核心痛点：只会用Excel绘制土气柱状图，统计方法选择混乱（分不清T检验与ANOVA的适用场景），且因未展示原始数据点频繁遭审稿人质疑。
今日目标：吃透统计方法选择逻辑，熟练运用Prism制作一张符合SCI标准、带原始数据点的散点柱状图。
统计方法选对才有效：T-test vs ANOVA
这是科研新手最易踩的逻辑坑 —— 统计方法选错，再小的 P 值也毫无意义。
两组比较：Student's t-test（T 检验）
适用场景：仅 Control 组 vs 处理组两组对比
✅ 非配对 T 检验（Unpaired t-test）：最常用，两组样品完全独立（如两笼实验鼠）
✅ 配对 T 检验（Paired t-test）：同一组样品处理前后对比（如病人服药前 vs 服药后）
三组及以上比较：One-way ANOVA（单因素方差分析）
适用场景：多组对比（如 Control 组 vs 药物低浓度组 vs 药物高浓度组）
❌ 严重误区：多次做 T 检验两两对比（A-B、A-C、B-C），会成倍增加假阳性（Type I Error）概率
✅ 正确做法：直接用 One-way ANOVA，后续两两比较在 Post-hoc test（事后多重比较）中完成，常用 Tukey 或 Bonferroni 法
双变量比较：Two-way ANOVA（双因素方差分析）
适用场景：存在两个研究变量（如 “时间：24h/48h”+“药物：Control/Drug”）
研究目的：既验证药物的有效性，也分析药物效果是否随时间产生变化
P 值的真相：读懂 “显著性” 到底是什么
在图中标注 P<0.05（*）时，你真的懂它的含义吗？
核心结论：P<0.05 绝不代表 “研究假设 95% 成立”
通俗解读：假设研究对象无实际差异（无效假设 H₀成立，如药物完全无效），仅因随机误差得出当前实验差异数据的概率＜5%。
显著性星级判定标准
实操教程：用 Prism 绘制 SCI 标准柱状图
顶刊作图新趋势：柱状图 + 原始散点，既展示均值又呈现个体数据分布，纯空心柱状图已不推荐！
Step 1 新建数据表格
打开 Prism，选择Column（列联表）（柱状图专用）
✅ 选择「Enter ... replicate values in side-by-side subcolumns」（输入原始重复数据，保留散点信息）
❌ 避免选「Enter Mean & SD」（仅适用于二次作图，会丢失个体数据）
Step 2 录入实验数据
按组别列录入原始数据，例：
- Group A 列：Control 组原始数值
- Group B 列：Treatment 组原始数值
Step 3 选择 SCI 标准图型
左侧点击Graphs（图形），2 种可选方式（结果一致）：
- 直接选「Individual values」→「Scatter dot plot with bar」（带柱散点图，推荐）
- 选「Column bar graph」，在设置中勾选「Plot individual values」（显示个体数据）
Step 4 一键完成统计分析
点击顶部工具栏Analyze，按组别数选择统计方法：
- 两组比较→选t-test
- 三组及以上→选One-way ANOVA Prism 自动生成统计结果表，查看P value summary行，带星号即表示组间存在统计学差异。
美化技巧：告别 Prism 默认配色，打造 SCI 级图表质感
Prism 默认出图易显粗糙（黑框、字体杂乱），简单手动微调，就能大幅提升图表颜值，适配期刊要求！
字体统一：选对字体 + 规范字号
✅ 全选文字统一改为Arial/Helvetica（国际期刊通用无衬线字体，显示清晰）
❌ 避免 Times New Roman（衬线体，小字号易模糊）
✅ 字号标准：坐标轴标题12-14pt，刻度数字10-12pt
误差线：选对类型 + 标注清晰
根据研究需求选择：Mean ± SD（展示数据分布）/ Mean ± SEM（展示数据精度）
⚠️ 务必在Figure Legend中明确标注所用误差线类型！
配色：拒绝艳俗，选经典款
❌ 非荧光实验，禁用大红大绿等高对比艳色
✅ 经典耐看：纯灰度搭配（黑 / 深灰 / 浅灰 / 白）
✅ 更优选择：Prism 自带Colors safe for colorblind（色盲友好配色，适配所有读者）
精简布局：去繁就简
去掉多余的网格线（Grid lines），去掉上边框和右边框（Top and Right axis），只保留左边和下边（L形坐标轴），看起来更清爽。
沪公网安备31011502400759号
营业执照(三证合一)
