生物統計分析軟件GraphPad Prism 9已正式發布！Prism 9將您的分析和圖形擴展到更高的維度。
更高維度的數據！
Prism 9對多變量數據進行了許多重大改進。使用標準結構探索更大的數據集，并通過以下改進執行新的和改進的分析：
增加的數據限制—在每個數據表中至多輸入1024列數據
自動識別變量類型—將多變量數據表中的變量識別為連續值，分類或標簽值
數據表中的文本信息—直接以文本形式輸入數據。無需編碼“0”和“1”之類的變量，只需直接在數據表中輸入“Male”和“Female”
自動變量編碼—輸入您的數據，讓Prism負責其余的工作。Prism會自動將分類文本變量編碼為數字“虛擬”變量
通常，在研究中，我們會發現自己擁有大量有關實驗中不同變量的信息。舉一個簡單的例子，想象一下在給個體服用旨在降低血壓的實驗藥物或安慰劑后測量他們的血壓，除了記錄的血壓測量值之外，您還可能記錄了有關每個受試者的年齡，身高，體重，性別，種族以及許多其他潛在變量的大量信息。
設計了許多統計技術來分析這類“多變量”數據，例如多元線性回歸和多元邏輯回歸。使用這些類型的“多個變量”分析意味著您可以探索感興趣的結果而不會浪費任何可能有用的信息。為了促進這種增強的數據信息密度，Prism提供了我們的多變量數據表以將數據容納在標準數據結構中，該數據結構幾乎被其他統計軟件普遍使用并打包在那里（例如R，SPSS和MATLAB）。在這種格式下，每一列代表一個不同的變量，而每一行代表一個不同的主題（每個主題的每個變量的測量值將放入該主題所在行的相應列中）。
注意：上圖以二維形式顯示了PCA的可視示例。Prism中的PCA可以對數百個變量執行！
主成分分析（PCA）
有時，收集的變量數量遠遠超過可供研究的學科數量?？紤]基因表達研究，其中從分為兩組的受試者中測量了成百上千不同基因的表達水平：治療組和對照組?？赡軆H僅是變量太多而無法使模型適合數據。但是，選擇一些要從分析中排除的變量只會丟掉可能有用的信息！PCA是一種“降維”技術，可用于減少所需變量的數量，同時從數據中消除盡可能少的信息。
PCA中可用的其他功能包括：
通過平行分析（以及Kaiser方法，總方差閾值方法等）選擇組件
碎石圖，分數圖和雙線圖的生成
自動準備PCA結果，以進一步用于多元線性回歸（主成分回歸）
向圖形添加新尺寸
直接從原始數據，符號位置（X和Y坐標），大小和填充顏色的編碼變量創建氣泡圖。請注意，可以使用分類（分組）或連續變量來定義符號顏色和符號大小。
在此圖上，有100多個國家/地區顯示為單個圓圈。每個圓圈的X坐標代表該圖的GDP（PPP），而Y坐標代表出生時的平均預期壽命。每個符號的大小與其所代表的國家的人口成比例（兩個大的符號分別代表中國和印度）。然后，每個符號的顏色代表該國家所在的大陸。在這種情況下，此終變量（顏色）是分類變量，但氣泡圖中的顏色也可以由連續變量定義。
在該圖中，符號的X坐標，Y坐標和大小與以前相同。但是，現在該符號的顏色以連續比例表示該國家每1000個人的出生率。Prism現在還具有內置的半透明配色方案，以便可以更清晰的看到重疊的符號。
自動將多個比較結果添加到圖形
只需執行多個成對比較的適當分析即可。然后單擊一次以將這些結果自動添加到圖形中。要自定義這些行和星號，只需再次單擊工具欄按鈕。調整數據或分析，圖形上顯示的結果將自動更新。但是請記住，P值只是故事的一部分。別忘了報告估算值（例如，均值差異為95%置信區間?。?。
添加P值以證明均值差異的95%CI與P值之間的關系。如果95%CI包括零，則P值將小于0.05。觀察95%CI比單獨使用P值更具參考價值。
使用估計圖更好的可視化T測試結果
在測試中執行，Prism現在將自動創建結果的估計圖。在此圖上，兩組的原始數據都將繪制在左側的Y軸上。在右邊的Y軸上，將繪制組均值的差及其95%CI置信區間。該可視化提供的信息比單獨的P值還多，因為它不僅顯示了95%CI是否包含零，還顯示了95%CI的寬度（如果95%CI包含零，則P值將大于0.05.如果95%CI不包括零，則P值將小于0.05）。
新的功能
主成分分析（PCA），一種通過大化每個新維度的方差將高維空間中的數據投影到低維空間中的方法。PCA主要用作探索性數據分析和建立預測性模型的工具。它通常用于可視化群體之間的遺傳距離的相關性。
PCA生成的新圖形類型
Scree圖：Scree圖用于顯示主成分分析（PCA）中標識的每個主成分（PC）的原始特征值
Score plots：Score plots提供了一種在兩個指示的PC（通常將PC1作為水平軸，將PC2作為垂直軸）的新（縮?。┚S空間中查看原始數據的方法。
Loading plots：Loading plots提供了一種可視化兩個選定主成分系數的方法
Biplots：Biplots是Score plots和loading plots的組合
方差圖的比例：該圖類似于上述的Scree圖，但使用的解釋風格略有不同
多變量圖以多變量數據表中的數據位圖
制作氣泡圖，其中符號大小由數字或分類變量編碼
使用其他變量編碼符號顏色和連接線的外觀
全部這些選擇都是在外觀經過改進的全新“格式圖”對話框上進行的
氣泡圖的新半透明配色方案
估算圖，這是一種直觀的方式來表示兩個樣本的比較測試（例如t檢驗）的結果。該圖包含原始數據以及分析結果摘要的目的是強調效應大小和置信區間的重要性，同時不再強調“重要性”概念。
圖形上的成對比較，這是可視化的自動生成，該可視化將用戶數據與假設檢驗期間進行的成對比較的結果相結合（即，將有意義的星標自動添加到圖形中）。
功能改進
非線性回歸
很大了提高了用戶定義方程式評估的性能和準確性
與其他任何參數一樣，為微分方程定義X0
創建五個殘查圖（包括新的Actual vs Predicted圖）。以前，每個分析只能生成一張圖
重新排列并重新標記了“NLR參數”對話框的“置信度”選項卡上“不穩定的參數和模棱兩可的擬合”部分的選項
多元線性/邏輯回歸
選擇具有自動參考級別規范的分類自變量的模型
指定基于數據的“自動”參考級別規范的方法（第一或最后一個級別，頻繁或不頻繁的級別）
通過MLR參數對話框的“參考級別”選項卡中的“定義類別順序”選項，指定分類變量級別結果的順序
改進的模型控制（樹形視圖），可以更好的表示分類變量和交互
對話框中的簡化模型表示
使用數據表中的數據或參數對話框中每個預測變量的指定值對結果（因變量）的值進行插值（僅適用于多個線性回歸）
改進的相關矩陣輸出，因此可以生成結果的熱圖
多重兩個樣本測試分析（多重t檢驗分析）現在包括以下選項：
具有Welch校正的多個未配對t檢驗
多重配對t檢驗
多重比率配對t檢驗
多個非參數不成對的Mann-Whitney檢驗
多個非參數配對的Wilcoxon檢驗
多個非參數非配對Kolmogorov-Smirnov檢驗
行統計分析
允許計算具有自定義置信區間水平的均值
允許計算具有“無錯誤”，“四分位數”，“max/min”，“百分位數”的中位數
允許計算具有“無誤差”，“幾何SD”，“CI”的幾何平均數
雙向方差分析：僅主效果模型
在雙向ANOVA中僅對主要效果模型（無相互作用項）進行重復數據處理
僅對主要效果模型，允許在雙向ANOVA中組合缺失因子水平
對于未經復制的雙向方差分析，不允許進行“簡單效果”多重比較
使用分析常量名稱而不是值來生成帶有鏈接參數的標準轉換的默認標題
在“參數：非線性回歸”對話框的“置信度”選項卡中將默認值更改為不穩定選項
更新了可對多變量表執行的分析行為，以正確處理不同的變量選項
創建相關矩陣時，選擇忽略缺少或排除任何值的行。選擇此選項后，矩陣中的全部相關系數均從同一組行計算得出
允許“選擇和轉換”分析在綠色多變量結果 表中定義變量的類型
（Mac）添加了警報“您正在嘗試分析單個列。如果要執行單樣本t檢驗，請使用一個樣本t和Wilcoxon測試分析。t檢驗需要兩組（均在Y列中；X列將被忽略）”
非數學功能改進
新數據限制
取消了1024個數據集[字母A...AMJ]和512個子列的數據表限制
提升了圖形限制，可以繪制1024個數據集
多個可變數據表
在Prism的多變量數據表中定義變量類型的功能
實現了在Prism的多變量數據表中定義量類型的功能
特殊符號和Unicode
在“插入”主菜單中添加了“字符>Unicode符號...”命令，該命令將打開標準系統的“字符映射”對話框，并允許輸入更多種類的特殊符號
（Windows）升級了Prism的“插入字符對話框”，并用與Unicode兼容的字符替換了將Symbols字體用于希臘語/數學/歐洲字符的舊方法，從而實現了跨平臺的第三方應用程序的無縫兼容性。
右鍵單擊任何圖紙類型（包括圖形和布局）時，將“導出”命令添加到在導航器中打開的上下文菜單中。
如果刪除生成這些圖形的父分析，Made Prism也會刪除圖形，但是當分析將曲線添加到現有數據圖形時，Made Prism不會刪除圖形。
在主“更改-配色方案”和“更改顏色”工具欄的下拉菜單中添加了具有半透明配色方案的新部分。
數據表和結果中圖形或圖形上數據點的格式
（Windows）使用數據表中的“格式化點”上下文菜單，可以將條形圖，誤差條和線選項應用于帶有條形圖的散點圖
（Windows）可以使用數據表中的“格式點”上下文菜單來應用“誤差線”和“線”選項，以散布成組的圖形
（Windows）可以使用“格式化點”上下文菜單將數據表中的“行”和“四分位數”格式應用于小提琴圖
（Windows）可以使用數據表中用于疊加散點圖的“格式點”上下文菜單來應用“誤差線和線”選項
（Windows）可以格式化綠色結果表中圖形上的數據點。案例1056514
（Windows）從數據表的“格式點”上下文菜單啟用了小提琴圖上所選符號的格式
（Windows）在“Violin plot only”（僅小提琴圖）圖中啟用了小提琴的格式設置上下文菜單，方向相反
（Mac）啟用了“格式化點”上下文菜單中的“線”部分，以便能夠使用數據表中的均值和中值來格式化圖形上的數據
在“歡迎”對話框中，示例數據文件的浮動注釋中的URL已更新，以指向Prism 9用戶指南（而不是早期版本的指南）
（Windows）Prism現在可以將Excel中的“True”或“False”布爾值分別作為“1”和“0”導入Prism的多變量數據表中
（Windows）Made Prism在系列導航器面板中打開的“刪除工作表”對話框中顯示該系列的全部工作表
（Windows）將系統要求更新為Windows7。添加了在Prism在Vista上啟動時敦促更新Windows的警報
（Mac）刪除了“列”/“分組”/“偶發性”/“多個變量”/“全部數據”表中每個單獨列頂部的“Y”標簽
（Mac）Prism會記住上一次使用的窗口的大小，并將其用作新窗口的默認大小
（Mac）啟用了“整個圖的一部分”的“更改”和上下文菜單中將“反向數據設置順序”命令重命名為“反向類別順序”
性能改進
將“相關矩陣”分析的性能提高了20倍以上
（Windows）使用殘差計算將擬合樣條線/LOWESS分析的性能提高了約10倍
（Windows）將“簡單邏輯回歸”分析的性能提高了1.5倍以上
（Windows）將“轉換”分析的性能提高了約4倍
（Windows）將“修剪行”分析的性能提高了約3倍
（Windows）改進了模擬具有大量值的XY數據的性能，并且多次復制的速度超過10倍
（Windows）改進了當源數據包含多于3x的行時切換到分組圖形表的性能
（Windows）略微提高了“規范化”分析的性能
（Windows）當源數據表多次包含從其他分析鏈接的數據時，改進了“蒙特卡洛”分析的性能
（Mac）將“轉換”分析的性能提高了約2.5倍
（Mac）將“修剪行”分析的性能提高了10倍以上
（Mac）改進了當源數據包含多于2x的行時切換到分組圖形表的性能
（Mac）將“規范化”分析的性能提高了5倍以上
基礎設施
（Windows）Prism 9僅適用于64位Windows。沒有Windows的32位的Prism
（Mac）Prism 9需要macOS 10.12（Sierra）或更高版本
分析錯誤已修復
修復了在使用t檢驗模式對大數據執行提取和重新排列分析時發生崩潰的問題
修復了使用特殊的不適當語法嘗試執行自定義方程式分析時發生崩潰的問題
修復了如果未分析全部數據集的情況，單向方差分析結果表的“已分析數據集”上中顯示錯誤的列字母的問題
（Windows）修復了取消選中“繪制一階導數”選項后，顯示空白結果表以進行“繪制”分析的問題
圖形錯誤已修復
修復了應用于條形圖上某些條形的應用于全部數據集的圖案填充丟失的問題
修復了如果在“定義配色方案”對話框的“數據集”部分中選擇了“全部”項時，顏色設置為應用于圖形的問題
修復了以下問題：如果源數據表包含大量行，則某些數據點超出了分組散點圖上的軸限制
修復了在選擇“散點圖”或“對齊點圖”外觀后，在“格式圖”對話框的“樣式”部分中將“中位數”意外更改為“平均值”的問題
修復了克隆圖形并更改數據表格式以顯示錯誤值后X值的排除屬性似乎丟失的問題
修復了在執行“應用數據集格式”上下文命令后，無法使用數據表上的“格式點”上下文菜單來格式化XY圖上的數據點的問題
（Windows）修復了以下問題：嘗試在圖形上格式化單個小提琴時，它會意外更改整個數據集的全部小提琴
（Windows）修復了以下問題：添加新數據并單擊X軸后，如果無法顯示條，則行標題在分組圖上損壞
（Windows）修復了對兩個帶星號的圖形括號執行“分組”命令后，圖形從工作表中消失的問題
（Windows）修復了在圖表中添加另一種陰影后自定義軸線之間的陰影丟失的問題
（Windows）修復了復制圖形族后結果圖形上的點未保留顏色格式的問題
（Mac）修復了如果第二條的值設置為零，則交錯圖形上的條會重疊的問題
其他錯誤修復
修復了“格式對象”對話框中的“設置為默認”選項不適用于文本對象的問題
修復了如果繪制了一組數據并顯示點的情況下，在分組或嵌套的小提琴的“更改圖形類型”對話框中意外顯示了“圖”下拉列表和“顯示截斷的小提琴圖”復選框的問題
在“參數分析”對話框和結果中使用?ídák代替Sidak
（Windows）修復了在取消Magic步驟2后調用圖形的“格式軸”后發生的崩潰
（Windows）修復了在全局更改奇數數據集的“格式圖”對話框中圖形外觀時的崩潰問題
（Windows）修復了嘗試重命名導航器的“家庭窗格”的圖庫視圖中的多個圖紙時崩潰的問題，這些圖紙已被刪除并恢復以用于帶有剩余圖的分析
（Windows）修復了如果將數據表中的多個數據集事先替換為單個數據集，則將Scatter轉換為Violin圖時會發生崩潰的問題。
修復了在數據表中包含大量值（∽500000）的數據集導致大量子列（Prism 8超過178，Prism 9超過238）時崩潰的問題
（Windows）修復了以下問題：如果任何數據集包含大量值，則使全部子列都變大以使子列數據變大
（Windows）修復了當更改具有大量子列和行和數據表的重復編號時出現意外警報的問題
（Windows）修復了在插入超出支持的至大列數的數據時未出現警告的問題
修復了以下問題：未添加值并且嘗試向帶有很多子列的數據表中添加大量值時出現意外警報
（Windows）修復了刪除數據表中的另一行后，僅多行行標題的第一行可見的問題
（Windows）修復了無法格式化結果表好數據點的問題
（Windows）修復了拉伸時“歡迎”對話框左上角控件未對齊的問題
（Windows）解決了在“替換數據集”對話框的“提示”部分中，在包含數字的數據集標題旁邊顯示意外字符的問題。
（Windows）解決了在圖形上沒有圖例或沒有圖例時“反向圖例順序”命令意外可用的問題
（Windows）修復了當圖表上沒有錯誤欄時，數據表和“格式化”上下文菜單中的錯誤欄部分沒有變暗的問題
（Windows）修復了以下問題：在通過“結束”鍵導航到數據集底部時，該數據表的一部分不可見，該鍵具有大量值
（Windows）解決了在“信息說明”和“信息表”中選擇撤銷操作后Prism會崩潰的問題
（Mac）修復了Prism在嘗試切換到具有256個數據表和26個重復項的模擬XY數據表時將凍結的問題
（Mac）修復了無法創建或打開包含大量數據（256個數據集，256個重復，500行）的Prism文件的問題
（Mac）修復了熱圖的“格式圖”對話框的“間隙”選項卡中折斷線的“Also畫線”下拉菜單，以提高線條的清晰度
（Mac）修復了工具欄上“突出顯示所選單元格”圖標中缺少黃色的問題
