作为科研狗，我们不仅要会做实验，还要会作图！现在各大知名期刊对文章配图的要求越来越严格，精美甚至炫酷的配图已经成为论文的标配。
一图胜千言！一张好看的配图不仅能体现出作者的作图水平和科研水准，还可以不断冲击编辑和审稿人的眼球，影响到论文的整体质量以及最终能否被目标期刊接收。道理谁都懂，可一说起科研绘图，相信每一个科研人的第一反应都是：头疼！
不仅要把众多的实验、统计数据，逻辑清晰、系统全面地整合到一张图表里面，还要兼顾美观、简约大气。
那么如何才能绘制一张“配得上高水平论文”的插图呢?1.修炼内功:充分理解自己的数据，连续型、离散型、单变量、多变量…2.绘制草图:事先构思好文章中放几张图，分别用于展示什么信息，坚决避免信息冗余。对于每一张图，选择最合适的形式进行展示，力求简洁、准确，可以创新，但是“易读性”是前提。4.修炼外功:掌握一门绘图软件，工欲善其事必先利其器。
要说绘图软件的性价比，非GraphPad Prism莫属了！！
GraphPad Prism软件最新版本为GraphPad Prism 9.0，其功能强大，简单易学，能够适合绝大部分医学科研绘图的实现。
Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构可以分析更大的数据集，并执行新的和改进的分析，主要改进如下：提高了数据列的上限 - 在每个数据表中最多输入1024列数据。
自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。
数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。无需将变量编码“0”和“1”，只需直接在数据表中输入例如“Male”和“Female”。
自动变量编码 - 输入您的数据，让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数值型哑变量。
注：上图以二维形式显示了PCA的图形示例。Prism中的PCA可以对数百个变量进行分析！有时，收集的变量数量远远超过可供研究的受试者数量。看一下基因表达的研究，将受试者分为两组：治疗组和对照组，然后测量成百上千种不同基因的表达水平。可能只是变量太多而无法使模型适配数据。但是，简单的去掉一些变量不去分析，可能会导致丢失有价值的信息。选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息！PCA就是这样一种“降低维度”的技术，可以用它来减少所需变量的数量，但同时从数据中消除尽可能少的信息。- 通过平行分析（以及Kaiser方法，总方差阈值方法等）来选择成分。
- 生成碎石图（Scree Plots）、分数图（Score Plots）和双标图（Biplots）。
- 自动准备PCA的结果，以进一步用于多元线性回归（PCR - 主成分回归）。
可以从原始数据 – 对符号位置（X和Y坐标）、大小及填充颜色等编码的变量，直接创建气泡图。请注意，可以使用分类（分组）变量或连续变量来定义符号颜色和大小。
在此图上，有100多个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP（PPP），而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例（两个最大的符号分别代表中国和印度）。最后，每个符号的颜色代表该国家所在的大洲。在这个例子里的变量（颜色）是分类变量，但气泡图中的颜色也可以像下面这样由连续变量定义：此图中，符号的X坐标、Y坐标和大小的定义与上例相同。但是，现在该符号的颜色是连续的，其代表该国家每1000个人的出生率。Prism现在还具有内置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重叠的符号。
对多个成对比较执行相应的分析后，点击一个按钮就可以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些线和星号，只需再次点击工具栏的按钮即可。如果对数据或分析进行了调整，图形上显示的结果将自动更新。但是请记住，P值只是你研究成果的一方面。别忘了还要报告效应估计值（effect estimation，例如， 95％置信区间的均值差异！）。
执行t检验时，Prism现在会自动创建分析结果的估计图（Estimation Plots ）。在此图上，两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上，将绘制组均值差异及其95％置信区间。该图比只使用P值会提供更多的信息，因为它不仅显示了95％CI是否包括零，还显示了95％CI的范围（如果95％CI包括零，则P值将大于0.05，如果95％CI不包含零，则P值将小于0.05）。
网上有很多Graphpad Prism的教程，想自学的同学可以自行搜索。不过这些教程有很多的问题，比如版本太老，或者讲解不够详细等等。考虑到很多同学没有这么多时间在网上整理资料，也就是懒癌晚期，为了方便大家学习，解螺旋顺手为大家带来了这本口碑超高的书籍教程，哪里不懂，翻哪里！
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第1章介绍了
软件下载、安装、使用界面、图形修饰与美化、学术图表配色、图片导出和发送等内容。
第2章介绍了
常见学术图表分类及选择与软件内嵌的大部分统计方法。
第3章介绍了
XY表及该数据表类型所支持的12类图表的绘制方法，以及带统计分析的XY表图形绘制，如相关分析、回归分析等。
第4章介绍了
纵列表（Column）及该数据表类型所支持的6类图表的绘制方法，并基于实例介绍了包含t检验和方差分析的相关图表绘制方法，以及ROC曲线、Bland-Altman图的绘制。
第5章介绍了
行列分组表（Grouped）及该数据表类型所支持的5类图表的绘制方法，并基于实例介绍了二（三）因素方差分析。
第6章介绍了
列联表（Contingency）及该数据表类型所支持的图表的绘制方法。
第7章介绍了
生存表（Survival）及该数据表类型所支持的生存曲线的绘制方法。
第8章介绍了
局部整体表（Partsof whole）、多变量表（Multiplevariables）及嵌套表（Nested）这3种数据表及其所支持的图形绘制，尤其是GraphPadPrism 9 新增的主成分分析和气泡图。
第9章介绍了
GraphPadPrism 绘图进阶技巧，包括首选项设置、图形组合、自定义配色方案、魔棒工具、克隆和模板等内容。
书籍6大亮点如下：
1. 系统介绍Graphpad Prism 9使用方法，专业绘图大户了！大家都知道，作为一款专业的数据处理和绘图软件，GraphPad Prism 以其便捷性和专业性，在学术图表绘制中具有重要地位。但对比下来，目前在市面上系统介绍GraphPad Prism 绘图的图书难得一见，个别图书也只是对该软件较低版本的一些简单功能进行了介绍。但，本书主要介绍基于GraphPad Prism 9 的学术图表绘制方法，可谓是赢在起跑线！
本书以软件所定义的8 种数据表为纲，按照“数据录入—数据分析—图表生成与美化”的顺序，结合科研实例，使用t 检验、方差分析、生存分析和主成分分析等相关统计分析方法，介绍了散点图、气泡图、柱状图、线图、饼图、面积图等常见学术图表的绘制和美化方法。可谓一本书在手，从此可以绘制天下美图！
3. 全面展现学术图表的绘制和美化过程，可洗眼睛了！这本书开篇就介绍了GraphPad Prism图形生成和美化流程、学术图表配色原则和技巧、常用学术图表类型和软件内嵌的大部分统计方法的选择等内容，内容可谓细致入理，环环相扣，重点是这个过程很洗眼睛，颜狗福利！
本书适合于需要绘制学术图表的高校学生和科研人员，也就是我，并且不需要具有GraphPad Prism 使用基础，只需要具备基本的计算机知识即可用本书。因此，本书通常可以作为小白的工具书，可使我“依葫芦画瓢”地绘制所需要的学术图表。但在涉及统计分析时，我需要结合自己的专业知识背景和统计学知识进行判断。（对小白太友好了，我打算给本书的作者写封致谢信了！）5. 最后，就是本书还提供59个绘图源文件下载哦，这服务到位！
最后再次提醒大家，想要系统掌握科研绘图，或者希望自己画图技能更加精湛的同学，快来参与解螺旋0元送书活动吧，一本书带你修炼完整科研绘图独家秘籍”！
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