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GraphPad Prism學術圖表

為了解決統計方法選擇的問題，作者張敏 這樣論述：

本書主要介紹基於GraphPad Prism 9 的學術圖表繪製方法。本書以軟體所定義的8 種資料表為綱，按照“資料錄入—資料分析—圖表生成與美化”的順序，結合科研實例，使用t 檢驗、方差分析、生存分析和主成分分析等相關統計分析方法，介紹了散點圖、氣泡圖、柱狀圖、線圖、圓形圖、面積圖等常見學術圖表的繪製和美化方法。同時本書提煉了學術圖表繪製的一般流程、配色方法及GraphPad Prism 繪圖的進階技巧，兼顧學術圖表繪製的實用性和美觀性，適用於需要繪製學術圖表的高校學生和科研人員。 張敏，生物學博士，公眾號“如圖所示”主創。擁有多年科研繪圖經驗，錄製有《PPT科研作圖》《

零基礎玩轉Illustrator科研繪圖》《Photoshop科研點陣圖全攻略》和《實用SCI論文圖表繪製》等網路課程，翻譯有Adobe官方教程《Adobe Illustrator CC2019經典教程》。 第1章 GraphPad Prism 快速入門 1 1.1 GraphPad Prism 簡介 1 1.2 GraphPad Prism 下載和安裝 2 1.3 GraphPad Prism 使用介面介紹 3 1.3.1 歡迎介面 3 1.3.2 操作介面 6 1.4 GraphPad Prism 圖形修飾和美化 17 1.4.1 圖形繪製區的修飾和美化 18 1.4.

2 坐標軸區的修飾和美化 23 1.5 學術圖表配色知識 . 29 1.5.1 色彩三要素 30 1.5.2 色輪和色輪配色方法 32 1.5.3 色輪配色工具 36 1.6 GraphPad Prism 圖片匯出和發送 41 1.6.1 圖片匯出 41 1.6.2 圖片發送 43 1.7 GraphPad Prism 一般操作流程 44 第2章 GraphPad Prism 圖表與常見統計方法選擇 45 2.1 圖表分類及選擇 . 45 2.1.1 按照圖表外觀分類 45 2.1.2 按照圖表展示的資料關係分類 47 2.1.3 GraphPad Prism 自訂的8 種資料表 . 48

2.2 常見統計分析方法 . 51 第3章 XY 表及其圖形繪製 . 60 3.1 XY 表及其輸入介面 . 60 3.1.1 XY 表輸入介面 60 3.1.2 XY 表統計分析方法 63 3.1.3 XY 表下可繪製圖形 64 3.2 XY 表常見圖形繪製 . 65 3.2.1 散點圖 65 3.2.2 象限散點圖 71 3.2.3 火山圖 74 3.2.4 克利夫蘭點圖、棒棒糖圖 84 3.2.5 模擬長條圖 86 3.2.6 線條連接的散點圖 88 3.2.7 雙Y 軸圖形 95 3.2.8 折線圖和曲線圖 100 3.2.9 圖形平移：瀑布圖 104 3.2.10 坐標軸平移和波動

中心軸設置 106 3.2.11 非連續X 值繪圖 109 3.2.12 面積圖 110 3.3 帶統計分析的XY 表圖形繪製 114 3.3.1 相關分析 115 3.3.2 簡單線性回歸 118 3.3.3 非線性回歸 123 3.3.4 帶置信條帶的散點圖 132 第4章 縱清單（Column）及其圖形繪製 . 135 4.1 縱清單及其輸入介面 . 135 4.1.1 縱清單輸入介面 135 4.1.2 縱列表統計分析方法 137 4.1.3 縱清單下可繪製圖形 137 4.2 縱清單常見圖形繪製 . 141 4.2.1 簡單柱狀圖/橫條圖 . 141 4.2.2 截斷柱狀圖 147

4.2.3 長條圖 150 4.2.4 手動分組分割 153 4.2.5 懸浮橫條圖 155 4.2.6 森林圖 157 4.3 帶統計分析的縱清單圖形繪製 . 163 4.3.1 單樣本t 檢驗 . 163 4.3.2 成組t 檢驗——單資料數列柱狀圖 . 164 4.3.3 配對t 檢驗 . 171 4.3.4 普通單因素方差分析 174 4.3.5 隨機區組設計單因素方差分析 182 4.3.6 重複測量單因素方差分析 187 4.3.7 ROC 曲線繪製 . 190 4.3.8 Bland-Altman 圖 . 196 第5章 行列分組表（Grouped）及其圖形繪製 . 200

5.1 行列分組表及其輸入介面 . 200 5.1.1 行列分組表輸入介面 200 5.1.2 行列分組表統計分析方法 201 5.1.3 行列分組表下可繪製圖形 202 5.2 行列分組表常見圖形繪製 . 205 5.2.1 交錯和分隔柱狀圖 205 5.2.2 堆積柱狀圖 211 5.2.3 雙向柱狀圖 216 5.2.4 疊印柱狀圖 221 5.2.5 熱圖 224 5.3 帶統計分析的行列分組表圖形繪製 . 231 5.3.1 二因素方差分析 231 5.3.2 三因素方差分析 237 第6章 列聯表（Contingency）及其圖形繪製 . 238 6.1 列聯表及其輸入介面 .

238 6.2 帶統計分析的列聯表圖形繪製 . 239 第7 章 生存表（Survival）及生存曲線繪製 . 244 7.1 生存曲線和生存表簡介 . 244 7.2 傳統K-M 生存曲線繪製 247 7.3 基因表達K-M 生存曲線繪製 251 第8章 其他資料表及其圖形繪製 . 256 8.1 局部整體表（Parts of whole）及其圖形繪製 256 8.2 多變數表（Multiple variables）及其圖形繪製 260 8.2.1 氣泡圖繪製 262 8.2.2 主成分分析 265 8.3 巢狀表格（Nested）及其圖形繪製 270 第9章 GraphPad Pris

m 繪圖進階技巧 275 9.1 首選項設置 . 275 9.2 圖形組合 . 278 9.2.1 圖中圖 278 9.2.2 圖形堆疊：帶箱線圖的前後圖等 281 9.2.3 圖形拼接：邊際圖 285 9.3 自訂配色方案 . 291 9.4 風格一致快速繪圖：魔棒工具和克隆 . 296 9.4.1 魔棒工具 296 9.4.2 克隆和範本 300 參考文獻 304

統計方法選擇進入發燒排行的影片

恆星形成區的多波段觀測

為了解決統計方法選擇的問題，作者顏吉鴻 這樣論述：

了解恆星如何形成一向是天文物理學中重要的課題。在恆星形成區中，有系統地研究剛形成的年輕恆星，有助於增進對恆星形成過程的了解，例如：恆星形成率及年輕恆星體在不同演化階段的生命期。這些參數，也有助於研究銀河系中恆星形成的物理機制。在過去數年中，我們利用不同波段的望遠鏡及數據資料，如：加法夏望遠鏡的紅外線相機、亞歷桑納電波天文台的次毫米波望遠鏡及史匹哲太空望遠鏡，研究蛇夫座及Sh 2-235分子雲中的恆星形成區。藉以研究低質量及大質量恆星形成區中的環境及恆星形成的活動。我們根據年輕恆星體的光譜，加上一系列的過濾方法，發展了一個尋找年輕恆星體的新方法。我們利用SWIRE河外天體資料，及已知的年輕恆星

體進行可靠度測試，該方法能夠偵測到92\%已知的年輕恆星體，而誤測率小於1\%。利用此方法，我們在蛇夫座分子雲中找到總數432個年輕恆星體，較c2D計畫增加45\%，光度較暗。Class I及Flat年輕恆星體數量的增加，說明兩者的演化生命期分別應為1.0及0.9百萬年。根據此生命期估計得到的每百萬年恆星形成率較低，但恆星形成效率較高。利用本研究估計所得的Kenncutt-Schmidt關係，與c2D計畫所得的結果一致。我們也觀測兩個位於Sh 2-235分子雲中的大質量恆星區，利用統計方法選擇星團成員星並去除背景星，據以估計此星團的年齡及質量。Sh 2-233IR SW 及 Sh 2-233I

R NE的年齡分別約為0.3及0.5百萬年，而G173.58+2.43得年齡約為0.8個百萬年。在Sh 2-233IR的核心，恆星形成效率可達40\%，而G173.58+2.43的平均恆星形成效率為20\%皆大於低質量恆星形成區。相較於Salpeter初始質量函數，兩個年輕星團的初始質量函數斜率較為水平，說明大質量恆星在兩區域的形成機率較高。兩恆星形成區的年齡，及初始質量函數的相似性，似乎說明兩者幾乎同時開始形成，且周圍的物理環境相當類似。

臨床醫學研究中的統計分析和圖形表達實例詳解（第2版）

為了解決統計方法選擇的問題，作者周登遠 這樣論述：

本書分為預備篇、統計分析篇、統計繪圖篇、量表（問卷）分析篇和Meta分析篇。   預備篇介紹了統計學基本知識、統計方法的選擇和建立資料檔案；統計分析篇以SPSS中文版為介紹物件，實例解說了計量資料、計數資料、生存資料和診斷試驗中的統計分析；統計繪圖篇則介紹如何採用GraphPadPrism繪製出版級統計圖；量表（問卷）分析篇介紹了網路問卷製作和發放、問卷中的多選題分析以及量表中的區分度、信度和效度分析。Meta分析篇則以RevMan為介紹物件，實例分析了分類資料和計量資料的分析流程和結果解釋。   本書見解獨到、語言幽默、簡單實用、適合臨床醫生、護理專業、研究生和高年級本科生，同時對基礎醫學科

研工作者也有極大的參考價值。 周登遠，男,1978年生，2002年畢業于天津醫科大學公共衛生學院衛生統計和流行病學專業，碩士，現就職于天津中醫藥研究院實驗中心，同時擔任天津市衛生局繼續教育的臨床資料分析課程主講。 第一篇：預備篇 第一章統計學的基本概念 第二章統計方法的選擇 第一節計量資料的統計方法選擇 第二節計數資料的統計方法選擇 第三節生存資料的統計方法選擇 第四節診斷試驗資料的統計方法選擇 第五節兩個打架容易迷惑的問題 第三章資料檔案的建立 第一節用SPSS建立資料檔案 第二節EpiData資料錄入 第二篇：統計分析篇（SPSS中文版） 第四章t檢

驗 第一節單樣本t檢驗 第二節配對t檢驗 第三節成組t檢驗 第五章：方差分析 第一節完全隨機設計資料的方差分析 第二節隨機區組設計資料的方差分析 第三節析因設計資料的方差分析 第四節重複測量資料的方差分析 第五節協方差分析 第六章：秩和檢驗 第一節單樣本秩和檢驗 第二節配對秩和檢驗 第三節兩組獨立樣本秩和檢驗 第四節多組獨立樣本秩和檢驗 第七章：相關分析 第一節線性相關 第二節秩相關 第八章：線性回歸分析 第一節簡單線性回歸分析 第二節多重線性回歸分析 第九章四格表卡方檢驗 第一節一般四格表卡方檢驗 第二節配對四格表卡方檢驗 第三節分層卡方檢驗 第十章列聯表分析 第一節雙向無序的列聯表分析 第

二節單向有序的列聯表分析 第三節雙向有序且屬性不同的列聯表分析 第四節雙向有序且屬性相同的列聯表分析 第十一章Logistic回歸 第一節非條件logistic回歸 第二節條件Logistic回歸 第十二章生存分析 第一節壽命表法 第二節單因素生存曲線比較（kaplan—Meier法） 第三節多因素生存分析（Cox回歸分析） 第十三章診斷試驗的統計分析 第一節準確性檢驗（ROC曲線） 第二節一致性檢驗（Bland—Altman圖） 第三篇：統計繪圖篇（GraphPadPrism5） 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製

第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章：統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷（量表）的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇m

eta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData，SPSS，GraphPadPrism，LISREL，RevMan介紹 參考文獻 第三篇：統計繪圖篇（GraphPadPrism5） 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製 第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形

繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章：統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷（量表）的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇meta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分

類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData，SPSS，GraphPadPrism，LISREL，RevMan介紹 參考文獻

不同統計方法對生態棲位模式之影響－以卡氏櫧分佈模式為例

為了解決統計方法選擇的問題，作者凃俊豪 這樣論述：

生態棲位模式在近年來有蓬勃的發展，結合航遙測技術與地理資訊系統建立生態棲位模式可快速模擬出未知地區的環境狀況，對於生態保育、天災預防或農業等領域上皆為非常有用之工具。於森林經營層面上，從森林調查、林地規劃到物種保育等作業，都需要了解森林之分佈概況，生態棲位模式也因而對森林經營也有莫大幫助。且現今氣候變遷問題嚴重，各國對於碳排放相當重視，於造林作業上，依適地適木原則執行，可有效提升造林成效，增加固碳效率，而此也有賴於應用生態棲位模式尋找樹種適生育環境來協助作業。生態棲位模式於近年來越來越重要，許多研究者皆陸續測試各種模式，以求找出最有效率的作業程序。本研究旨在測試數種近年來廣泛使用之統計模式於

生態棲位模式上之執行成效與適用狀況，並藉由背景樣本數量之變化測試模式於複雜森林環境之適用性。本研究選用惠蓀林場之卡氏櫧 (Castanopsis carlisii) 分佈進行測試，將現場調查之卡氏櫧樣本疊合於海拔、坡度、坡向、坡面位置及SPOT-5導出之植生指標五項環境因子上，分析卡氏櫧適合生長之環境概況。並分別納入區別分析 (Discriminant Analysis, DA)、抉擇樹 (Decision Tree, DT)、支持向量機 (Support Vector Machine, SVM)、最大熵值法 (Maximum Entropy, MAXENT)、BIOCLIM與規則式基因演算法

(Genetic Algorithm for Rule-set Prediction, GARP) 六種統計模式推測卡氏櫧之潛在分佈區概況。推測結果顯示六種統計模式對於卡氏櫧潛在生育地之推測皆有相當良好的成果，除DA模式外，其餘模式之Kappa值可皆達到0.8以上。其中DA與BIOCLIM建立上較為簡便，可作為初步階段之推測使用。DT與SVM兩模式推測能力會隨背景樣本數量增加而降低，縮限推測範圍，但仍適合應用於稀有物種相關經營作業，亦能夠應用至影像分類、物種辨識等作業。MAXENT與GARP兩模式具有連續值之分佈，其可代表物種出現機率，應用上可根據不同須由調整機率門檻而得到不同之推測分佈。各

種統計方法具有不同之演算優點，選用上須根據不同需求做最適當的選擇。而本研究現階段僅於林場東側取樣，模式推測上於林場中、南部皆為分佈高潛力區，未來亦可於該處取得更多樣本以對卡氏櫧有更完整的了解。亦可進一步使用高空間解析度或高光譜影像，其具有更高潛力區分出複雜森林內之細微物種差異，將有助於提升模式推測能力。