一网打尽所有的比较型统计分析和可视化

每篇SCI都免不了做各种比较,比较两组间、甚至多组间的差异。小编整理了一些组间比较的可视化,总能找到适合你文章的那一款!

两组间的比较,你可以这样:

Group2_Figure_1:在不同条件下的两组间差异比较(填充型box图,可以看到趋势和离散值),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出p值。

 

Group2_Figure_2:在不同条件下的两组间差异比较(非填充型box图,可以看到每个点的分布),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出p值。

 

Group2_Figure_3:在不同条件下的两组间差异比较(小提琴+box图,可以看到趋势和数据集中分布),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出p值。

 

Group2_Figure_4:在不同条件下的成对比较(非填充型box+连线图,可以看到每个点的变化),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出p值。

 

Group2_Figure_5:error_bar图可视化两组间的差异(error+bar,可以看到每个分组的潜在误差范围),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出显著性情况。

ns: p > 0.05;

*: p <= 0.05;

**: p <= 0.01;

***: p <= 0.001;

****: p <= 0.0001;

 

 

Group2_Figure_6:线图可视化两组间的差异(error+线图,可以看到每个分组的潜在误差范围以及变化趋势),Wilcoxon秩和检验(当然,你可以选择任何统计学检验方法),标记出显著性情况

 

在有多个分组中,任意两组间的比较,你可以这样:

Group3_Figure_1:box图展示,计算整体和任意两组间的统计学差异(这里采用KW的非参数检验计算多组间差异;再利用Wilcoxon检验计算任意两组间的差异)。

 

Group3_Figure_2:非填充式的box图展示,计算整体和任意两组间的统计学差异(这里采用KW的非参数检验计算多组间差异;再利用Wilcoxon检验计算任意两组间的差异),可用不同形状代表不同分组。

 

Group3_Figure_3:小提琴图展示,计算整体和任意两组间的统计学差异(这里采用KW的非参数检验计算多组间差异;再利用Wilcoxon检验计算任意两组间的差异),可以展示出p值,或标记显著性符号。

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