浙江
图片来源：小编自己的
接上篇，目前很多同学仅使用其基础统计功能（如 t 检验、ANOVA），而忽略了其高级统计模型（如非线性回归、生存分析、多变量分析等）。本篇将详细介绍如何在 GraphPad Prism 中应用不同的高级统计模型，包括：
非线性回归（Nonlinear Regression）
生存分析（Survival Analysis）
多变量分析（Multivariate Analysis）
混合效应模型（Mixed Effects Models）
主成分分析（PCA）
快来学！
1
非线性回归（Nonlinear Regression）
适用场景：拟合剂量-反应曲线、酶动力学（Michaelis-Menten）、生长曲线（Gompertz）、受体结合（Sigmoidal dose-response）等。
Step 1：输入数据：
在数据表中输入 X（如药物浓度）和 Y（如反应值）。
Step 2：选择模型：
点击Analyze → Nonlinear regression (curve fit)
从预设模型中选择（如「Dose-response - Inhibition」或「Kinetics - Michaelis-Menten」）或自定义方程（User-defined equation）
Step 3：调整参数：
根据研究目的增加 IC50 或 EC50 的设置
2
生存分析（Survival Analysis）
适用场景：比较两组或多组的生存曲线（如临床试验中的生存率、动物实验中的存活时间）。
Step 1：输入数据：
列 1：时间（如天数）
列 2：事件（1 = 死亡/事件发生，0 = 删失）
分组列（如对照组 vs 处理组）
Step 2：选择分析：
Analyze → Survival analyses → Survival curve
Step 3：设置参数：
选择比较方法（Log-rank test、Gehan-Breslow-Wilcoxon test）
Step 4：
根据分析结果标注相关参数：
Hazard Ratio（HR）（风险比）
P 值（组间差异显著性）
3
多变量分析（Multivariate Analysis）
适用场景：分析多个变量对结果的影响（如多元线性回归、逻辑回归）。
Step 1：输入数据：
因变量（X）
多个自变量（Y1, Y2, ...）
Step 2：选择分析：
Analyze → Multiple regression（线性回归）
或Analyze → Logistic regression（逻辑回归）
Step 3:
根据研究需要设置参数，选择相应的图表：
4
混合效应模型（Mixed Effects Models）
适用场景：重复测量数据、嵌套数据（如不同时间点的测量、同一患者的多次观测）。
Step 1: 输入数据：
点击Graphs → New Graph →选择「Grouped」或「XY」图
X轴：时间（Time）或分组变量（Treatment）。
Y 轴：因变量（Response）。
Step 2：选择分析：
1
打开数据表，点击Analyze → Mixed Models → Mixed Effects Model。
2
选择因变量（Response）和固定效应（Fixed Effects，如 Treatment、Time）。
3
指定随机效应（Random Effects，如Subject ID）。
Step 3：设置参数：
定义固定效应和随机效应
选择协方差结构（如 AR1、Compound Symmetry）
5
主成分分析（PCA）
适用场景：降维、识别数据模式（如基因表达、代谢组学数据）。
Step 1：输入数据：
Step 2：选择分析：
Analyze → Principal Component Analysis (PCA)
Step 3：设置参数：
Options 中设置数据的标准化方法和主成分选择方法。这里标准化方法默认为 Z-score 标准化
下期预告：
将从宏录制、脚本编写到批量处理，手把手教你成为 GraphPad 高效能用户。
关于 GraphPad 的使用操作，还有哪些想要了解的，可以留言，我来写~你来学~
题图来源：自制
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