精华内容
下载资源
问答
  • 可视化学习小组第一周:解构数据可视化【数据科学家学习小组】之数据可视化(第一期)第一周(20191111-20191117)​mp.weixin.qq.com完整的数据可视化过程可以分为四个步骤:确定数据可视化的主题;提炼可视化主题的...

    13fde58858dc838449f032d187d55be9.png

    可视化学习小组第一周:解构数据可视化

    【数据科学家学习小组】之数据可视化(第一期)第一周(20191111-20191117)​mp.weixin.qq.com
    d99933b84bca102b9017983b8ba6666b.png

    完整的数据可视化过程可以分为四个步骤:

    76fe1774055843e50005b5a354da9036.png
    • 确定数据可视化的主题;
    • 提炼可视化主题的数据;
    • 根据数据关系确定图表;
    • 进行可视化布局及设计;

    1.确定数据可视化的主题

    根据实际业务需求来确定可视化的目的,做可视化之前要先知道为什么要做。

    2.提炼可视化主题的数据

    057baf4a69917ce85ae292f96a65e0ec.png

    2.1确定数据指标

    根据目的去确认需要哪些指标,有针对性的作图。比如快递寄件业务,指标就有寄件量,运 输时效,下单渠道等等

    2.2明确数据间的相互关系(选择指标维度)

    b6a4440895a2df731b4410b4b190e9c1.png

    趋势型:通常研究的是某一变量随另一变量的变化趋势,常见的有时间序列数据的可视化。

    90c39d454f4b54d66ea0034fcae5713a.png
    例:趋势型-折线图

    对比型:对比两组或者两组以上的数据,通常用于分类数据的对比。

    c92882d781481370624aebc5752e5e85.png
    例:基于分类的对比-柱状图

    比例型:数据总体和各个构成部分之间的比例关系。

    01b78300689f6a93cca79d6e968c6f0d.png
    例:饼图

    分布型:展现一组数据的分布情况,如描述性统计中的集中趋势、离散程度、偏态与峰度等

    83a3696909a82227fee680759d1d292d.png
    例:符合正态分布的直方图

    区间型:显示同一维度上值的不同分区差异,常用来表示进度情况。

    9217ab3bd7bf64eb43daa782ef378678.png
    例:表示进度的仪表盘图

    关联型:用于直观表示不同数据之间的相互关系,如包含关系、层级关系、分流关系、联结关系等。

    dadeee180ac63bf7d384288965f7fa55.png
    例:表达流程关系的漏斗图

    地理型:通过数据在地图上的地理位置,来展示数据在不同地理区域上的分布情况,根据空间维度不同,通常分为二维地图和三维地图。

    00886b3cd5370c75a8cfd0917c7457a7.png
    例:包含地理属性的地图型

    2.3确定用户关注的重点指标(问用户两个问题):

    在做可视化之前,不仅要知道为什么要做(目的),还要知道我们要做什么(需求),需求来自于我们的用户,所以在动手之前,我们要知道客户最想要看到的信息是什么?客户为什么想把这些信息展示出来?通过这两个问题,就能了解到客户的核心诉求了。

    3.确定图表

    a1825f5c1e5ab257fb03c676b55d94f1.png

    根据目的,需求,去选择最合适的图表去可视化数据,切记不能炫技,可视化的目的是简洁明了,突出主题。

    daeb67ce3e25893ab754b06f2312bd49.png
    居士分享的常见的数据关系和图表类型的对应关系

    4.可视化布局及设计

    1e25cca2e29dc6756d7bed460d6d4d9d.png

    4.1页面布局

    4.1.1聚焦

    凸显主体,吸引用户,提高效率

    4.1.2平衡

    合理利用空间,保持元素间的空间平衡,提高设计美感

    4.1.3简洁

    突出重点,避免冗余

    4.2图表制作

    4.2.1数据层面

    数据中的极端值,异常值,或过多的分类等,都会影响可视化的效果,可以通过前期的预处理来清洗整理数据,达到我们想要的效果

    4.2.2分数据层面

    图表形状,颜色,边框,背景,网格等辅助元素,一定程度上可以帮助用户聚焦,但使用过当的情况下会使得图表杂乱,视觉上不够聚焦,影响观看

    思维导图总结:

    ff32fc4b4c4b3007c016e4dfc48c3c53.png

    5.细节补充

    Tao:对数据可视化步骤的说明及补充​zhuanlan.zhihu.com
    914372f3158b4ef3631d4354201b015c.png

    6.下一篇

    Tao:数据可视化2-时序数据和比例型数据​zhuanlan.zhihu.com
    0c271b121fee1ac447f4f712b43bf87f.png
    展开全文
  • 不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。1. 展示之前的思考在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择...
    ↑  关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点,我们准时相约  ddf8f38b1f5bcf4037c99bb70de2cdc6.png 偶尔应金主爸爸要求改时间 d41dc39f6b309001a6d14b736a01bd7a.png 33967962d8eb304659bf15c5861439ff.png

    大家好,我是朱小五c0ceba84ab2651541c68d6ea1421ee33.png

    如何来展现的你的数据?是你有时不得不去思考的一个问题。

    不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。

    1. 展示之前的思考

    在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择。

    Who

    1. 首先要确定,这些数据展示的受众群体是谁?

    2. 深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何?

    3. 是否是第一次接受类似的数据?

    4. 最关键的,他们如何看待数据,是否对你很重要?

    上述分析将帮助你发现你与受众之间的距离,从而采取必要的展示技巧,来确保他们能听懂你传递的信息。

    What

    1. 你希望受众群体了解的数据是哪些?

    2. 这些数据是否准确,经得起推敲嘛?

    3. 数据口径是什么?是否符合人们的通常的认知?

    是否包含了反面的数据?人为地清洗数据或只拿出佐证自己观点的正面数据,往往是站不住脚的。

    Goal

    1. 你展示数据的目的是什么?

    2. 你想表达的观点是什么?

    3. 现有数据是否足够支撑你的观点?

    Where

    1. 是在什么场合展示这些数据?汇报、交流、商务等

    2. 具体的形式是怎样的?PPT、纸质报告、图书等

    How

        在你回答了上述问题之后,你才能真正准备好面对最后这个问题:如何用数据表达你的观点?

    2. 数据展示手段:文本篇

    文本,是用来展示数据最简单的方式,也是最容易令人忽略的方式。人们总是有种倾向,希望采用某种炫酷的方式来说明数据;但其实最简单直接的方式效果最为显著。当你只有一两项数据需要分享时,简单文本是绝佳的沟通方法。可考虑只用数字(尽可能突出)和一些辅助性文字来清晰地阐述观点。此时如果使用其他方式,例如在表格或图形里只放入一、两个数字,但这种方式通常只会让展示方式带走人的眼球,而忽略了真正需要表达的信息本身。所以,当你确实只需要表达一两项数据时,不妨考虑只用数据本身。

    1561c7f68863dc859e438287cff3c0cd.png

    比较上面两种展示数据的方式,左侧通过常见的柱状图表达,右侧通过简单文本方式表达。哪种更具备表现力,一目了然。

    信息失真

    在用文本表达数据时,有时是需要将数据收敛归纳出一、两个结论性数据来展示,但此时需要考虑信息失真的问题。例如上面例子表述为“2019年GDP比2018年增加1880亿或增长了6.2%”,这种就会产生数据失真问题。丢失了数据原有部分信息,应避免这种情况。

    3. 数据展示手段:表格篇

    当需要展示更多的数据时,表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是,表格形式具有其特殊性,其与我们口头表达系统交互方式类似,这意味着我们是会阅读表格。当面前有一张表格时,通常会用到食指:我会一行一列地读,并且比较每个格子里的值。

    61e92f035bcced9c6b62dd37ea996823.png

    表格最适合的场景是,有大量数据需要展示或受众群体关注点不同。但在PPT中使用表格往往不是一个好主意。当受众阅读表格的时候,他们不再听你口头表达的观点。当你在幻灯片或者报告中使用表格的时候,问问自己:你想要表达什么观点?你有可能找到更好的办法可视化这些兴趣点。如果这样做丢失了太多信息,不妨考虑将完整的表格放在附录中,用一个链接来满足受众的需要。

    突出原则

    使用表格时,因为本身就包含了大量数据,需要受众去阅读。如何在短时间内,突出核心内容,方便受众理解,就是关键所在。这里的原则就是尽量让设计融入背景,让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。相反,要使用窄边框或者空白来区分表格的元素。注意下例中,上下用法的差异。

    6fc10092f729a156f1df76a8233f1611.png

    还可以使用另一种方式,突出你的数据。就是通过运用颜色差异,将表格中的细节和视觉暗示的使用结合起来,那就是热力图。热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法,在显示数据的地方(在数据之外)利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示,帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。

    5f1288fba6a8104a9439bc776991ce02.png

    在上边的热力图中,色彩的饱和度越高,对应的数字就越大。这使得受众很容易找出最大的数据(GDP值最高的地区和年份)。

    4. 数据展示手段:图形篇

    与表格的交互方式不同,图形是与视觉系统交互。视觉系统处理信息的速度更快,这也就意味着设计良好的图形通常能够比设计良好的表格更快地传达信息。

    1). 线性图

    线图是最为常用的一种图形,经常用来表示连续数据间的数据关系。通常,连续性数据都以时间为单位:天、月、季度和年度。如果不具备连续特性的数据,不适合用这种方式。

    ★ 折线图

    最为常见的线性图,就是折线图。

    a9703bae21bab540faa766f3bfddde96.png

    如果存在多组数据,可使用下面分列显示,这样比较清晰。如数据量不大,也可以在一张图内显示,但应该是坐标口径一致,并做好标注工作。

    668215f26202fb700703017a7d423b17.png

    ★ 斜率图

    还有一种特殊的折线图,被称为斜率图。它适用表现两个时间段或者两组对比数据点,可以快速地展示两组数据之间各维度的相对提升、降低等差异。斜率图组合了很多信息,除了绝对数值(数据点本身)之外,连接数据点的线条能够在视觉上直观地告诉你是提升还是降低以及变化的程度(通过倾斜方向和斜率),而无需解释这些线条的意义和变化程度具体是多少。

    024a1d3a8ab375d60f8dfa644aa4d5af.png

    2). 条形图

    条形图易于阅读。用眼睛比较条形图的末端,很容易快速得出结论:哪一类最大、哪一类最小以及类别之间的增减区别。

    ★ 水平条形图

    水平条形图,顾名思义通过水平条线对比多组数据。人们通过对比右侧末端的位置,很容易比较出各组的差异。这种方式是比较符合人们的阅读习惯,即从左往右,从上至下的方式。特别是对于组别较多的情况,这种方式非常适合。

    806b2f01b4142a19c0b5145284a9122f.png

    上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据,使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序,这样有利于受众数值对比,二是使用了色温显示进一步加强了对比。

    ★ 竖直条形图(直方图)

    跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图

    c0e82a295fb048b1818a551b32987f89.png

    ★ 多组条形图

    条形图也支持一组以上的数据。但需要注意的是,当你添加多组数据时,专注其中一组并得出结论就变得更为困难,所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意,有多组数据时,空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类的层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。

    242376cd22b2b0a6d0ae584624359cd9.png

    ★ 堆叠图

    作为条形图的一种特例,还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力,尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。除了底部的子成分,你很难比较其他子成分在跨类别时的情况,因为不再有统一的基线可供比较。

    8dd4ddaf86452a43fc0ac91c457e3aaa.png

    3). 饼图

    饼图,是大家经常使用的,但其实也是难以阅读一种图。当饼图的各部分大小相近时,你是无法或者很难判断哪一块更大。当大小相差较多时,你最多也只能判断某一块比另一块更大,却无法确定大多少。为了克服这个问题,你需要像下图一样添加数据标签。但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。

    b1a423a9d00bc0af0b62ac5c773f3e29.png

    用水平条形图替代饼图,按从大到小或者反向组织。记住,在条形图中,我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐,很容易比较相对大小。这样不仅可以很直观地了解哪块最大,还能了解它比其他类别大多少。从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解,

    286b211a0b8ba2bd50ae8d1fe29c6b06.png

    4). 散点图

    散点图在展示两个因素的关系时很有用,因为可以同时将数据对应到x轴和y轴上,观察是否存在某种关系以及存在何种关系。散点图在科学领域使用更为频繁。

    954f088291cfb40b45cdc2eedbcaeff6.png

    5). 面积图

    人眼不擅于在二维空间进行定量的度量,这使得面积图比我们讨论过的其他图表类型更难阅读。因此通常避免使用面积图,只有一个当需要可视化相差极大的数值时。方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。

    c0f2baf89b57df76c2d4d4e31e86100a.png

    5.展示原则:认知负荷(简化、简化、简化)

    人脑的处理能力是有限的。在展示数据时,应尽量减少受众脑力消耗,即用更低耗的方式展示。消耗受众脑力却对他们理解信息毫无帮助。这是我们需要避免的。最重要的在于受众感知的认知负荷:他们认为需要付出多少精力才能提取出信息。他们并不会通过深思熟虑地做这个决定,但这会影响你的信息能否成功传达。总之,要考虑为受众最小化感知到的认知负荷。这里可采取一些常规的原则:

    • 排序

      通过数据排序,让受众更容易消化数据,更快速抓住信息要点。对比下图中的上下对比。

    • 对齐文字

      对齐文字,特别是坐标系的文字,方便读者更容易对比数据。常见的策略是左侧坐标系文字右对齐,右侧左对齐,避免居中对齐的情况。

    • 适当留白

      边界处避免出现文字和图表。避免拉伸图表撑满可用空间的欲望,根据内容多少决定图表的合适大小。

    • 去除边框

      对于图中边框,一般是不需要的。可以考虑使用留白对页面中的图表和其他元素进行合理的区分。

    • 去除网格线

      如果网格线对受众寻找数据对应的坐标值有帮助,或者感觉网格线会使数据得到更有效的处理,那可以保留。但也请尽量使用更细以及灰色等浅色的网格线。千万不要让网格线和数据形成视觉上的竞争。尽可能地完全去除网格线,这样会形成更强烈的对比,从而使数据更突出。

    • 去除数据标记

      每一个元素都会增加受众的认知负荷。使用数据标记,就是在为本来已经可以根据线条直观处理的数据增加认知负荷。这并不是说永远不要使用数据标记,而是要有目的地使用,尤其不要因为它们默认包含在你的绘图软件里而使用。

    • 清理坐标轴标签

      坐标轴的标签,常见的原点标注,一般都是不需要的。除非展示数据过多,且无法标注的情况,可以考虑使用。

    • 选择是否需要坐标轴

      作图时常常需要决定是保留坐标轴标签还是省略坐标轴而直接标记数据点。为了做这个决定,你需要考虑特异性的程度。如果你希望受众重点关注整体趋势,可以考虑保留坐标轴,但是将其置灰来削弱其重要性。如果某些具体的数值很重要,直接标记或许更好。在后一种情况下,通常最好省略坐标轴以避免包含重复信息。总是要考虑你希望受众如何使用图表,并以此来作图。

    • 直接标记数据

      在图例和数据之间切换是非常麻烦的。可将需要尽量识别出任何可能消耗受众精力的问题自行承担。建议在需要描述的数据旁进行标记。

    • 慎用颜色

      在少量使用时,颜色是吸引受众注意的最强大的工具之一。但请克制为了丰富多彩而使用颜色的冲动。有选择、有策略地使用颜色这一工具突出图表中的重要部分。建议自行选择颜色的使用,而不是让工具自动选择。可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。

    • 强调大小

      大小很重要。相对大小代表了相对重要性。如果你需要展示几件重要性相同的事情,请使用相似的大小。相反,如果有一件事情尤其重要,那么用大小来体现这一点:将它变大!

    • 文字体

      包围,加粗,斜体,间隔,下划线。这些对文字的处理,也可以帮助突出信息,可酌情使用。

    • 位置

      大多数受众会从图表或者幻灯片的左上角开始,按“之”字形扫视屏幕或者页面。他们会最先看到页面的顶端,这使得这里成为了风水宝地。考虑将最重要的内容放在这里。

    8e2858ab3b223973b8870b0926ffb5af.png 近期文章,点击图片 即刻 查看 4c441c625b5abae5ecc516518a22d15c.png 4f4219093de865c1da0c620829862ad4.png 5f9a625a443a39781eea3cc9595fad1a.png c8337fff0e1f32743bac095c2b1b3689.png

    昨日留言“HeoiJinChan”、“烷炸”+20积分;

    最赞留言“安宁”+50积分

    其余所有留言+10积分

    点击 积分 ,了解积分规则~

    ee9b51e2d1a9dbee29f080d049b5904f.gif

    本文为“HeoiJinChan”推荐,获得20积分奖励~

    如果大家想要投稿or荐文,点击原文链接即可!

    7d0f48f5be0b3a4fdbee6318d7b568a3.png

    朱小五

    展开全文
  • 差异分析是基础数据分析手段,在进行样本间差异比较的时候经常被用到。所以无论是中文核心期刊还是SCI论文,常常需要绘制差异分析柱形图。显著性标记柱形图是在差异分析柱形图的基础上添加显著性标识,可以直观的...
    差异分析是基础数据分析手段,在进行样本间差异比较的时候经常被用到。所以无论是中文核心期刊还是SCI论文,常常需要绘制差异分析柱形图。 显著性标记柱形图是在差异分析柱形图的基础上添加显著性标识,可以直观的呈现不同样本间的差异关系和差异显著性。在不同品种的表型差异分析或样本间基因表达量统计中均被经常使用。 图形由柱形图、误差线和显著性标识三部分组成。柱形图表示样本的表型或表达量数值;误差线代表每个样本存在的潜在误差;显著性标识代表样本间差异的显著程度(图 1)。   9af0e383879f631f53a645b8736fb24a.png c08ffa42727cb34da2accb600deb8697.png 图1 差异分析柱形图   在日常的实验中,我们会获得大量样本的表型或表达量数据,如果用Excel一个一个进行t检验然后P上显著性标识,既繁琐又耗时,并且还有可能一次性需要输出多张图,如果不会使用R语言就很难操作了。一想到进行一个差异分析都这么麻烦,还不得不做,就感觉头秃。 98d86edeefe236a434ef0731e7746428.png 不过没关系,Omicshare Tools可以帮你“一分钟”实现差异分析并在柱形图上添加显著线。一起来看一下如何操作吧。

    操作步骤

    1

    进入工具

    3ee04e9116283b5105b7b83bbef46fda.png   2aed41be239484bc8998affcfd1d6598.png 图2 显著性标记柱形图工具图标 差异分析工具分为两种,两组数据之间差异分析进入“显著性标记柱形图(两组)”;多组数据间两两进行差异分析进入“显著性标记柱形图(多组)”。 工具地址: https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/2_groups_sig 复制前往以上链接或点击 ,登录Omicshare云平台→“我的软件”→搜索“显著性标记柱形图”

    2

    输入文件

    点击图标进入后跳转至操作界面。界面包含 “数据输入”与“调整参数”两部分,其中需要输入的两个文件为txt格式,可以用excel表另存为txt格式。 fcc83d7e7ef7827a882c34470427d31e.png 图3 输入文件页面 输入两组数据: 输入的表格为差异检验表,第一列是不同样本的名称,之后每一行为该样本每个重复的数据,输入的样本为两组。但是要注意的是,每次至少要输入三次重复。  
    A288.93276.81527.85……
    B924.31746.8651.47……
    图4 输入两组数据的表格 输入多组数据: 与输入两组数据的格式相同,不同的是每次输入的多组样本。  
    A288.93276.81527.85......
    B924.31746.8651.47......
    C321.4351.64388.41......
    图5 输入多组数据的表格  

    3

    参数调整

    通过参数调整可以对输出图形做简单修改: 统计检验 方法选择: 可以选择T检验或wilcoxon秩和检验。 输入图片的标题。 输入x轴和y轴的标题。 需要注意的是,每个标题必须是英文,要不然无法显示。 8c564d06c76e721cb1b7db69653a4ad7.gif 图6 作图相关参数

    4

    输出结果

    在Omicshare云平台提交任务后会输出结果压缩包,包含结果表格与柱形图两个部分内容。 结果表格 表头从左到右表示比较组、P值、显著性和分析方法。*代表显著性,ns代表组间无差异。
    comparep.formatp.signifmethod
    A-vs-B0.023*T-test
    图7 两组差异分析结果表格
    comparep.formatp.signifmethod
    A-vs-B0.023*T-test
    A-vs-C0.722nsT-test
    B-vs-C0.025*T-test
    图8 多组差异分析结果表格 输出图形   8f7ea679ddf9f3f26c54f6918ee8010a.png 图9 显著性标识柱形图(两组) db0e1194d0fc683c2923eb0b68d27dc1.png 图10 显著性标识柱形图(多组) 图形解读:横坐标为两个比较组名称,纵坐标为比较组数据的平均值。 *代表显著性,*代表p值小于0.05.**代表p值小于0.01,***代表p值小于0.001,以此类推。 Omicshare Tools 包含78个实用的小工具,一键操作,可以帮您快速、便捷的进行图形绘制和数据分析,会员还免费呢,快来Omicshare试试呀! 参考文献 [1] Ting Z , Pengbo X , Wenxiu W , et al. Arabidopsis G-Protein βSubunit AGB1 Interacts with BES1 to Regulate Brassinosteroid Signaling and CellElongation[J]. Frontiers in Plant Science, 2018, 8:2225. [2] 代资举, 王新涛, 杨青, et al. 玉米雄穗分枝数主效QTL定位及qTBN5近等基因系构建[J]. 作物学报, 2018,v.44(08):27-35. 474de9f606ee77e2c68b5b89cf94a1ba.gif实用科研工具推荐      
    详实生信软件教程分享
    前沿创新组学文章解读
    独家生信视频教程发布 1833a5d31289b4e542d22355381eb124.gif
    展开全文
  • 分析: 首先进行t检验分析三组之间是否有差异,如果没有差异,则结束,如果有,则说明三组之间最少有两组差异 进行多重比较分析到底是哪几组之间有差异 操作步骤: 数据输入 单因素方差分析 成绩选入因变量,方法...

    8b81890067c919db97f550e7533f370f.png

    单因素完全随机实验是单因素实验设计的一种,特点如下:

    • 实验中只有一个自变量,自变量一般有两个或以上水平
    • 如果自变量有3个水平,实验就有3组
    • 如果每组被试为5名,则总被试量为3*5=15
    • 随机抽取15名被试,并随即分配到3个实验组,每名被试只接受一种水平的实验处理

    一般来说,单因素随机实验设计会应用在以下两种情况(数字使用上文数字,方便理解):

    • 随机选择15个同质的被试,并随机分配到3个不同水平的实验处理中,每组被试人数可相同,也可不同
    • 有3组不同质的被试接受同一种实验处理,每组人数可相同也可不同

    单因素完全随机实验的优缺点:

    • 每个被试只需要接受一次实验处理,没有疲劳和练习效应
    • 被试间的个体差异无法控制,实验的精度较低

    单因素完全随机实验方差分析的前提条件:

    • 正态分布
    • 方差齐性(第二节介绍过)
    • 独立性
    • 连续性

    如果自变量有两个水平,则F检验与t检验等效(两个独立样本的显著性差异可看成是单因素完全随机实验设计的特例);

    如果自变量有两个以上水平,则不能用t检验去进行两组之间的显著性检验。以3组为例,如果对三组数据i进行两两比较,则需做三次t检验,若每次都在95%可靠度上检验,那么三次检验的可靠度仅为0.95*0.95*0.95=85.7%,即错误的n可能性由5%增加到了14%;

    如果F检验显著,则表明各组均数中至少有两组差异显著,具体是哪几组,还需做进一步的多重比较。

    例:

    有A、B、C三种不同的认知训练方法,从某幼儿园中班幼儿中随机挑选15名幼儿参加训练,将其随机分为3组,每组5名幼儿,每组接受一种训练方法,两个月后,对15名学生进行认知能力测试,测试结果如下:

    58c64600b8bd6e45ea723fe7ace3885e.png

    问:ABC三种训练方法是否有差异?具体表现为何?

    分析:

    • 首先进行t检验分析三组之间是否有差异,如果没有差异,则结束,如果有,则说明三组之间最少有两组有差异
    • 进行多重比较分析到底是哪几组之间有差异

    操作步骤:

    • 数据输入

    83697bbd0e56cb84173c7496e8d363df.png
    • 单因素方差分析

    7c295cfb11ba1082bcaf73e0695b166c.png
    • 成绩选入因变量,方法选入因子

    73f9295b276fb66a6c7de48097970b80.png
    • 描述性统计+方差齐性分析+绘制均值图

    2e6e452d43d142cb80d9a891066a9789.png
    • 输出结果
    1. 描述性统计结果

    ea1ee53845b353b5836367abd24bf03c.png

    2. 方差齐性检验结果

    a0fdb61f99478c9b51905895b9337dfa.png
    P=0.695>0.05,方差齐性

    3. 方差分析结果

    e50efe258d5ee0f9bd1a51d7ee30b400.png
    P=0.000<0.01表明各组均值有极显著性差异

    4. 均值图

    6334093a63c9b324b5797b989f7b34d4.png
    • 进行事后比较

    方差齐性的情况下,选择LSD

    方差不齐的情况下,塔姆黑尼T2

    783eaf8ad0a7656f902499ce0ad37bf4.png
    • 输出结果

    02d813763634f276aed85e01a40858f4.png
    A与B有极显著差异,B显著优于A;A与C有极显著差异,C显著优于A;B与C有极显著差异,C显著优于B
    展开全文
  • 如果不想看下边长篇大论,请看小编给您总结的懒人包:标准差:群体的标准差是群体中所有数据方差的平方根,它衡量的是群体中某个测量值的离散程度。我们可以看到下面左图中三个群体(正态分布曲线)的某个测量值的均值...
  • 我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。一、代码# TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-'''# Created on 2020-05-20 20:36# TTest.py# @author: huiwenhua'''## ...
  • 这两组分数原始分分布不同,但平均数都是70,转化为Z分数后,可以分别看到这两组数据各自分数的相对位置,注意是各自的,也就是说如果你直接单看这两组的Z分数,通过这两组的Z分数比较这两组差异是没有意义的。...
  • T检验(Binary) T检验是一种适合小样本的统计分析方法,通过比较不同数据的均值,研究两组数据是否存在差异。 我们参考《python科学计算第二版》: ...
  • r怎么对两组数据统计检验Business analytics and data science is a convergence of many fields of expertise. Professionals form multiple domains and educational backgrounds are joining the analytics ...
  • 怎么评价两组数据是否接近 接近组数据(组间) (Approaching group data (between-group)) A typical situation regarding solving an experimental question using a data-driven approach involves several groups ...
  • T检验(Binary) T检验是一种适合小样本的统计分析方法,通过比较不同数据的均值,研究两组数据是否存在差异。 我们参考《python科学计算第二版》: ...
  • 有过编制预算经验的朋友,应该会很熟悉,在预测技术里,回归分析应用非常广泛,是用来进行定量数据分析的方法。线性回归分析是一种统计方法,用于确定某个变量(或一组变量)对另一个变量的影响。这个解释其实有点拗口...
  • Excel作为最常用的办公软件之一,科研中自然也少不了它的用武之地,不论是数据分析还是绘图都有着不错的表现。做出来的图相比Graphpad等专业软件丝毫不逊色!Graphpad图片类型:Excel图片类型:01Excel做柱状图、箱...
  • 使用DESeq2进行两组间的差异分析

    千次阅读 2018-09-26 19:58:00
    欢迎关注”生信修炼手册”!DESeq2 接受raw count的定量表格,然后根据样本分组进行差异分析,具体步骤如下1. 读取数据读取基因的表达量表格和样本的分组信息两个文件,其中表达量...
  • 在已知一组标准推荐数据的情况下,如何判断测量所得的其它N组数据与该组数据比例匹配接近程度,是否有科学权威的比较方法 具体例子: 国家推荐18~50年龄段男性人均膳食摄入量(mg/d)为 K 2000 Na 1500 Ca 800 ...
  • 数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而,如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。显著性检验首先需要理解什么是数据差异...
  • 怎样比较、分析两组或者两组以上的数据? 相信许多人包括数据分析师也 会有这样类似的问题:假如有三组数据,如何分析比较、判定这三组数据,从中能得出什么结论?这个问题比较有代表性,对于两组或者两组以上的数据...
  • 数据分析技术:数据差异的显著性检验 数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而,如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。...
  • 1. 数据点的横坐标不是等间距时的曲线绘制用实验数据作图时,会遇到数据点的横坐标不是等间距的情况,比如:X:1,3,4,8,9,12,...Y:10.2,10.5,11.4,11.8,10.9,10.2,...如果只有一组实验数据,则按照普通...
  • 变异系数/差异系数(coefficient of variation): 是一种相对差异量数(不带测量单位),因而适用...σ反映了一个数据集的离散程度,但其运算结果与测量单位有关联,如需要比较两组不同测量单位的σ,需要使用CV ...
  • 极差又被称为范围差或全距(Range),以R表示,是用来表示统计资料中的变异量数,其最大值与最小值之间的差距,即最大值减最小值后所得之数据。 它是标志值变动的最大范围,它是测定标志变动的最简单的指标。移动极...
  • 离散程度 常见统计量: 极差: 也称全距,一组数据最大值与最小值之差 R语言:第一种方法:先用range(),求范围;再用diff(range()); 第二种方法(简单粗暴用最大最小直接求解):print(c(min(),ma...
  • 对于甲基化芯片的差异分析,除了有探针水平的差异分析,还有差异甲基化区域DMR分析。差异甲基化区域的示意图如下:该图片来自Bumphunter的文献,图中绿色矩形代表的就是一个差异甲基化区...
  • 主流的和基于成分数据的分析均通过ANOSIM、ADONIS等方式进行多元比较,来统计两组的微生物之间是否存在显著差异。最后,在筛选差异微生物(如差异zOTU)时,与主流流程通过LEfSe、DESeq2等不同的是,基于成分数据的...
  • 以下数据为不同日期下对应的实际测量数据(以下简称-实测)和标准数据(以下简称-实测),我的问题是,通过什么方式可以检测出实测数据与标准数据的偏离程度,如果计算出偏离程度后, 我可以通过怎样的数学计算可以得到...
  • 作者 | Destiny 来源 | 木东居士 0x00 前言 数据图表的选择(上),分享了「时序数据」和「比例数据」的...对比两组两组以上数据差异。 「分布型数据」: 研究数据分布的集中趋势、离散程度、偏态和峰度等。 ...
  • 鉴于RNA-Seq读取计数数据,可以通过检查观察到的读数差异是否显著,来检测差异表达 (DE)或同等表达(EE)基因来, 例如大于一些自然的随机变化。 为了测试RNA-Seq读取计数之间的差异的显著性, 首先将读取计数的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 6,757
精华内容 2,702
关键字:

两组数据的差异程度