圖片來源：小編自己的
接上篇，目前很多同學(xué)僅使用其基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)功能（如 t 檢驗(yàn)、ANOVA），而忽略了其高級(jí)統(tǒng)計(jì)模型（如非線性回歸、生存分析、多變量分析等）。本篇將詳細(xì)介紹如何在 GraphPad Prism 中應(yīng)用不同的高級(jí)統(tǒng)計(jì)模型，包括：
非線性回歸（Nonlinear Regression）
生存分析（Survival Analysis）
多變量分析（Multivariate Analysis）
混合效應(yīng)模型（Mixed Effects Models）
主成分分析（PCA）
快來學(xué)！
1
非線性回歸（Nonlinear Regression）
適用場(chǎng)景：擬合劑量-反應(yīng)曲線、酶動(dòng)力學(xué)（Michaelis-Menten）、生長(zhǎng)曲線（Gompertz）、受體結(jié)合（Sigmoidal dose-response）等。
Step 1：輸入數(shù)據(jù)：
在數(shù)據(jù)表中輸入 X（如藥物濃度）和 Y（如反應(yīng)值）。
Step 2：選擇模型：
點(diǎn)擊Analyze → Nonlinear regression (curve fit)
從預(yù)設(shè)模型中選擇（如「Dose-response - Inhibition」或「Kinetics - Michaelis-Menten」）或自定義方程（User-defined equation）
Step 3：調(diào)整參數(shù)：
根據(jù)研究目的增加 IC50 或 EC50 的設(shè)置
2
生存分析（Survival Analysis）
適用場(chǎng)景：比較兩組或多組的生存曲線（如臨床試驗(yàn)中的生存率、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中的存活時(shí)間）。
Step 1：輸入數(shù)據(jù)：
列 1：時(shí)間（如天數(shù)）
列 2：事件（1 = 死亡/事件發(fā)生，0 = 刪失）
分組列（如對(duì)照組 vs 處理組）
Step 2：選擇分析：
Analyze → Survival analyses → Survival curve
Step 3：設(shè)置參數(shù)：
選擇比較方法（Log-rank test、Gehan-Breslow-Wilcoxon test）
Step 4：
根據(jù)分析結(jié)果標(biāo)注相關(guān)參數(shù)：
Hazard Ratio（HR）（風(fēng)險(xiǎn)比）
P 值（組間差異顯著性）
3
多變量分析（Multivariate Analysis）
適用場(chǎng)景：分析多個(gè)變量對(duì)結(jié)果的影響（如多元線性回歸、邏輯回歸）。
Step 1：輸入數(shù)據(jù)：
因變量（X）
多個(gè)自變量（Y1, Y2, ...）
Step 2：選擇分析：
Analyze → Multiple regression（線性回歸）
或Analyze → Logistic regression（邏輯回歸）
Step 3:
根據(jù)研究需要設(shè)置參數(shù)，選擇相應(yīng)的圖表：
4
混合效應(yīng)模型（Mixed Effects Models）
適用場(chǎng)景：重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)、嵌套數(shù)據(jù)（如不同時(shí)間點(diǎn)的測(cè)量、同一患者的多次觀測(cè)）。
Step 1: 輸入數(shù)據(jù)：
點(diǎn)擊Graphs → New Graph →選擇「Grouped」或「XY」圖
X軸：時(shí)間（Time）或分組變量（Treatment）。
Y 軸：因變量（Response）。
Step 2：選擇分析：
1
打開數(shù)據(jù)表，點(diǎn)擊Analyze → Mixed Models → Mixed Effects Model。
2
選擇因變量（Response）和固定效應(yīng)（Fixed Effects，如 Treatment、Time）。
3
指定隨機(jī)效應(yīng)（Random Effects，如Subject ID）。
Step 3：設(shè)置參數(shù)：
定義固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)
選擇協(xié)方差結(jié)構(gòu)（如 AR1、Compound Symmetry）
5
主成分分析（PCA）
適用場(chǎng)景：降維、識(shí)別數(shù)據(jù)模式（如基因表達(dá)、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)）。
Step 1：輸入數(shù)據(jù)：
Step 2：選擇分析：
Analyze → Principal Component Analysis (PCA)
Step 3：設(shè)置參數(shù)：
Options 中設(shè)置數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方法和主成分選擇方法。這里標(biāo)準(zhǔn)化方法默認(rèn)為 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化
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題圖來源：自制
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