手把手教你用 GraphPad 做非线性回归、生存分析、多变量分析，一次性学会

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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