch法。如果两组数据不呈正太分布,则应该选用非参数检验。
非参数的两个选项分别是Mann-WhitneyU检验和Kolmogorov-Smirnov检验。一般选择Mann-Whitney U检验。
图5选择统计方法除了ExperimentalDesign以外,还可以对Optional选项里面的内容进行修改。如图6所示。
一般建议选择“Discreptivestatistics for each data set”(展示各组数据的均数、中位数、标准差、秩和等)选项。在Pvalue一段,系统默认为双尾检验,一般建议不要更改。
图6 统计选项所有的选项选择完毕后,点击OK即可进行计算。3结果的解读结果一般分为两个部分,一是差异是否具有统计学意义;二是差异有多大。
如果研究者选择了Mann-WhitneyU检验,则可得到如图7所示的结果。图7 非参数分析结果的解读参数分析结果的解读与此类似,只不过多了个F test to comparevariances,即方差是否齐。
一般认为,P值大于0.10才可以认为两组数据方差相同(注意:是“大于”,不是“小于”!是“0.10”,不是“0.05”!!!!)。4检验数据是否呈正态分布可能有的读者会问GraphPadPrism能否判断数据是否呈正态分布。
其实是可以进行正态分布检验的。
