GraphPad Prism可謂資料分析表現的小能手， 能文能武能統計能畫圖~前期我們單元課03跟大家分享了Prism如何正經地作圖以及變換資料花式做圖，
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習題
MCF-7細胞過表達MKL-1、STAT3,或MKL-1加上STAT3， 檢測N-cadherin的相對表達量， pCDNA3.1為對照。
請用合適的統計方法對下列類比資料進行分析：
再給個示例圖提示
本題示例圖來源於文獻PMID：28499590；Fig 1A
答案：單因素ANOVA
看結構這只有一個分組的維度， 即細胞的處理方式不同， 所以在Prism裡資料錄入的形式應該選擇Column。 但Prism的方向跟Excel不同， 組別分列， 樣本（或重複測量值）分行， 所以在Excel中複製資料後， 到Prism裡要用“Ctrl+Shift+T”來粘貼， 將數據轉個90º。 組名也是一樣的做法。
接下來， 多組資料之間的比較， 首先想到單因素ANOVA；但要先做正態性檢驗， 若不符合正態分佈， 則應採用非參數檢驗。
1） 正態性檢驗：
點工具列上的Analyze之後， 在彈窗中選擇Column statistics， 勾選上所有組別。
點OK之後的彈窗中， 把高斯分佈（即正態分佈）下的三個檢驗方法都勾上。
簡單理解一下這三種方法：當樣本量大時， 三種方法的結果大同小異；樣本量小時， 一般只有SW法能計算出結果。 至於大小樣本的界定， 還有不少爭議， 如30、200、2000為界。 沒把握就先都選上再看咯。 Prism推薦第一種， 但第二、三種更常用， SPSS裡就是提供後兩種的結果。
說句題外話， Prism開發組似乎不太喜歡KS法， 因為不靈敏， 認為它只是個歷史情懷。 在新版使用說明中講到：“早期版本我們曾提供KS法， 現在還是把它放在這（為了保持一貫性）， 只是不再推薦。 ”毫不掩飾的一臉嫌棄.jpg， 所以不造將來的版本是否會淘汰它。
本例中N=3， 果然只有SW法能出結果， 並且很直白地告訴你有沒有通過（pass）正態性檢驗， 這裡是Yes， 符合。
2） 單因素ANOVA
再點一下Analyze， 在剛才Column statistics的上方就是one-way ANOVA。 同樣勾選所有組別。
接下來的彈窗，在第一個選項卡（實驗設計）中，本例都是獨立樣本，所以選第一個，沒有匹配。下邊是否假設為高斯分佈，剛才檢驗過了，選符合。
Tips：注意區別Prism中使用的兩個很容易混淆的片語，replicate values和repeated (或matched、paired) measures。前者可以理解為獨立樣本，如本文每個實驗都重複做至少3次，用分別製備的質粒和細胞，就屬於replicate。如果同一份細胞檢測處理前和處理後的蛋白表達，則屬於時間上有匹配的樣本，要選用repeated / matched / paired的相關演算法，這個以後會說。
第二個選項卡多重檢驗，選擇各組間如何比較，都跟對照組比還是各組都兩兩比較，還是跟哪個特定組比。本例就選全都兩兩比較。
但多組的兩兩比較會增加族錯誤率，所以要採取一些較正方法，通常用Bonferroni，也可以點開下拉清單選擇其他，比如Tukey、Sidak。下邊控制假陽性率是Prism新增的方法，你也可以試試。
點OK之後，結果中包含好幾個表，先看ANOVA總表。上邊的summary中的p值表示這些組是否有統計學差異，但具體在哪組還不知道。
下邊的Brown-Forsythe檢驗即方差齊性檢驗（若每組都N>5，則還有Barttlet檢驗）。方差齊也是應用單因素ANOVA的前提之一，不齊則仍需做非參數檢驗。在SPSS裡是要主動勾選是否做方差齊性檢驗的（用Levene法），而Prism則默默地算好了。
最後一句仍是直白提示，各組標準差沒有顯著差異，所以是可以繼續應用ANOVA的結果的。
所以接下來看下邊的多重比較表：
哪組跟哪組比、有沒有差異、P值、可以打幾個星號之類的細節都有了。這就可以標在圖上了。（你問為啥跟示例圖不一樣？跟你講了這是類比資料不是原文資料嘛~）
在圖上打標注的方法也很簡單，就用工具列上的畫圖和文字工具就可以了。
思考題
MCF-7細胞用野生型（WT）和突變型（M）Vimentin promoter的螢光素酶質粒後，再分別進行和上題一樣的過表達處理。
請用合適的統計方法對下列類比資料進行分析：
示例圖還是來自上邊那篇文獻，PMID：28499590；Fig 2B
答案明天公佈
接下來的彈窗，在第一個選項卡（實驗設計）中，本例都是獨立樣本，所以選第一個，沒有匹配。下邊是否假設為高斯分佈，剛才檢驗過了，選符合。
Tips：注意區別Prism中使用的兩個很容易混淆的片語，replicate values和repeated (或matched、paired) measures。前者可以理解為獨立樣本，如本文每個實驗都重複做至少3次，用分別製備的質粒和細胞，就屬於replicate。如果同一份細胞檢測處理前和處理後的蛋白表達，則屬於時間上有匹配的樣本，要選用repeated / matched / paired的相關演算法，這個以後會說。
第二個選項卡多重檢驗，選擇各組間如何比較，都跟對照組比還是各組都兩兩比較，還是跟哪個特定組比。本例就選全都兩兩比較。
但多組的兩兩比較會增加族錯誤率，所以要採取一些較正方法，通常用Bonferroni，也可以點開下拉清單選擇其他，比如Tukey、Sidak。下邊控制假陽性率是Prism新增的方法，你也可以試試。
點OK之後，結果中包含好幾個表，先看ANOVA總表。上邊的summary中的p值表示這些組是否有統計學差異，但具體在哪組還不知道。
下邊的Brown-Forsythe檢驗即方差齊性檢驗（若每組都N>5，則還有Barttlet檢驗）。方差齊也是應用單因素ANOVA的前提之一，不齊則仍需做非參數檢驗。在SPSS裡是要主動勾選是否做方差齊性檢驗的（用Levene法），而Prism則默默地算好了。
最後一句仍是直白提示，各組標準差沒有顯著差異，所以是可以繼續應用ANOVA的結果的。
所以接下來看下邊的多重比較表：
哪組跟哪組比、有沒有差異、P值、可以打幾個星號之類的細節都有了。這就可以標在圖上了。（你問為啥跟示例圖不一樣？跟你講了這是類比資料不是原文資料嘛~）
在圖上打標注的方法也很簡單，就用工具列上的畫圖和文字工具就可以了。
思考題
MCF-7細胞用野生型（WT）和突變型（M）Vimentin promoter的螢光素酶質粒後，再分別進行和上題一樣的過表達處理。
請用合適的統計方法對下列類比資料進行分析：
示例圖還是來自上邊那篇文獻，PMID：28499590；Fig 2B
答案明天公佈