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  • Origin对实验数据作显著性差异分析.ppt
  • 1.如何用wps操作计算显著性差异。 2.excel中找不到网上所说的数据分析。 3.spss有免费的资源么?下载的好多都是捆绑软件,不敢乱下载了。
  • 统计 假设检验 显著性差异

    千次阅读 2020-03-10 18:56:47
    假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中,是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之,这是用来判断每组数据代表的因素中,是否有主要影响因素。 大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异,再...

    假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中,是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之,这是用来判断每组数据代表的因素中,是否有主要影响因素。
    大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异,再进行事后分析找出有显著差异的因素

    w检验

    W检验全称Shapiro-Wilk检验,是一种基于相关性的算法。计算可得到一个相关系数,它越接近1就越表明数据和正态分布拟合得越好。它是国家标准GB4882-85推荐使用的犯第二类错误最小的检验。
    w检验是检验样本容量8≤n ≤50时,样本是否符合正态分布的一种方法。(现研究已实现样本扩大,n<5000,可应用于大部分正态分布,spss中可实现)
    计算式可以参考百度百科w检验
    可通过spss计算得到P值,如果 P > 0.05 P>0.05 P>0.05就认为是正态分布。

    Levene检验

    Levene检验是检验数据方差齐性的主要方法。可以通过spss计算得到P值,如果 P > 0.05 P>0.05 P>0.05认为方差齐性。

    显著性检验

    单向方差分析(F检验)

    单向方差分析亦称单因子方差分析、F-检验或F-比值。它同时检验这些组平均数之间的差别显著性。单向方差分析的目标是求出这些组平均数之间的变化是否也是偶然的原因。
    单向方差分析的基本问题估计和比较多个等方差正态总体的均值。用于单个实验变量中两种处理以上的独立随机样本,叫做完全随机设计(单向),在这种设计中的F检验,即为单向方差分析。
    在w检验得到是正态分布后才可以采用
    具体过程可以看百度百科单向方差分析
    通过spss计算得到P值,当 P < 0.05 P<0.05 P<0.05拒绝无显著差异假设,即存在显著性差异。

    Kruskal-Wallis H检验

    Kruskal-Wallis H检验是一种检验两个以上样本是否来自 同一个概率分布的一种非参数方法。此检验对等的参数检验是单因素方差分析,但与之不同的是,K-W检验不假设样本来自正态分布。也就是说,在w检验不满足时,采用这种方法检验各组数据是否有显著性差异。
    通过spss计算得到P值,如果 P < 0.05 P<0.05 P<0.05拒绝无显著差异假设,即存在显著性差异。

    事后分析

    事后分析是通过两两比较,来找出有显著性差异的组。

    方差齐性

    如果Levene检验得到了方差齐性,可以采用t检验Tukey检验等等。

    方差不齐

    如果Levene检验得到了方差不齐,可以采用Tamhane T2检验Games-Howell检验等等。
    在这里插入图片描述
    上图是spss单向方差分析选择事后比较的选项卡,上面的框中是方差齐性的事后比较检验算法,下面的框中是方差不齐的4中事后分析检验算法。
    通过spss计算得到P值, P < 0.05 P<0.05 P<0.05的组对被认为是有显著差异的组。
    最后分析有显著性差异的组,结合一定的评价方法,判断出影响数据的主要因素。

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  • 【小记】显著性差异的计算

    万次阅读 2020-01-16 09:59:26
    :即显著性水平,即我们想要以 95% 的可靠性进行推断,或者说愿意冒 5% 的风险 输出选项 :输出区域表示我们想要将输出结果放在当前工作表的某个单元格内 第一张表 很好懂,都是基础的统计值 第二张方差...

    工具:Excel 2016

    计算方法

    文件 -> 选项 -> 加载项 -> 转到 -> 选中分析工具库
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    确定以后,在选项 数据 栏下最右侧就会出现 数据分析
    在这里插入图片描述
    选中数据 -> 选择数据分析 -> 选择分析工具:单因素方差分析
    在这里插入图片描述
    弹出参数设置栏:
    在这里插入图片描述

    • 输入区域:划定一个待分析的数据区域,即从 A1 到 B18,也就是左上角到右下角
    • 分组方式:选择 列 表示每一列代表一组数据(行同理)
    • 标志位于第一行:勾选该选项就是告诉分析器,第一行是数据的名字,不是要分析的数据
    • α ( A ) \alpha(A) α(A):即显著性水平,即我们想要以 95% 的可靠性进行推断,或者说愿意冒 5% 的风险
    • 输出选项:输出区域表示我们想要将输出结果放在当前工作表的某个单元格内
      在这里插入图片描述

    第一张表 很好懂,都是基础的统计值

    第二张方差分析表

    • SS:平方和
    • df:自由度
    • MS:均方
    • F:检验统计量
    • P-value:观测到的显著性水平
    • F crit:临界值

    对于结果中我们需要注意的其实就只有三个部分:FP-valueF crit

    • F > F crit,那么表示两组数据是 有差异 的,再结合 P-value 看,若 0.01 < P-value < 0.05,表示 差异显著;若 P-value < 0.01,则表示 差异极显著
    • F < F crit,那么 P-value 肯定高于 0.05,则表示两组数据 无差异

    上例中,F > F crit,可以认为在 α = 0.5 \alpha = 0.5 α=0.5 的水平上显著,即 A、B 组数据在 α = 0.5 \alpha = 0.5 α=0.5 的水平上有显著差异。

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  • SPSS比较两组数据有无显著性差异 独立样本T检验

    万次阅读 多人点赞 2021-01-15 12:08:26
    输入两组需要检验有无显著性差异的数据,一列为组(分组变量),一列为数据(检验变量) 选择比较平均值→独立样本T检验 设置分组变量和检验变量 点击定义组 填写组名 填写完毕后,点击确定 结果如下所示 ...

    输入两组需要检验有无显著性差异的数据,一列为组(分组变量),一列为数据(检验变量)

    选择比较平均值→独立样本T检验

    设置分组变量和检验变量

    点击定义组

    填写组名

    填写完毕后,点击确定

    结果如下所示

    莱文方差等同性检验,第二列显著性=0.815

    方差显著性 = 0.815 > 0.05,两组数据的方差无显著差异,可以认为两个独立样本的方差一致(若<0.05则表明有显著差异)

    平均值等同性t检验,第五列Sig.(双尾)=0.786

    在满足方差齐性的条件下,均置显著性 = 0.786 > 0.05,可以认为A、B组的发动机转速无显著差异(若<0.05则表明有显著差异)

    备注:如果第一个显著性<0.05,说明不满足方差齐性,第二个显著性不具备参考价值

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  • R_柱状图(加误差线,显著性差异

    千次阅读 2021-01-22 11:24:12
    # 显著性差异做标记 map_signif_level=T, # T为显著性,F为p value tip_length=c(0.04,0.04,0.05,0.05), # 修改显著性那个线的长短 y_position = c(4100,3000), # 设置显著性线的位置高度 size=1, # 修改线的粗细 ...

    先放最终效果图

    结果图
    # bar_plot 2021/01/19
    # 导入所需的包
    library(ggplot2)
    library(ggthemr)
    library(ggsignif)
    library(tidyverse)
    library(dplyr)
    library(ggpubr)
    library(devEMF)
    
    # 导入并处理数据,需要两张表,一个是原始汇总表格,另外一些是每一个测量数据的均值和标准差
    data1 <- read.csv(file = "../all_enzymatic.txt", sep = "\t", header = T)
    data2 <- dplyr::select(data1,1,3,4,5,6)
    
    # SOD
    data_SOD <- dplyr::select(data2,1,5)
    SOD_mean <- data_SOD %>% 
      dplyr::group_by(group) %>% 
      dplyr::summarize(
        count=n(),
        mean = mean(SOD),
        sd = sd(SOD)
      )
    data_SOD
    SOD_mean
    ###################################################################
    # 分析数据,数据量比较少就可以不做了
    #正态分布检验:用shapiro.test()
    shapiro.test(data_SOD$SOD)    
    
    #方差齐性检验:用bartlett.test()或者leveneTest()
    bartlett.test(SOD~group,data = data_SOD)   #巴雷特检验
    
    library(car)  #leveneTest()属于car包
    leveneTest(data_SOD$SOD~data_SOD$group)  #列文检验
    
    compare_means(SOD~group,data = data_SOD,
                   method = "anova") #显著性计算
    ####################################################################
    #####################################################################
    plot_data1 <- SOD_mean
    plot_data2 <- data_SOD
    p4 <- ggplot()+ 
      geom_bar(data=plot_data1,mapping=aes(x=group,y=mean,fill=group), # fill填充
               position="dodge", # 柱状图格式
               stat="identity", # 数据格式
               width = 0.7)+  # 柱状图尺寸
      scale_fill_manual(values = c("#4E4E56", "#DA635D","#B1938B"))+ # 柱状图颜色
      geom_signif(data=plot_data2,mapping=aes(x=group,y=SOD), # 不同组别的显著性
                  comparisons = list(c("C", "HT"), # 哪些组进行比较
                                     c("HI", "HT")),
                  annotation=c("**"), # 显著性差异做标记
                  map_signif_level=T, # T为显著性,F为p value
                  tip_length=c(0.04,0.04,0.05,0.05), # 修改显著性那个线的长短
                  y_position = c(4100,3000), # 设置显著性线的位置高度
                  size=1, # 修改线的粗细
                  textsize = 10, # 修改*标记的大小
                  test = "t.test")+ # 检验的类型
      geom_errorbar(data=plot_data1,mapping=aes(x = group,ymin = mean-sd, ymax = mean+sd), # 误差线添加
                    width = 0.1, #误差线的宽度
                    color = 'black', #颜色
                    size=0.8)+ #粗细
      scale_y_continuous(limits =c(0, 4500) ,expand = c(0,0))+ # y轴的范围
      theme_classic(  # 主题设置,这个是无线条主题
        base_line_size = 1 # 坐标轴的粗细
      )+
      labs(title="",x="",y="")+ # 添加标题,x轴,y轴内容
      theme(plot.title = element_text(size = 20,
                                      colour = "red",
                                      hjust = 0.5),
            axis.title.y = element_text(size = 15, 
                                        # family = "myFont", 
                                        color = "black",
                                        face = "bold", 
                                        vjust = 1.9, 
                                        hjust = 0.5, 
                                        angle = 90),
            legend.title = element_text(color="black", # 修改图例的标题
                                        size=15, 
                                        face="bold"),
            legend.text = element_text(color="black", # 设置图例标签文字
                                       size = 10, 
                                       face = "bold"),
            axis.text.x = element_text(size = 13,  # 修改X轴上字体大小,
                                       # family = "myFont", # 类型
                                       color = "black", # 颜色
                                       face = "bold", #  face取值:plain普通,bold加粗,italic斜体,bold.italic斜体加粗
                                       vjust = 0.5, # 位置
                                       hjust = 0.5, 
                                       angle = 0), #角度
            axis.text.y = element_text(size = 13,  # 修改y轴上字体大小,
                                       # family = "myFont", # 类型
                                       color = "black", # 颜色
                                       face = "bold", #  face取值:plain普通,bold加粗,italic斜体,bold.italic斜体加粗
                                       vjust = 0.5, # 位置
                                       hjust = 0.5, 
                                       angle = 0) #角度
            ) 
    emf(file = "SOD.emf") # 打开一个矢量图画布,这种格式的图片放在word里不会失真
    print(p4) # 打印图片
    dev.off() #关闭画布
    展开全文
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  • 相关性和差异显著性

    千次阅读 2020-07-15 15:09:47
    相关的显著水平就是P-value,一般当p-value小于0.05,就是显著了,则两组数据就是相关的。当p-value为0.01或0.001,则更显著了,标明两组数据有明显的关系。反之,当p-value大于0.05,就不显著,这个阈值可以根据...
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    无论你从事何种领域的科学研究还是统计调查,显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法被广泛应用于各个科研领域。笔者作为科研界一名新人也曾经在显著性检验方面吃过许多苦头。后来醉心于统计...
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  • 数学建模的时候自己找的显著性检验的几个有用的例子,感觉可以参考下,分享给大家
  • 如何用GraphPad Prism 进行显著性分析

    万次阅读 2020-10-16 00:03:40
    今天小编重点为大家带来如何利用GraphPad软件对两组数据之间进行显著性分析。 1.打开GraphPad软件,依次点击Column,那个柱状图的图案(这样最后做出来就是柱状图,当然也可以根据自己的需要选择其他图案,本期...
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    千次阅读 2018-03-12 11:58:33
    https://wenku.baidu.com/view/c16e77e8af1ffc4ffe47acdc.html无论你从事何种领域的科学研究还是统计调查,显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法被广泛应用于各个科研领域。笔者作为科研界一...
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显著性差异