单样本Wilcoxon分析具体示例与软件操作步骤

单样本Wilcoxon分析具体示例与步骤

单样本Wilcoxon检验(也称为单样本Wilcoxon符号秩和检验)用于检验数据是否与某个特定数字存在显著差异。以下是一个具体的示例和详细的操作步骤,帮助您理解如何在SPSSAU(在线SPSS)中进行单样本Wilcoxon分析。

示例背景

假设我们有一款新手机,屏幕尺寸设定为6英寸。为了检测生产设备的准确性,我们随机测量了20个手机的屏幕尺寸,数据如下:

5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 5.7, 5.8, 5.9

我们的目标是检验这些手机的屏幕尺寸是否与6英寸有显著差异。

操作步骤
  1. 数据准备
    • 将上述数据输入到SPSSAU(网页SPSS)的数据编辑器中,确保数据格式为连续型定量数据。
  2. 正态性检验
    • 在SPSSAU中,首先进行正态性检验,以确定是否可以使用参数检验(如单样本T检验)或非参数检验(如单样本Wilcoxon检验)。
    • 选择【正态性检验】模块,将数据拖入分析项,点击【开始分析】。
    • 如果数据不满足正态性,则选择单样本Wilcoxon检验。
  3. 单样本Wilcoxon检验
    • 在SPSSAU仪表盘中,依次选择【实验/医学研究】→【单样本Wilcoxon】模块。
    • 将屏幕尺寸数据拖拽至【分析项(定量)】分析框中。
    • 在选项框中输入对比值“6”,点击【开始分析】。
  4. 结果解读
    • SPSSAU将输出单样本Wilcoxon检验的结果,包括中位数、统计量z值和p值。
    • 如果p值大于0.05,说明数据与6英寸无显著差异;如果p值小于0.05,说明数据与6英寸存在显著差异。
结果分析

假设分析结果显示p值为0.139,大于0.05,且中位数为6,这意味着手机的屏幕尺寸与6英寸无明显差异,生产设备正常没有问题。

单细胞测序数据分析是一个多步骤的过程,涵盖了从原始数据预处理到最终的生物学意义挖掘。以下是一个基于Python的完整分析流程教程,包含详细步骤和代码示例。 ### 数据准备预处理 在开始分析之前,需要获取并整理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。通常情况下,数据会以矩阵形式提供,每一行代表一个基因,每一列代表一个细胞。常见的数据格式包括10x Genomics的`CellRanger`输出、CSV文件或HDF5文件等。 ```python import scanpy as sc # 读取数据 adata = sc.read_10x_mtx( 'path_to_data/', # 替换为实际路径 var_names='gene_symbols', # 使用基因符号作为变量名称 cache=True ) # 查看数据基本信息 print(adata) ``` 接下来进行数据的基本质量控制(QC),这一步骤旨在过滤掉低质量的细胞和基因。主要指标包括每个细胞检测到的基因数、UMI总数以及线粒体基因的比例。 ```python # 计算线粒体基因比例 adata.var['mt'] = adata.var_names.str.startswith('MT-') # 进行基础质量控制 sc.pp.calculate_qc_metrics(adata, qc_vars=['mt'], percent_top=None, log1p=False, inplace=True) # 可视化QC结果 sc.pl.violin(adata, ['n_genes_by_counts', 'total_counts', 'pct_counts_mt'], jitter=0.4, multi_panel=True) # 根据设定阈值过滤细胞 adata = adata[adata.obs.n_genes_by_counts < 2500, :] adata = adata[adata.obs.pct_counts_mt < 5, :] ``` ### 数据归一化特征选择 完成初步的数据清洗后,下一步是对数据进行归一化处理,以便消除不同样本间的技术变异影响。随后,识别高度可变基因(Highly Variable Genes, HVGs),这些基因往往能更好地反映细胞间的生物学差异。 ```python # 归一化数据至总UMI数为1e4 sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) # 对数转换 sc.pp.log1p(adata) # 识别高度可变基因 sc.pp.highly_variable_genes(adata, min_mean=0.0125, max_mean=3, min_disp=0.5) # 可视化高度可变基因分布 sc.pl.highly_variable_genes(adata) # 保存原始数据副本 adata.raw = adata ``` ### 数据降维聚类 为了减少数据维度同时保留重要的生物学信息,可以使用主成分分析(PCA)对数据进行降维。之后构建k近邻图(kNN Graph)用于后续的细胞聚类分析。 ```python # 执行PCA降维 sc.tl.pca(adata, svd_solver='arpack') # 构建邻居图 sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=10, n_pcs=40) # 细胞聚类 sc.tl.leiden(adata) # Leiden算法是一种改进版的Louvain方法 ``` ### 可视化技术(t-SNE/UMAP) 除了传统的t-SNE可视化方法外,近年来UMAP因其更好的全局结构保持能力而受到青睐。这两种方法都可以用来展示细胞群体之间的关系。 ```python # 使用t-SNE进行可视化 sc.tl.tsne(adata, n_pcs=40) sc.pl.tsne(adata, color='leiden') # 按照聚类结果着色 # 或者使用UMAP进行可视化 sc.tl.umap(adata) sc.pl.umap(adata, color='leiden') ``` ### 差异表达分析 最后一步是找出各个簇中的标记基因(Marker Genes)。这是通过比较同一簇其他所有细胞之间基因表达水平来实现的。 ```python # 寻找所有簇的marker genes sc.tl.rank_genes_groups(adata, groupby='leiden', method='wilcoxon') # 展示特定簇的top marker genes sc.pl.rank_genes_groups(adata, groups=['0'], n_genes=20, show=False) ``` 以上就是利用Python及其相关库如Scanpy来进行单细胞测序数据分析的一个典型工作流[^2]。这个流程可以根据具体的研究目的进行调整,例如选择不同的聚类算法或者采用更复杂的批次效应校正策略。
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