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作为常用“成对比较”功能的替代方案,Prism 允许在对绘制的数据进行适当分析后,向图表中添加“紧凑字母显示”(CLD)。 要使用此功能,只需单击工具栏中“绘图”部分的按钮(或在查看图表时,从“插入”菜单中选择“紧凑字母显示”选项)。

CLD Toolbar

什么是 CLD,如何解读?

CLD 是一种在图表上显示多重比较结果的替代方法,它不使用带星号的括号或 P 值。取而代之的是,为每个组分配一组字母(或数字)。 各组可能被分配多个不同的字母,但每组至少会获得一个字母。利用这些字母,可以对任意两组进行比较。如果两组共享同一个字母,则表明它们之间的成对比较所得 P 值不小于指定的显著性水平。 换言之,假设使用了 0.05 的标准 α 值,那么对于任何两个共享同一字母的组,均可判定这两组之间的比较所计算出的 P 值不小于 0.05。

为更清晰地说明这一点,本示例是一个关于成对比较的可视化及表格输出示例:

CLD Two-way ANOVA

 

Tukey多重比较检验

预测(LS)均值差

差异的95.00%置信区间

低于阈值?

总结

校正 P 值

 

 

 

 

 

 

血清饥饿:野生型细胞 与 血清饥饿:GPP5 细胞系

-54.90

-69.60 至 -40.20

是

****

<0.0001

血清饥饿:野生型细胞 与 血清饥饿:GPP7细胞系

-42.50

-57.20 至 -27.80

是

****

<0.0001

血清饥饿:野生型细胞 与 正常培养:野生型细胞

14.10

-0.5971 至 28.80

否

ns

0.0652

血清饥饿条件:野生型细胞 vs. 正常培养条件:GPP5细胞系

8.500

-6.197 至 23.20

无

ns

0.4882

血清饥饿条件:野生型细胞 vs. 正常培养条件:GPP7细胞系

-4.100

-18.80 至 10.60

无

ns

0.9509

血清饥饿处理:GPP5细胞系与血清饥饿处理:GPP7细胞系

12.40

-1.457 至 26.26

无

无统计学意义

0.0978

血清饥饿处理:GPP5细胞系 与 正常培养:野生型细胞

69.00

55.14 至 82.86

是

****

<0.0001

血清饥饿:GPP5细胞系与正常培养:GPP5细胞系

63.40

49.54 至 77.26

是

****

<0.0001

血清饥饿条件:GPP5细胞系 与 正常培养:GPP7细胞系

50.80

36.94 至 64.66

是

****

<0.0001

血清饥饿条件:GPP7细胞系 与 正常培养:野生型细胞

56.60

42.74 至 70.46

是

****

<0.0001

血清饥饿:GPP7细胞系与正常培养:GPP5细胞系

51.00

37.14 至 64.86

是

****

<0.0001

血清饥饿条件:GPP7细胞系 与 正常培养条件:GPP7细胞系

38.40

24.54 至 52.26

是

****

<0.0001

正常培养:野生型细胞 与 正常培养:GPP5细胞系

-5.600

-19.46 至 8.257

否

ns

0.8059

正常培养:野生型细胞 vs. 正常培养:GPP7细胞系

-18.20

-32.06 至 -4.343

是

**

0.0055

正常培养:GPP5细胞系 与 正常培养:GPP7细胞系

-12.60

-26.46 至 1.257

否

ns

0.0894

首先观察“血清饥饿:GPP5细胞系”和“血清饥饿:GPP7细胞系”这两个组。从图表中可以看到,这两个组都被分配了字母“A”。 由于这两个组共享同一字母,我们预计这两个组之间的两两比较所得的P值应大于显著性水平(本例中为0.05)。查看表格可知,情况确实如此,该比较的校正P值为0.0978。

此外,我们还可以观察“血清饥饿:野生型细胞”这一组。 该组被分配了字母“B”和“C”,这意味着该组与任何包含字母“B”或“C”的其他组之间的比较,其P值都应大于指定的α值(0.05)。 例如,如果将其与字母分配为“C”的“正常培养:野生型细胞”进行比较,我们会看到调整后的 P 值为 0.0652。 同样,与字母为“B”的“正常培养:GPP7 细胞系”组相比,我们发现相应的 P 值为 0.9509。 然而,如果将其与字母分配为“A”的“血清饥饿:GPP5 细胞系”组进行比较,我们预计 P 值会小于指定的 α 值(因为这两个组没有共同的字母分配)。 事实上,该比较的校正P值确实小于0.0001。

为何要使用紧凑字母显示

如果 CLD 只是简单地显示所有多重比较的汇总结果,为什么不直接使用 Prism 内置的“成对比较”功能呢?一个主要原因是降低图表的复杂度并减少杂乱感。请比较上文中使用 CLD 与使用“成对比较”功能生成的同一张图表:

CLD Two-way ANOVAPC Two-way ANOVA

不难看出,使用 CLD 可以显著减少图表上显示的内容量,从而更易于解读。不过请注意,部分读者可能对 CLD 不太熟悉,因此可能需要稍作解释以确保正确解读。

哪些分析支持紧凑字母显示?

紧凑字母显示仅在将每个组与其他所有组进行比较时才有意义。因此,CLD 可用于:

•单向方差分析(及其所有变体,包括配对/非配对、参数/非参数)配合“将每列的均值(秩)与其他所有列的均值(秩)进行比较”的多重比较方法

•采用“不考虑行和列,比较单元格均值”多重比较方法的双向方差分析

请注意,虽然可以在t检验后的数据图表中添加CLD,但不建议这样做,因为其信息量和直观性均不如直接使用“成对比较”功能来添加数值P值或汇总星号。

“紧凑字母显示”格式对话框

在执行适当的分析(或从旧版本的 Prism 重新计算适当的分析)后,首次单击 CLD 工具栏按钮将自动将 CLD 添加到图表中。大多数情况下,您只需执行这一步即可!

不过,如果您希望自定义 CLD 的外观,再次单击工具栏按钮(或双击其中一个 CLD 字母)将弹出“格式化紧凑字母显示”对话框。

Format CLD Dialog

 

选择要在图表上显示的分析

Prism 仅能显示单个分析的 CLD。如果您对已绘制图表的数据执行了多个合适的分析(尽管这种情况不太可能发生),则需要指定哪个测试包含您希望用于生成 CLD 的比较。

标签位置

此选项用于指定是将 CLD 字母直接添加在数据(柱形、符号、误差条等)正上方,还是添加在图表区域之外。 请注意,如果您选择使用第二种选项,标签方向将只有一种选择(见下文)。以下是使用上述同一张图表展示的两种标签位置选项的示例:

CLD Two-way ANOVACLD outside graph area

请注意,在第二种变体中,标签的排列方式使得每个字母位于相同的“高度”(或同一行)。 当组数非常多时,这种排列方式便于快速扫描特定行,查看哪些其他组与给定组共享(或不共享)同一字母。

标签方向

这些控件允许您指定 CLD 标签的文本方向。Prism 会根据多个因素(包括组数、图表大小等)尝试自动确定方向。此外,您还可以从以下选项中手动选择标签方向:

•水平

•垂直(向上)

•垂直(向下)

•堆叠

请注意,如果您选择将标签放置在图表区域之外(见上文),则唯一可用的标签方向为“堆叠”。

标签标识符

这些控件可用于在全大写字母(A、B、C...)、小写字母(a、b、c...)或数字(1、2、3...)之间进行选择,作为 CLD 的标签。 请注意,Prism 的默认设置是使用大写字母,但小写字母的使用也非常常见。数字则很少使用。

标签格式

这些控件可用于指定 CLD 标签的字体、大小和颜色。请注意,如果选中了“自动确定字体”选项,Prism 将根据可用空间(基于组数、图表大小等)自动调整标签的大小。