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概述

如果您习惯使用Prism 8,则您将会发现很容易切换到Prism 9。未更改根本性内容。您会在很多位置看到更多选项。如果您有大型数据表,您还将注意到Prism运行得更快。

 

要点

新分析:主成分分析(PCA)和主成分回归(PCR)

更多自动化:自动将多重比较结果添加到图表中(“图表上的星号”)

新图表:来自多变量数据表的气泡图和其他多变量图表

新图表:由t检验自动生成的估计图

新图表:从非线性回归中获得的实际图与预测图

扩展分析:多重t检验分析(成对、非参数等)的新选项

扩展分析:从多元线性回归中获得的插值

更多数据:增加数据表限制

更多数据:多变量数据表的文本变量和变量类型(连续、分类、标签)

 

其他详情

基础设施

现在,数据表可能有1024个数据集[字母A...AMJ]和512个子列(从512和256上升)。

图表现可绘制1024个数据集。

速度。很多分析的速度变得更快。

不再在32位Windows上运行,原因在于这十年来64位Windows一直是标准版本。

多变量数据表

现在,您可以将文本变量输入到多变量表中。

现在,将每个变量(列)标识为连续(数字)、分类或标签变量

现在,多元和逻辑回归可拟合将一个或多个预测(自)变量作为文本输入并将其指定为分类变量的模型。

Prism知道如何拟合分类变量具有三个或更多级别(可能值)的模型。其使用参考级别方法创建待包含在模型中的新变量(级别数减一)。

当您输入(或导入)数据时,Prism将每个变量(列)定义为连续变量、分类变量或标签变量。您可以根据需要覆盖该自动决定。

延伸阅读

主成分分析(PCA)

PCA是一种用于分析具有众多变量的数据的方法。其确定很多可以解释大部分变量的“成分”(每个成分均为原始变量的线性组合)。例如,其可以将具有15个变量的数据集减少为具有四个成分的数据集,其中这四个成分可解释大部分变异性。PCA大多用作探索性数据分析和建立预测模型的工具。其通常用于可视化种群之间的遗传距离和亲缘关系。

延伸阅读

非线性回归

现在,您可以创建五张残差图(包括新的实际图与预测图)。以前,只能仅绘制一张图表。 延伸阅读

用户定义的方程评估速度更快(且更准确)

当您拟合通过微分方程定义的模型时,拟合的参数之一是Y[X0],即当X等于X0时Y的值。在Prism 8中,您可以在定义用户定义的微分方程时设置X0的值。使用Prism 9,X0是一个必须设置为常数值的参数,但您可以将其设置为“非线性回归参数”对话框中的任何值。

多重t检验分析

Prism 8中的多重t检验分析仅可执行非配对(双样本)t检验,每行一个。现在,其还可以执行(每行一个),这些分析:

带Welch校正的非配对t检验

配对t检验

比率配对t检验

非参数非配对Mann-Whitney检验

非参数非配对Kolmogorov-Smirnov检验

非参数配对Wilcoxon检验

延伸阅读

多元线性和逻辑回归

多元线性和多元逻辑回归均可拟合一个(或多个)预测(自)变量具有三个或更多级别的模型。Prism自动创建新变量(“虚拟变量”,级别数减一)以用于回归。可用于指定模型中每个分类变量的“参考级别”的选项。 延伸阅读 (多元线性回归)或者 延伸阅读 (多元逻辑回归)

从数据表中的数据或通过使用多元线性回归模型中每个预测变量的指定值内插结果(因)变量值。

已重新设计对话框的第一个选项卡(用于定义模型)。

多元回归和逻辑回归可输出协方差矩阵,并创建热图,以解释变量如何相互关联。

行统计分析

使用任意置信区间水平计算平均值的置信区间(Prism 8仅计算95% CI)。

使用“无误差”、“四分位数”、“最小值/最大值”或“百分位数”计算中值

使用“无误差”、“几何SD”、“CI”计算几何平均值

延伸阅读

ANOVA和t检验

T检验。使用估计图绘制非配对和配对t检验的结果。以此绘制具有置信区间的原始数据和效应值(均值差)。 延伸阅读

双因素ANOVA选择您是否希望在模型中包含交互项。既往Prism版本始终拟合交互项。现在,其可拟合仅含有主效应量的模型。

现在,即使没有某些行/列组合的数据,也可以计算双因素ANOVA(但前提是选择不拟合交互项)。

相关矩阵

现在,您可以要求Prism忽略任何缺少或排除任何值的行。通过选择此选项,矩阵中的所有相关系数均从同一组行中计算得出。 延伸阅读

绘图

可视化成对比较。在对数据执行适当分析后,仅通过单击即可自动将显著星号添加到图表中。 延伸阅读

更多配色方案(流行配色方案的半透明变体)。

新插入..字符> Unicode符号...

改进Prism的“插入字符对话框”,以便对希腊/数学/欧洲字符使用Unicode而非符号体。以此增强Prism图与其他平台和应用程序之间的兼容性。

来自多变量表的图形。可选择变量ecode位置(X和Y坐标)和附加变量(数值或分类)来编码配色和大小。 延伸阅读

 

您可能错过的自8.0版本以来新增的功能

逻辑回归

使用一个或多个解释变量模拟二进制概率(例如是/否、合格/不合格)。具有两种新分析,简单逻辑回归,用于分析附带一个解释(自)变量的XY数据表中的数据,以及多元逻辑回归分析,用于分析附带任意数量解释(自)变量的多变量数据表中的数据(8.3新增功能)。

Prism报告参数“X为50”的置信区间,并在执行简单逻辑回归时,提供绘制置信带的选项(8.4新增功能)

非线性回归

现在,所有浓度-反应曲线具有两种形式,X作为浓度或X作为对数(浓度)(8.2新增功能)。

改进Prism识别不良拟合的能力。Prism并未将整个拟合标识为“不明确”,而是提供将特定参数标识为“不稳定”的选项(在8.2中引入,在9.0中成为默认功能)。

ANOVA

非参数单因素ANOVA(Kruskal Wallis检验)随访。Dunnett T3检验将每列的平均等级与每隔一列的平均等级进行比较(8.1新增功能)

结果表

改进“结果”选项卡的外观(8.2新增功能)

Prism再次重新引入在导航器中将数据和结果表分组在一起的能力...!(8.0中删除此功能,但在8.2中重新引入)

绘图

执行相关矩阵分析后,自动创建相关系数的热图(8.1新增功能)

现在,Prism提供三种在散点图中排列点的方式。默认选择避免“smiles”排列(8.2新增功能)。

新配色方案(Colorblind Safe、Prism Light、Prism Dark、Floral, Waves、Pearl、Starry、Viridis、Magma、Inferno、Plasma)(8.1和8.4新增功能)

为Prism 8.0中的小提琴图设置上限,以便始终从最小值扩展到最大值。现在,Prism提供了一项选择,将小提琴图扩展到数据范围之外以预测种群范围(8.4新增功能)

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