圖片來源：小編自己的

接上篇，目前很多同學僅使用其基礎統計功能（如 t 檢驗、ANOVA），而忽略了其高級統計模型（如非線性回歸、生存分析、多變量分析等）。本篇將詳細介紹如何在 GraphPad Prism 中應用不同的高級統計模型，包括：

非線性回歸（Nonlinear Regression）

生存分析（Survival Analysis）

多變量分析（Multivariate Analysis）

混合效應模型（Mixed Effects Models）

主成分分析（PCA）

快來學！

1

非線性回歸（Nonlinear Regression）

適用場景：擬合劑量-反應曲線、酶動力學（Michaelis-Menten）、生長曲線（Gompertz）、受體結合（Sigmoidal dose-response）等。

Step 1：輸入數據：

在數據表中輸入 X（如藥物濃度）和 Y（如反應值）。

Step 2：選擇模型：

點擊Analyze → Nonlinear regression (curve fit)

從預設模型中選擇（如「Dose-response - Inhibition」或「Kinetics - Michaelis-Menten」）或自定義方程（User-defined equation）

Step 3：調整參數：

根據研究目的增加 IC50 或 EC50 的設置

2

生存分析（Survival Analysis）

適用場景：比較兩組或多組的生存曲線（如臨床試驗中的生存率、動物實驗中的存活時間）。

Step 1：輸入數據：

列 1：時間（如天數）

列 2：事件（1 = 死亡/事件發生，0 = 刪失）

分組列（如對照組 vs 處理組）

Step 2：選擇分析：

Analyze → Survival analyses → Survival curve

Step 3：設置參數：

選擇比較方法（Log-rank test、Gehan-Breslow-Wilcoxon test）

Step 4：

根據分析結果標注相關參數：

Hazard Ratio（HR）（風險比）

P 值（組間差異顯著性）

3

多變量分析（Multivariate Analysis）

適用場景：分析多個變量對結果的影響（如多元線性回歸、邏輯回歸）。

Step 1：輸入數據：

因變量（X）

多個自變量（Y1, Y2, ...）

Step 2：選擇分析：

Analyze → Multiple regression（線性回歸）

或Analyze → Logistic regression（邏輯回歸）

Step 3:

根據研究需要設置參數，選擇相應的圖表：

4

混合效應模型（Mixed Effects Models）

適用場景：重復測量數據、嵌套數據（如不同時間點的測量、同一患者的多次觀測）。

Step 1: 輸入數據：

點擊Graphs → New Graph →選擇「Grouped」或「XY」圖

X軸：時間（Time）或分組變量（Treatment）。

Y 軸：因變量（Response）。

Step 2：選擇分析：

1

打開數據表，點擊Analyze → Mixed Models → Mixed Effects Model。

2

選擇因變量（Response）和固定效應（Fixed Effects，如 Treatment、Time）。

3

指定隨機效應（Random Effects，如Subject ID）。

Step 3：設置參數：

定義固定效應和隨機效應

選擇協方差結構（如 AR1、Compound Symmetry）

5

主成分分析（PCA）

適用場景：降維、識別數據模式（如基因表達、代謝組學數據）。

Step 1：輸入數據：

Step 2：選擇分析：

Analyze → Principal Component Analysis (PCA)

Step 3：設置參數：

Options 中設置數據的標準化方法和主成分選擇方法。這里標準化方法默認為 Z-score 標準化

下期預告：

將從宏錄制、腳本編寫到批量處理，手把手教你成為 GraphPad 高效能用戶。

關于 GraphPad 的使用操作，還有哪些想要了解的，可以留言，我來寫~你來學~

題圖來源：自制

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