如何检验两组回归系数之间的差异显著性 如何用graphpad prism 5 做3组间图

如何检验两组回归系数之间的差异显著性

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距，作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著，而截距差异显著。 这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验？如何在R软件中实现？为此，我总结了回归系数 的比较方法，如下。 回归系数的比较通常可以分为两类，线性回归模型回归系数比较和非线性回归模型回归系数比较。 我们先谈谈线性回归模型回归系数比较，而本帖只针对上面的文献讲解两组回归系数之间的比较。多组线性回归模型的回归系数比较与两组之间比较类似，只是多了几个虚变量，而非线性回归系统比较则使用的是残差平方和简化测验(sum of square reduction test, SSRT)，你可以参考”不同株型小麦干物质积累与分配对氮肥响应的动态分析“。 我们虚构有一个数据集，有gender、height和weight三个变量，文件名为 new.csv。 # 设置工作目录 setwd("E:\My Documents\R\data") #读取外部csv格式数 据 mydata <- read.table(file="new.csv", header=TRUE, sep=",") # 查看数据集 mydata 这样我们首先得到了线性回归方程。现在假定零假设Ho：Bf-Bm=0，其中Bf为女性组的回归系数，Bm为男性组的回归系数。 我们需要定义两个虚变量，虚变量female的值为1表示女性，为0表示男性。虚变量 femht为female与女性身高的乘积。

如何用graphpad prism 5 做3组间图

根据Table1的原始数据（4个样本在4个时间点分别测得的OA值）做折线图。打开Graphpad prism 5，选择XY图（XY graphs），折线图图标，因为是原始数据，需要帮你计算均值和误差，因此必须告诉你的Y值的样本数是多少，这边的样本数是4，因此我们把样本数设为4，如下图所示。

在Data分栏中将数据粘贴进去，如下图。

就会自动帮你算出均值和误差值，并做好折线图，把字体和坐标轴方向改成你想要的格式后，如下图一幅漂亮的折线图就做好了。