导师以为你会，但不一定教你的「显著性差异」分析

当代研究生做实验久了，最听不得这两句话：「实验结果没有显著性」、「数据比较方法有问题」。殊不知，选错分析方法，还会导致数据统计从「*」（有差异）到「ns」（无差异）！想当年，大师兄为了实验正确做出显著性差异，出现 「*」，可是废了九牛二虎之力。

显著性差异分析是统计学中用于判断两组或多组数据之间是否存在本质差异的方法，用于确定观察到的差异并不是由随机误差引起，让研究结果更具有说服力和可靠性。（所以是必须的！后文有「实战」演练，3 步教会你）

 先和我学会最合适的显著性分析方法

• t 检验：比较两组连续数据的均值差异（如处理方式 A vs 处理方式 B 的效果），适用于小样本且数据呈正态分布的情况。类型：独立样本 t 检验、配对样本 t 检验

• 方差分析（ANOVA）：分为 One-way ANOVA 和 Two-way ANOVA。One-way ANOVA：比较（单因素条件下）三组及以上连续数据的均值差异（如药物 A、B、C 的治疗效果对比）。Two-way ANOVA：比较两种因素影响下实验数据的差异（如比较不同时间点，处理组和实验组的差异）。

• 卡方检验（χ²）：分析分类数据的关联性或分布差异（如性别与产品偏好的关联性）。

• 非参数检验：当数据不满足正态分布时使用，包括 Mann-Whitney U 检验（替代 t 检验）；Kruskal-Wallis H 检验（替代 ANOVA）。

 再来学习如何用 Graphpad 做显著性差异分析

以「LPS 促进细胞因子分泌 」为例：（我们有两组数据且不具有配对性，因此选择 t 检验）

1. 首先在对照组和实验组中输入数据，在菜单栏中点击 Analyze，选择 t 检验（t tests），点击 OK。

2. 在弹出的对话框中根据实验数据类型设置参数，依次为 「数据是否符合配对实验」、「是否符合正态分布 」和「数据是否具有方差齐性」。设置完成点击 OK。

当数据不符合正态分布时，即可这样操作：

3. 结果解读：t test 中显示 p 值大小和显著性

4. 显著性标记

注意事项：样本量过小可能导致检测不出真实存在的差异，而样本量过大可能会把微小的、无实际意义的差异也检测出来。所以要根据研究目的和总体情况，合理确定样本量。

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