Origin如何做单因素方差分析

统计绘图 6个月前 Robin
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之前的推文中,我们介绍了分析(点一下,链接到全文)。那么对于平时的常用的统计方法——单因素方差分析,首选先要进行的是数据的正态性分析,符合正态后,我们可以使用单因素方差分析进行分析。

Origin如何做单因素方差分析

图文教程

数据的正态性检测
1. 打开origin软件,输入数据
Origin如何做单因素方差分析
2. 正态性检验
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3. 结果显示,数据为正态性
Origin如何做单因素方差分析
单因素方差分析
1. 选中数据,选择单因素方差分析
Origin如何做单因素方差分析
2. 设置一下数据,如果竖着输入,就选择原始;横着输入,就选择索引。
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3. 均值比较选择第一个统计方法(Origin优选出了好几个统计方法,差异不大,选择第一个即可)
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4. 方差齐性检验,选择第一个方法即可
Origin如何做单因素方差分析
5. 可以选择其中一个或者二者都选
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6. 看一下最终结果,包括描述性统计结果,可以以此来进行作图使用
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7. 总体方差中P小于0.05,表明该四组数据中,至少有两组数据平均值有显著差别
Origin如何做单因素方差分析
8. 均值比较部分,比如第一行,Model Control, Sig为1,即说明Model和Control比较具有显著性差异,概率小于0.05;比如最后一行,Drug 2和Drug 1比较,Sig为0,即说明Drug 2和Drug 1比较没有显著性不同,P值为0.99713,大于0.05。
9. 方差齐性这里,概率为0.71288,大于0.05,认为四组数据的方差没有显著不同。(如果方差不齐,需要使用非参数检验。对于自己的数据不属于正态或者方差不齐,要么对数据重新筛选,符合正态和方差齐性。要么就直接使用非参数检验进行分析)
10. 那么最后,我们使用均值加减标准误进行作图,可以使用文本工具将符号标记上去。一般情况下,Model和Control比较用#,药物组和Model比较用*。
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11. 你也可以使用标记显著性的符号,不过这个似乎用起来不是很好
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版权声明:Robin 发表于 2022年2月27日 am4:50。
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