1.创建数据表

在欢迎或新建表对话框中，选择创建 XY 数据表。

如果刚开始使用，请选择样本数据：线性回归 - 比较斜率。

如果您输入的是自己的数据，请选择 a 为每个点输入单一 Y 值（无重复、无误差值）。

2.输入数据

如果输入多个数据集（A 列、B 列和 C 列）的 Y 值，Prism 将报告 X vs. YA、X vs. YB 和 X vs. YC 的回归结果。

3.分析选择

单击分析并从 XY 分析列表中选择戴明回归。

对话框的大部分内容不言自明。顶部的选择最难理解，但也最重要，因为计算依赖于了解 X 和 Y 误差的相对大小。

X 和 Y 具有相同的不确定性

如果您要比较 X 和 Y 这两种以相同单位评估的分析方法，您可能会发现假设两者具有相同的标准偏差是合理的。在这种情况下，选中第一个选项。没有必要估计标准偏差。只要宣布 X 和 Y 的标准偏差相等即可。在这种情况下，戴明回归最小化了各点与直线垂直距离的平方和。这也称为正交回归。

X 和 Y 具有不同的不确定性

如果您不愿意假定 X 和 Y 具有相同的不确定性，那么就需要输入各自的 SD 值。输入 X 值的自变量时，请使用与输入 X 值相同的单位，输入 Y 值的自变量时，请使用与输入 Y 值相同的单位。不要输入所有输入的 X（或 Y）值的标中值。输入重复测量 X 和 Y 的平均标差（分别确定）。

如何知道输入什么值？要评估一种方法的不确定性（误差），请使用该方法对一些样品进行重复测量。使用下面的公式计算误差的标准偏差(1)，其中每个di是同一样本（或受试者）两次测量的差值，N 是您进行的测量次数（N 等于样本数的两倍，因为每个样本都测量了两次）。

计算每种方法或变量（X 和 Y）的误差 SD，将两个SDerror值输入戴明回归分析对话框，Prism 会为您拟合值线。如果 X 变异性的 SD 值比 Y 值小得多，结果将与标准线性回归几乎相同。

如果尝试将 Prism 的结果与其他程序或书籍的结果进行比较，可能会遇到变异性λ(lambda)，它量化了 X 和 Y 误差之间的不等式。

Prism 要求您输入单个 SD 值，但仅使用这些值来计算λ，然后用于戴明回归计算。如果您知道λ，但不知道各个 SD 值，则输入λ的平方根作为 X 值的 SD，输入 1.0 作为 Y 误差的 SD。计算将是正确的，因为 Prism 只使用这两个值来计算λ。

参考

1.PW Strike, Statistical Methods in Laboratory Medicine, ISBN:0750613459.公式 8.15.