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GraphPad Prism如何报告统计结果

本篇文章是GraphPad总结出的关于如何有理有据的呈现我们的数据和分析,当然,其中必须报告实验设计的细节,包括盲法和随机化。

01

总体

  • 每份统计文件均应完整地报告所有方法(包括用于处理和分析数据的方法),以便其他人可以准确地重现这些工作。
  • 每个图表均应清晰地呈现数据(不得夸大地强调结论)。
  • 应完整地报告所有结果,保证不存疑义。

02

分析前的分析

  • 是否已决定正态化?删除异常值?转换成对数?平滑?移除基线?证明这些决定的合理性,并报告足够的细节,以便任何人均可以开始使用你的数据并得到完全相同的结果。说明这些计算是预先计划的还是在看到数据后才决定。
  • 如果剔除异常值,请说明有多少异常值,用于识别异常值的标准是什么,以及这些标准是否作为实验设计的一部分预先选择。

03

样本量

  • 报告你如何选择的样本量。
  • 报告样本量时,请确切解释将什么计算在内。当n = 3时,3是指三种不同的动物、对一种动物的组织进行三种不同的测定、对三种动物的组织进行一种测定,还是在γ计数器中对一次实验分析批制备的制剂进行三次重复计数...?
  • 请事先说明你是在选择样本量,还是在看到结果累积后以特殊方式调整样本量。
  • 如果各组的样本量不相等,则需要解释原因。

04

避免P值篡改

  • 对于每项分析(通常是每幅图和每张表),请说明数据分析中的每一步是否遵循了预先计划的方案。如果是在看到数据后才决定删除异常值,则如是说。如果是在看到数据后才决定使用非参数检验,则如是说。如果是在查看数据后才决定分析数据的对数,则如是说。
  • 如果不能展示所做的每项分析,则至少对其进行描述和列举。
  • 如果从一个样本量开始,以另一个样本量结束,需要准确解释你是如何决定添加额外样本和/或剔除样本。请说明这些决定是基于预设的方案,还是在实验过程中所做的。

05

绘图数据

  • 清晰呈现数据。着重于让读者看到数据,而不仅仅是结论。
  • 如有可能,绘制单个数据的图表,而非数据的汇总。如果散点图中显示的值过多,则考虑盒须图或频率分布。
  • 如果选择使用误差条绘制平均值,则绘制可以显示变异度的标准偏差误差条,而非不能显示变异度的平均值误差条的标准误差。

06

统计方法

  • 说明检验的全名。比如,不称“t检验”,而称“配对t检验”。
  • 识别进行计算的程序(包括详细的版本号,GraphPad Prism可能是7.01或者9.0.1)。
  • 说明所选择的所有选项。重复测量?是否纠正不相等的方差?稳健回归?约束参数?分享参数?报告完整的详细信息,以便任何人都可以开始使用你的数据,得到完全一样的结果。

07

报告效应量

  • 大多数实验最重要的结果是效应量。差值(或比率或增长百分比)有多大?或者两个变量的相关性有多紧密?几乎在所有情况下,你都可以用一个值来总结这种效应量,并且应该使用置信区间(通常是95%区间)来报告这种效应。迄今为止,这是在论文及其摘要中报告的最重要的发现。
  • 考虑以95%置信区间显示效应量(即差值或比率)的图表。

08

报告P值

  • 如有可能,请将P值报告为一个精确到有几位数的数值,而非一个不等式。例如说“P值为0.0234”,而非“P<0.05”。
  • 如果存在任何可能的歧义,需要清楚说明P值检验的零假设。如果不了解零假设,则不得报告一个P值(因为每个P值检验一个零假设)!
  • 比较两组时,说明P值是单侧还是双侧(与单尾或双尾相同)。如果为单侧,则说明你在收集数据之前预测的效应方向(以及记录的该预测)和记录的该决定和预测。如果在收集数据之前并未做出该决定和预测,则不得报告一个单侧P值。

09

报告统计假设检验/显著性

  • 统计假设检验用于根据单个P值做出确切的决策。一种用途是在两种可选模型之间进行选择。如果P值小于预设阈值,则选择一个模型,否则就选择另一个模型。执行此操作时,说明两种模型、在两者之间选择的方法、预设的阈值P值以及所选择的模型。此外,也许还报告两个模型的拟合优度。
  • 比较各组时,不必始终根据结果做出决定。如果你做出果断决定,报告阈值P值、计算的P值是大于还是小于阈值,以及做出相应决定。如果你未做决定,则报告其置信区间的效应,也许是一个P值。如果你未根据该P值做决定,则P值是否小于阈值并不重要,而统计假设检验的整个概念也并不真正有用。
  • “显著”该词有两个相关的含义,因此在科学上造成了许多混淆事件。以上两个要点表明,统计假设检验的结果可以不用“显著”该词来报告。如果你选择在这种情况下使用“显著”该词,请务必在其前面加上“统计”,这样便不会造成混淆。
  • 在讨论结果的临床或生理影响时,切勿使用“显著”一词。而是使用诸如“大”、“实质性”和“临床相关”等词。在这种情况下使用“显著”只会导致出现混淆情况。

10

多重比较

  • 必须谨慎处理多重比较,记录所有步骤。请注意,多重比较的问题很普遍,这不仅仅是方差分析后进行后续检验时的问题。
  • 说明是否计划了所有比较并报告了所有计划的比较。如果报告了计划外的比较或遗漏了一些比较,则必须将结果识别为初步结果。
  • 如果在多重比较中采用了任何纠正措施,请解释细节。
  • 如需报告多重调整后P值,则明确指出这些P值已作调整。


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