GraphPad绘图手册

目录

第一部分 GraphPad Prism作图|柱状图

第二部分 GraphPad Prism作图|单因素方差分析与多重比较

第三部分 GraphPad绘制双Y轴&截断X/Y轴

第四部分 显著性差异分析abcd字母标记法

第五部分 今日之森学术交流qq群

第一部分

GraphPad Prism作图|柱状图

【题外话】

说起作图，就想起来本科阶段遭遇的各种作图窘境，其实就是简单地单因素方差分析等，但是苦于不知道用什么软件，然后就下载了一堆分析类软件，比如SPSS，DPS，Excel，R语言，甚至一度还想下载SAS等，好不容易学会了用SPSS做单因素方差分析，然后用Excel做了图，加了*，但图片还是看起来不那么上档次，虽然当时觉得做得还是挺美的，但总觉得别扭。另外由于当时知识储备的不足，在分析数据时想当然，虽然本科毕业了，但回想起来还是觉得当时真无知啊。

有一句话是这么说的，很多时候，我们一直想做到出色，做到出彩，但是比我们优秀的人，却在相同的方向上，做了十年，出彩了十年，而且他们没有停下脚步。

【进入正题】

GraphPad Prism由于其使用简单，出图美观，分析方便，分析结果明了易懂等优点而被多数研究生们广泛使用，尤其在配合AI软件后将会使图片的科学性与高颜值融为一体。

打开软件，弹出一个欢迎框，其实很早之前我就打开过GraphPad Prism软件，但每次一打开就弹出这个界面，然后我就无从下手了，不知道下一步要怎么办，于是，打开了很多，很多次又把它关闭了。

（我现在想起来，不敢进一步使用的原因有几个，一是对英文不很敏感，看见英文的就想逃避，二是不够仔细）

其实仔细看看这个界面，才发现软件已经很人性化了。比如：

这不就很清晰了，左列可以选择不同的图标类型，右上对数据的输入格式，图表样式等也进行了展示。

【举3个栗子】

（站在岸上学不会游泳，要想熟练掌握图标制作和数据分析，一定要自己多动手操作。）

情景1——XY图

假设有两个我同时进行5公里跑步，一个背包，一个不背。并分别对每公里耗时进行计时，为了公平起见，我们请了3位计时员计时。比较背包与不背包对我每公里用时的影响。数据如下：

根据我们的数据特点，按照如下格式进入主界面。

（这里要根据不同的分析类型选择不同的选项）

进入主界面后将计时数据粘贴进数据框。

然后，点击左边的Graphs-Data1即可选择图片类型。

比如我们这里选择第一个。

很容易就展示出草图，但显然这个图还不是我们想要的。毕竟不满足以下几个基本条件：

1、实际上其实大多数paper中的图不会在图的上方设置title，因此这里我们就删除；

2、需要对X/Y轴的坐标轴标题进行更改，这里X轴改为Km，Y轴改为min；

3、根据我们的数据特点，X轴肯定显示完整的公里数更好，因此这里需要对X轴的数据进行更改。

4、有必要的话可以对图中的○和□进行更改。

下面进行操作：

先对上述问题1和问题2进行修改。

（这里单击即可）

修改后

其次对问题3进行修改，选中X轴后双击。

修改后

然后，对问题4修改。选中○或□后双击。即可在如下界面进行各种修改。

最后，再把右边碍眼的图例位置稍微调整一下。这里就不再进行颜色、线条等的更改了，毕竟科研用图，还是要以科学朴素为主。好，最后出图。

最后一步，图做好了，那就及时导出图片。这里需要导出两种类型的图片。

类型一：tif格式的图片，可以直接放在paper中；

类型二：点击File-save，保存为Graphad Prism工程文件，以.pzfx后缀结尾，方便以后再完善。

（通过以上事例可以看到，使用逻辑总结起来就是，要想操作谁，首先选中谁，然后双击进行个性化编辑即可，但其实像坐标轴标题，图例之类的可以都不要，后期在AI中进行编辑更为方便。下面的示例中不再对突变保存进行演示）

情景2——column图

下面对我分别进行1、3、5、10、20 km跑步时的每公里配速进行统计，然后比较不同距离的跑步过程中配速是否有差异。

统计数据如下：

然后新建项目，这里不需要每次都重启软件，只需要新建即可。

将统计数据粘贴进数据框。

然后显示图片

这里我们就选择第一个，另外也可以根据情景一中的演示进行各种更改，不再进行重复展示。

下面我们进行显著性差异分析，看看不同距离跑步中配速是否有差异。

好，下面就是统计学分析结果。

这样很明显可以看到各组之间的差异，下面我们根据统计结果在图中添加*，这里需要添加的*很多，看起来也很不直观，演示起来也比较麻烦。为了演示方便起见，我们更改一下刚才的统计策略，我们让各组数据都和1km的配速进行比较。

好，可以看到，除了3km时配速和1km配速无显著性差异外，其他各组和1km配速相比，都具有显著性差异。下面我们根据这一统计学结果进行标注*，直接输入即可。

这里因为都是和组1进行比较，所以就直接在具有显著性差异的柱子上面添加*即可，就不需要进行连线了。

情景3——Grouped图

下面对我和另外4名同学的1km配速和20km配速进行计时，分析我们之间的爆发力和耐力差异。

数据如下：

我想分析我们5个人之间1km配速有没有差异，20km配速有没有差异，以及每个人1km和20km的配速相比有无差异。因此，选择以下类型展示数据。

对图片进行简单调整后，如下：

下面进行统计学分析。

首先比较我们5个人在1km竞速跑时的配速差异。

对数据进行整理一下。

上述统计学结果说明C同学和其他4位同学均有显著性差异，也说明他配速最低。

这里为了标注*时方便一点，再加上这次比赛活动由我组织，因此就让这四位同学都和我的配速进行比较。

1km配速分析

好，下面根据上述统计学结果进行*标注。

至此，就对三种情景的数据分析和作图都讲解完毕。总体来说我的配速还是很可以的，哈哈！

这么详细的教程，你还不赶紧去试试。

第二部分

GraphPad Prism作图|单因素方差分析与多重比较

接着第一部分内容，专门写一下利用GraphPad进行单因素方差分析与多重比较。

【进入正题】

数据背景：将Pyricularia grisea分别在4、13、25、30和37℃下培养4 d后测量菌落直径，以研究其最适生长温度，并分析各组之间有无显著性差异。数据测量结果如下：

由上述数据可知，有5组独立实验（n>=3），因此这里选用单因素方差分析（One-way ANOVA）。如果n=

第二步，生成柱状图。

点击OK后，图片大体定型。通常来说，科研作图以黑白灰为主，但其实只要配色美观，都是可以的。但在毕业论文打印时，通常黑白打印，因此在设置黑白灰或者彩色时，打印效果会大打折扣，因此更多时候会采用网格区分。

先看颜色设置：

简单看几张效果图：

颜色先看到这里。

再看网格设置：

刚才注意到，25℃的bar几乎看不到，这里我们对柱状图的边缘线粗细调整一下。

大致如下：

在此基础上进行网格区分：

第三步：方差分析

点击ok后来看分析结果：

可以看到，分析结果有两部分。一部分为ANOVA结果；另一部分为Multiple comparisons结果。

那这两部分结果如何解读呢？

首先来看ANOVA分析结果。ANOVA分析首先假设各组平均值无显著性差异，但分析结果发现P

这里使用的是Tukey‘s多重比较。

下面对上述分析结果进行显著性差异标注。（只标注一部分）

n.s.：not significant

* p

由下面结果可以看到，2组和4组正态性检验p>0.05,通过了正态性测试，认为这两组数据在0.05水平下符合正态分布。

而其他三组由于数据量太少，不足以判断正态性。

再来看方差齐性假设：

上述分析结果中的两个test都是针对方差齐性的。

先看Brown-Forsythe test，其SD显著不同吗？回答是No，那意思就是相同的，即满足方差齐性。

再看Bartlett’s test,其回答是yes，即不满足方差齐性。

一个满足一个不满足，那怎么考虑，其实对于小样本而言，方差齐性和正态分布都是可以忽略的。

比如，假设在0.05水平不满足方差齐性，那我们可以通过调宽α的范围，使其满足方差齐性，以便进行后续的ANOVA，最后标注清楚即可。

最后，再来看一下One-way ANOVA分析的另一种检验方法，Kruskal-Wallis test非参数检验。

从分析结果来看，ANOVA分析和刚才的分析是一致的。

再看一下多重比较：

可以很明显的看到，Kruskal-Wallis test非参数检验没有One-way ANOVA那么敏感。

所以，对于我们这种小样本数据，优先级：ANOVA（参数检验）>Kruskal-Wallis test(非参数检验)

第三部分

GraphPad绘制双Y轴&截断X/Y轴

今天简单介绍一下在使用GraphPad时，如何绘制双Y轴？，如何对X轴和Y轴进行截断？

【操作步骤】

1、录入数据

2、绘图

3、截断Y轴

选中Y轴，双击后弹出下面的窗口。

然后选择截断Y轴的类型，同时选择好需要截断的区间，比如这里截断的bottom区间为0~5，top区间为3500~4000.

简单先看一下效果：

虽然通过截断Y轴的方式体现出了需要展示的数据，但是很别扭。于是我们可选择通过设置双Y轴的形式来重新展示数据。

4、设置双Y轴

选中左边的Y轴，双击后弹出如下窗口，选择right Y axis。

然后把left Y axis的Y轴由截断类型改回Standard。

再看效果：

双Y轴设置好了，但是明显数据没有对应。

那就继续设置，让我的身高对应到right Y，太白山的高度对应到left Y。

双击空白处，进行如下设置。

看看效果：

这样就达到目的了。

但是发现还是有点别扭，比如：

我的身高柱形图在左边，而对应的Y在右边。

X轴的名称是斜的，此时有足够的空间，其实没必要斜放，需要摆正。

双Y轴的刻度线在外侧，不是很好，应该调整到内侧。

刻度设置不是很细致，不好观察大概的数值。或许可以通过对Y轴进行截断，对关键点设置更为详细的刻度。

另外，还有朋友几次问及如何对柱子的颜色和样式进行设置。

关于这些问题的具体解决路径，请观看下面的视频。

（其实对于这么简单的图，根本没必要进行这么繁琐的设置，并不推荐大家对所有的图都过分设置，这里只是演示一些操作步骤。）

为了更加全面的展示刚才的过程，视频录制是从头开始的。有点卡。

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第四部分

显著性差异分析abcd字母标记法

显著性差异分析之后，需要标注差异结果。通常有两种方式，即：用*标注；或者abcd标注。两种方式都是可以的，不过当组别较少时，可能*较为直观；当组别较多时，abcd更为简洁。

凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著.

一般小写字母表示显著水平α = 0.05；大写字母表示显著水平α = 0.01

分析一下过去一年每个月我的体重变化是否显著。应该还蛮有趣的。这里就用SPSS来做单因素方差分析。是因为我感觉结果会清晰一些。当然实现的方法太多。

结果还不错。

试着标一下abcd……

说明我的体重自去年8月份持续跑步以来，每个月都以极显著的趋势下降，但随着体重接近60kg，下降趋势逐渐缓慢。

这就说明还是可以随时控制体重的嘛。

题外话，其实上图一看就是graphpad做的，但实际上像这种显著性差异分析在graphpad或者origin就可以完成，没必要额外使用spss。只是我觉得spss的结果更直观一点，不容易标错。

第五部分

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