点图还是条形图？

上图展示了非配对t检验的样本数据。我们更倾向于左侧的图表，因为它显示了每个单独的数据点。与右侧的条形图相比，这种图表显示了更多细节，也更容易解读。

绘图技巧

•当为正态分布数据创建散点图时，应绘制一条水平线来表示均值。对于从对数正态分布中抽取的数据，该水平线应表示几何均值。如果您选择非参数的Mann-Whitney检验，可能更希望绘制中位数（可在“设置图表格式”对话框中选择）。Prism 允许您完全关闭水平线。

•Prism 的成对比较功能允许您将分析得到的 P 值结果自动添加到图表中

•请务必在图中某处说明误差条的计算方法。对于正态数据，建议绘制均值和标准差；对于对数正态数据，建议绘制几何均值和几何标准差；若使用非参数Mann-Whitney检验，则建议绘制中位数和四分位距。

•我们通常不建议使用条形图。当条形高度可直接比较时（例如，长度是另一条两倍的条形应代表两倍大的数值），条形图非常适合计数数据。但条形图可能因多种原因产生误导，且往往比直接显示数据点提供的信息更少

•如果您认为数据点过多，无法逐个显示符号，建议使用小提琴图而非条形图。这能让读者直观感知数据分布，而非仅通过条形图呈现的单一数值摘要。

在图表中包含结果

您可以将结果表中的任何结果复制并粘贴到图表上。生成的嵌入式表格与结果相关联。如果您编辑数据，Prism 将自动重新计算结果并更新粘贴在图表上的部分。

左侧图表显示精确P值。右侧图表仅显示显著性摘要（此处为“ns”，但根据不同数据可能显示一个或多个星号）。建议您显示精确P值。可通过工具栏“绘图”部分中的“成对比较”按钮自动添加此摘要。

非配对t检验中最有用的信息是两个均值之间的差异，以及该差异的置信区间。该置信区间已粘贴在左上方的图表中。然而，使用估计图（非配对t检验默认生成）来展示这些信息会更加直观。