GraphPad Prism是一款高效易用的科研绘图工具，集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，还可用于Windows和Mac操作系统，在生物学以及社会和物理科学界得到广泛使用。
事物都在不断发展与进步， 2020年10月30日，Graphpad公司隆重推出了Graphpad Prism的全新版本Graphpad Prism 9(以下简称Prism 9)！ 总的来说，Prism
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2023-07-05 19:38:16
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# 如何在Python中实现显著性差异与无显著性差异的分析
在数据分析领域，判断两个样本之间的显著性差异是一个常见的任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行显著性分析，具体来说，我们会学习以下内容：
1. 明确研究问题
2. 收集和准备数据
3. 选择适当的统计测试
4. 执行测试并解读结果
## 流程概述
下面是一份实施显著性分析的流程表，涵盖了每一个步骤：
| 步骤
今天我们接着来聊显著性检验。上一节，介绍了差异显著性检验的概念，它是指从统计的角度来说，差异的产生有多大的概率、是不是足够可信。这点和数值差异的大小是有区别的。既然我们不能通过差异的大小来推断差异是否可信，那么有没有什么方法，可以帮助我们检验不同数据分布之间，是否存在显著差异呢？具体的方法有不少，比如方差分析（F 检验）、t 检验、卡方检验等等。我这里以方差分析为例，来讲这个方法是如何帮助我们解决
单变量方差分析 方差分析的主要功能就是验证两组样本，或者两组以上的样本均值是否有显著性差异（是否一致）。 这里有两个大点需要注意：①方差分析的原假设是：样本不存在显著性差异（即，均值完全相等）；②两样本数据无交互作用（即，样本数据独立）这一点在双因素方差分析中判断两因素是否独立时用。 原理 方差分析的原理就一个方程：
SS
T
=
SS
M
+
SS
E  
显著性差异（Significant Difference）是统计学中一个重要的概念，它用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异。在Python中，我们可以使用一些统计学库来进行显著性差异分析，比如scipy.stats和statsmodels。
下面我将向你介绍如何使用Python实现显著性差异分析的流程。首先，让我们来看一下整个过程的步骤，以表格的形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| -
数据差异的显著性检验是数据分析的重要技术之一。然而，如何正确选择检验方法是很多初学者困惑和容易出现错误的地方。下面为大家总结一下数据差异显著性检验的方法及适用范围。显著性检验首先需要理解什么是数据差异的显著性检验。在数据分析中，如果仅仅基于个案（某个数据）的采样数据是没有很强说服力的。例如：一种新药，不能因为一个人使用后，效果良好就大面积地推广，而应该基于大规模的样本判定这种新药是否有效，这就需要
时间序列数据是机器学习中最具挑战性的任务之一，也是与数据相关的现实问题之一，因为数据实体不仅取决于物理因素，而且主要取决于它们发生的时间顺序。我们可以基于一个单变量特征和两个双变量或多变量特征来预测时间序列中的目标值，但在本文中，我们将学习如何对来自Kaggle的Rainfall数据集执行单变量预测。什么是单变量预测？单变量预测通常用于您想要预测单个变量的值时，特别是当该变量存在可用的历史数据点时
本篇博客的重点不在于回归模型的建立，而在于模型建立后的显著性检验。1.回归分析1.1 定义 回归分析就是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定因变量和自变量之间数量变动的数学表达式，以便对因变量进行估计或预测的统计分析方法。回归分析的数学描述如下： 假设变量与随机变量之间存在较显著的相关关系，则就有以下的回归模型：其中为随机变量。而常用的回归模型是以下的线性形
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2023-09-01 19:02:28
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各种术语Prob 模型显著性(显著性，又称统计显著性（Statistical significance）， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。)方差齐性检验意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度过拟合与欠拟合过拟合： 将随机误差拟合到模型。 表现为训练集拟合效果特别好，测试集拟合很差欠拟合： 没有拟合到足够的规律。 多元线性回归过拟合在于
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2023-09-07 00:02:02
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文章目录显著性检验参数检验比较均值t检验拟合优度检验Kolmogorov-Smirnov test (KS检验）非参数检验Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）Kruskal-Wallis H检验（它是ANOVA的非参数版本）Mann-Whitney秩检验P值的意义Scipy.stats中关于两样本差异假设检验的API汇总 显著性检验抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不
相关性差异性分析是一种用于比较不同组之间相关性差异的统计分析方法。在这种分析中，我们通常会比较两个或多个群体、样本或实验条件之间的相关性程度是否存在显著差异。例如，假设我们有两组数据，分别代表两种不同的治疗方法对患者病情恢复的影响。我们想要确定这两种治疗方法在疗效上是否存在显著的差异。此时，相关性差异性分析可以帮助我们比较两种治疗方法对病情恢复的相关性差异，从而评估它们之间的疗效差异。在实际应用中
无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对
# Python 判断显著性差异的科普
在数据分析中，判断不同组别之间是否存在显著性差异是一项重要的任务。这种分析通常在医学、心理学、市场研究和社会科学等领域中被广泛应用。显著性差异的判断通常会依靠统计学方法，而Python作为一门强大的编程语言，提供了多种工具来进行这种分析。
## 显著性差异的基本概念
显著性差异是指在统计学中，研究样本的观测结果与零假设下的预期结果之间的差异足够大，以至
image saliency detection 译为 图像显著性检测什么是显著性检测（saliency detection）：====什么是显著性（Statistical significance）：别称：统计显著性。总的来说，它表示群体之间得以相互区别的能力。显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有
一、准备环境matlab版本：matlab 2021b代码使用之前必须先安装cbrewer函数包，参考链接：Matlab绘图配色解决方案——cbrewer函数的介绍与使用如果想添加显著性差异（*），必须下载sigline函数，参考链接：Statistical significance line需要cbrewer函数包的，加作者微信（song408862610），因为我也不知道怎么上传文件二、柱状图
SPSS统计图的基础知识标题区和注解区：位于图形的最上方和最下方；
坐标轴：用于表示响应变量的取值情况；
绘图区：被坐标轴包围，直接使用图形元素对数据进行呈现的区域；
图例区：位于整个图形的右侧。直方图：观察数据分布“形状”案例：CCSS_Sample.sav,绘制消费者信心值的直方图 分段直方图案例：CCSS_Sample.sav,绘制消费者信心值的直方图
实际上，有些时候我们并不需要判别一个分布的值，而是知道两个分布之间的区别。10. Analyzing the Difference Between Two Groups Using Binomial Proportions还是这个例子，但是我们希望比较俩个城镇之间，对于各自的法案的支持程度，例如第一个镇的人风气比较自由主义做派，第二个镇的人的风气比较保守，那么他们关于类似法案的支持度，很有可能不一
通过统计检定值与随机变量的概率分布进行比较，我们可以知道在多少百分比的机会下得到目前的结果，如果比较之后发现出现这结果的机率很小，就是说，是在机会很少，很罕见的情况下才出现的；那我们就会认为出现这批样本不是巧合，是具有统计学意义的，相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见，那我们会觉得这批样本出现全为巧合，不具有统计学上的意义。> var(Z)
[1] 6.763636
> var
目录（1）有统计学意义（2）差异具有显著性（3）具有显著差异：（4）统计学中的假设（4-1）零假设（4-2）备择假设（5) 卡方检验（6）”有统计学意义"和"差异显著"的区别参考资料 （1）有统计学意义**统计学意义是指在研究组和对照组间出现疗效差异时,要考虑这种差异是防治措施的疗效还是因抽样误差所引起的.可通过P值判断。 **P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。****P值越小
【例3-3】(例3.6) 某工厂生产某种电器材料. 要检验原来使用的材料与一种新研制的材料的疲劳寿命有无显著性差异, 各取若干样品, 做疲劳寿命试验, 所得数据如下 (单位: 小时) :原材料:40, 110, 150, 65, 90, 210, 270,
新材料:
60, 150, 220, 310, 350, 250, 450, 110, 175.
一般认为, 材料的疲劳寿命服从对数正态分布,
