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常见问题

GraphPad Prism P值和显著性水平关系

发布时间:2024-05-22 15:20:56人气:33

分析、绘图并呈现您的科研成果  

抓住要点  

根据P值做出决策需要知道alpha的值  

大多数P值可视化只考虑P值而不考虑alpha值  

新的“OneorNone”P值样式在每次比较时都会考虑alpha值  

*表示P值小于alpha(或者对于FDR,q小于Q)  

ns(或nd)表示P值大于alpha(或者对于FDR来说q大于Q)  

当alpha的值不是0.05时,会减少曲解P值汇总结果的可能性  

使用错误发现率(FDR)方法自动进行多次比较校正  

1.png 

Asterisks星号*  

一旦您设置了一个阈值显著性水平(通常是0.05),每个结果都会导致“统计显著”或“统计不显著”的结论。一些统计学家强烈地认为,唯一可以接受的结论是“显著”或“不显著”,并反对使用形容词或星号来描述统计显著性的值水平。  

许多科学家不那么死板,所以更喜欢用“非常重要”或“极其重要”这样的形容词。Prism使用这种方法,如下表所示。这些定义并不完全是标准的。如果以这种方式报告结果,则应该在图例中定义符号。  

在Prism7之前,总是使用下面的方案。现在,如果您选择GP格式,或者如果您要求小数点后的四位或四位以上的数字,则使用它。  

2.png  

如果您为P值选择APA或NEJM格式,Prism将使用此方案。  

3.png

Prism以双精度存储P值(大约12位精度),并在决定显示多少星号时使用该值(而不是您看到的显示值)。因此,如果P值等于0.05000001,Prism将显示“0.0500”,并将该比较标记为“ns”。



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