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雷达卡
寻找最佳拟合斜率与截距
1.创建数据表
在欢迎或新建数据表对话框中，选择创建XY数据表。
如果您是刚开始使用，请选择示例数据：线性回归 – 比较斜率。
如果您需要输入自己的数据，请选择子列格式。如果有需要输入的重复值，请选择重复值。Prism可以自动绘制误差棒。您也可以选择输入已计算好均值和标准差(或标准误)的数据。在这种情况下，如果您考虑各个点之间SD的变化，请使用非线性回归来拟合直线。
2.输入数据
如果您选择了示例数据，您将看到以下数值：
如果您为多个数据集(A、B和C列)输入Y值，Prism将报告X vs. YA、Xvs. YB和X vs. YC的回归结果。它还可以检验斜率是否存在显著差异。
如果不同的数据集不共享相同的X值，请针对不同的数据集使用不同的行，如下所示：
3.分析选择
点击分析，然后从XY分析列表中选择线性回归。
强制直线通过指定点(如原点)？
如果您选择回归，您可以强制直线通过特定点(如原点)。在这种情况下，Prism将仅确定最佳拟合斜率，因为截距将被固定。当科学理论表明直线必须通过特定点(通常是原点，X=0，Y=0)且您只想知道斜率时，请使用此选项。这种情况很少出现。
在做出决定时请运用常识。例如，考虑一个蛋白质测定。您测量几个已知蛋白质浓度的光密度(Y)以创建标准曲线。然后您想根据该标准曲线推算未知的蛋白质浓度。在运行测定时，您调整了分光光度计，使其在零蛋白时读数为零。因此，您可能很想强制回归线通过原点。但这种约束可能导致直线不能很好地拟合数据。既然您真正关心的是直线能在未知样本附近很好地拟合标准品，那么不约束直线可能会获得更好的拟合效果。
如果有疑问，您应该让Prism在没有任何约束的情况下寻找最佳拟合线。
对单个重复值还是对均值进行线性回归拟合？
如果您在每个X值处收集了重复的Y值，有两种方法计算线性回归。您可以将每个重复值视为独立点，或者您可以对重复的Y值求平均，以确定每个X处的平均Y值，并使用均值进行线性回归计算。
当每个数据点的实验误差来源相同时，您应该将每个重复值视为独立点。如果某个值碰巧有点高，没有理由期望其他重复值也会高。这些误差是独立的。
当重复值不独立时，应对重复值求平均，并将均值视为单一值。例如，如果重复值代表来自同一只动物的三次测量，并且每个X值(剂量)使用不同的动物，那么这些重复值就不是独立的。如果一只动物的反应碰巧大于其他动物，那将影响所有重复值。这些重复值是不独立的。
使用游程检验检验偏离线性
检验斜率和截距是否存在显著差异
如果您输入了两个或多个数据集的数据，Prism可以检验斜率是否存在显著差异。
置信带和预测带
从线性标准曲线进行内插/推算
1.创建数据表
在欢迎或新建数据表对话框中，选择创建XY数据表。
如果您是刚开始使用，请选择示例数据：从线性标准曲线内插未知样本。
如果您要输入自己的数据，请选择子列格式。如果有需要输入的重复值，请选择重复值。Prism可以自动绘制误差棒。您也可以选择输入已计算好均值和标准差(或标准误)的数据。在这种情况下，如果您想考虑各个点之间SD的变化，请使用非线性回归来拟合直线。
2.输入数据
在同一张表格中，在标准品下方输入未知样本。在这些行中输入Y值但留空X值(如下例)，或者输入X值但留空Y值。可以选择输入行标题来标记这些未知样本。
3.查看图表
4.分析选择
点击分析按钮，并从XY分析列表中选择：内插标准曲线。
或者，可以直接点击Analyze按钮正上方的“内插标准曲线”按钮。
在要内插的标准曲线列表中选择直线。除非您有充分的理由，否则可以将该对话框上的其他选项保留为其默认值。
5.查看结果
查看带有叠加线的图表。
结果将显示在多个页面中，其中包括一个包含内插值的页面，其单位与您的原始数据相同。
结果的第二页列出了参数的最佳拟合值以及更多信息。对于本示例，我们对这些结果不太感兴趣。
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