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2024-02-14 201 AI绘制新颖的磷脂双分子层
Origin如何进行非参数检验并作图
Origin教程
2024-02-14
为什么我力推使用Origin呢？
1， Origin做这个过程相当简单；
2， Origin做完在软件内即可完成可视化、美化出图。
基本介绍
前面，我们讲解了如何使用Origin进行单因素方差分析，这种方法使用的前提是数据总体符合正态分布，总体方差齐，这个时候我们才能使用单因素方差分析。（不知道的可以查看推文：Origin如何做单因素方差分析）。如果数据整体不符合正态或者方差不齐，我们是应该使用非参数检验的统计方法，作图使用四分位数图，即箱线图、小提琴图等。
非参数检验对数据的要求是，总体分布未知，不能使用参数统计的方法进行检验。这个时候我们需要使用一种不依赖于总体分布类型的统计方法。非参数检验不是对总体参数进行统计推断假设检验，而是对总体的分布或分布的位置进行检验。非参数检验不需要样本服从正态分布假设，一般情况下，适用于小样本空间、分类数据、序数等的数据检验。
一般像我们试验中做的一些各个组别的生化指标的测定，由于其是单因素设计，即完全随机设计，不是重复测量设计，所以直接采用Kruskal-Wallis ANOVA 多样本独立非参数检验。如果各个样本之间有一定的关联，那么我们用Friedman ANOVA多样本独立非参数检验。
软件
Origin 2019b
插件
此教程需要使用到非参数检验的插件，如果自己的版本为2020b版本Origin，就不需要插件了。直接将插件拖拽进去软件，即可安装成功。
名称：Post-hoc Analysis for Nonparametric Tests
链接：
https://pan.baidu.com/s/1ZuI8pNE4z-LwjTYIhUXhTA
提取码：1111
或者公众号后台回复：originapp即可领取
图文教程
1. 打开Origin软件，输入数据
正态性检测
1. 首先进行数据的正态性检测，选中数据，点击正态性检测
2. 我们看一下结果，此时数据有一组不符合正态性分布，所以我们就不可以用单因素方差分析了。
非参数检验
1. 点击添加进来的App
2. 选择Kruskal-Wallis ANOVA方法，选择原始数据，选中数据表中的数据，输入P值，点击OK
3. 在这部分，软件统计出来了每个组别的四分位数
4. 在红1部分，由于P值0.1749大于0.05，所以组间是没有差异的。我们再看非参数检验的两两组别分析，可以发现，两两比较也没有出现显著性差异。这是因为，在非参数检验中，比较的并不是均值，而是秩次，所以看起来数据差异很大，但使用非参数检验的方法其实没差异。
作图
1. 选中数据，点击包含四分位数的图，如箱线图，小提琴图作图
2. 最后就成图了。（箱线图已经讲过，具体的设置可以查看：Origin做双Y轴箱型图）
3. 最后，有显著性的我们标记*，无显著性的就不需要标记了。怎么样，你学会了吗？
标签： Origin进行非参数检验并作图
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