如何用graphpad prism 做sem柱状图

用graphpad

prism

做sem柱状图的方法步骤：

一、第1类

1.

根据Table

5的原始数据做柱状图。

2.

选择Column

graphs栏，因为该栏默认输入的都是原始数据，因此没有输入样本数的地方，只需选择数据处理类型为(Mean&SD)。

3.

在Data分栏中输入数据。

4.

软件就会自动算出均值和误差值，并做好柱状图。

二、第2类

1.

根据Table6的原始数据做两组数据比较的柱状图。

2.

涉及到两组数据比较，所以我们选择grouped栏，图表类型选择柱状图，因为Grouped栏并不是像Column

graphs栏一样默认输入的是原始数据，因此有输入样本数的地方，这边的样本数是4，因此我们相应地设置样本为4。

3.

在Data分栏中输入数据。

4.

软件会自动帮你做好一幅漂亮的分组柱状图。

三、用两组计算好的数据做一个两组比较的柱状图

1.

用Table

8的数据做成两组比较的柱状图。

2.

作步骤和2一样，只需多输入一组数据，仍然选择Grouped栏，告诉软件你输入的值是已经计算好的。

3.

在data栏中输入数据。

4.

软件即时生成图。

一、文件--新建或Ctrl+N新建一个文件，大点儿没关系,做完了可以裁的

二、文件--打开,或Ctrl+O打开想合并的图片想要合并几张就全打开

三、将一张图片作为工作文件,选移动工具(快捷键V)直接将它拖动到你新建的那个空白文件中。Ctrl+T按住Shift调整角上的句柄将其缩小(这样不会走形),并放好位置,按Enter确定

四、将其它的图片按此法做好

五、Ctrl+Shift+E合并所有图层

六、 Ctrl+S保存,选好格式,取好名字点"保存"

七、完工。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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