GraphPad Prism は簡単な操作で論文クオリティのグラフが書ける、直感的に操作できるソフトウェアです。

この記事では、

• 説明変数と目的変数の関係を見るための散布図
• 説明変数で目的変数を説明する回帰式を作成する単回帰分析
• グラフ化した回帰直線
• 回帰直線の 95 ％ 信頼区間を表現した信頼帯

など解析・作図する方法を紹介します。

GraphPad Prism で回帰直線を書くためのデータの準備

GraphPad Prism で回帰直線を書くためには、ようこそ画面で、XY プロットを選択します。

「オプション」の Y は、「各ポイントに 1 つの Y 値を入力し、プロット」を選択します。

その後、「作成」をクリックします。

開いた画面の上部リボン中に、「インポート」を見つけて、クリックします。

ファイルのインポートは、CSV を選択するのがスムーズです。

エクセルファイルであれば、CSV 形式に変換しておくのがおすすめです。

ファイルを開く際に選択する拡張子は、テキストが標準で、そのままにします。

CSV ファイルを選択すると、どのように読み込むかの「インポートおよび形式を選択して貼り付け」窓が現れます。

「カンマ」の「隣接列で分離」を選択して、インポートをクリックします。

データセットには、複数の変数が含まれていても、問題ありませんが、カテゴリカルデータを文字で入力していると、その列は空欄になり、使えません（黄色ハイライト列）

データセットの一番左の列が、説明変数（横軸、X 軸）で、二番目以降が、目的変数（縦軸、Y 軸）となっている必要があります。

もし、一番左の列が、X 軸の変数でなかった場合、並べ替えます。

列を移動したい場合、まず移動先に 右クリック →「挿入」によって空欄列を作成します。

移動したい列を切り取ります（右クリック → 切り取り）

移動したい先に貼り付けます（右クリック → 貼り付け）

X 軸の変数と Y 軸の変数が設定し終わるとこのようになります。

インポートする前に、エクセルで準備してしまってもよいです。

今回は、説明変数（横軸、X 軸）に Price、目的変数（縦軸、Y 軸）に Sales を設定しました。

価格（Price）によって、売り上げ（Sales）がどうなるかの関連性を見ようとする解析です。

GraphPad Prism で単回帰分析を行う方法

まず、単回帰分析をしましょう。

左端カラムにある「新しい分析」をクリックします。

現れた「データ分析」窓内で、XY 分析を「単回帰」にし、右側はいったん「選択解除」します。

右の変数リストは、Y の候補が並んでいます。

今回は、Sales を選択します。

OK をクリックすると、「パラメータ：単回帰」窓が開きます。

「グラフオプション」の「最適合線を 95 ％ で表示する」を選択します。

OK をクリックすると、解析結果が表示されます。

「最適合値」の黄色ハイライトが、最下段の「数式」の X の係数と、切片に一致しているのがわかります。

これが単回帰分析のメインの結果で、この数式が回帰直線の式です。

X に何か数字が入ると、一つの Y が決まる、直線を描く数式になっています。

「95 ％ 信頼区間」は、この段階ですでに計算されており、この後、作図の時に表示されます。

「フィットの適合度」の R^2 が決定係数です。

「勾配が有意にゼロ以外か？」は、回帰係数（今回の結果では、－0.05307）が母集団で 0 かどうかの検定をした結果で、今回は、統計学的有意に 0 と異なる（有意差あり）という結果になっています。

GraphPad Prism で散布図・回帰直線・信頼帯を書く方法

それでは、最後に散布図・回帰直線・信頼帯を書く方法を紹介します。

左端カラムの「新しいグラフ」をクリックします。

「新規グラフの作成」窓が開いたら、「プロットするデータ」の「選択したデータセットのみプロット」を選択し、「選択」ボタンをクリックします。

「データセットの選択」窓が開いたら、まず「すべて選択解除」をクリックします。

今回 Y とする Sales をクリックして選択し、OK をクリックします。

先ほどの「新規グラフの作成」窓に戻ったら、XY プロットの一番左のポイントのみ（散布図）が選択されているのを確認して、OK をクリックします。

すると、散布図が描かれて、その中に、回帰直線が引かれ、さらに点線で、95 ％ 信頼帯（信頼区間）が書かれます。

タイトル、X 軸ラベル、Y 軸ラベルは変更可能です。

以下のように、例えば、タイトルは削除、X 軸ラベル、Y 軸ラベルを適切に修正したら、完成です。

まとめ

GraphPad Prism で単回帰分析を行い、散布図を書き、回帰直線と 95 ％ 信頼区間を書き入れる方法を紹介しました。

回帰直線の 95 ％ 信頼区間を書き入れるのは、ほかの統計解析ソフトでは、新たな X 軸の変数を設定しないといけなく（例えば、最小から最大まで 100 個に区切った値など）、こんな簡単に行きません。

その点、GraphPad Prism は、クリックしていくだけで、簡単きれいに散布図・回帰直線・95 ％ 信頼区間を書くことができます。

GraphPad Prism をまだお持ちでなく、興味がある方は、下記のリンク先を訪れてみるのはいかがでしょうか？

関連記事：

＞＞GraphPad Prism で Kruskal-Wallis 検定 Friedman 検定を実施してグラフを書く方法

参考サイト（GraphPad Prism トライアルサイト）

医学統計解析ソフトGraphPad Prism10 (mdf-soft.com)

GraphPad Prism は、簡単きれいに論文掲載可能なグラフを作成できるグラフ作成ソフトです！

しかも、検定が実行できて、有意差を示す「＊」印を、グラフにすばやく書き入れることができます！

ここでは、分散分析のノンパラメトリック版である、Kruskal-Wallis（クラスカル・ウォリス）検定、Friedman（フリードマン）検定の実行例をご紹介します！

GraphPad Prism で Kruskal-Wallis 検定を実施してグラフを書く方法

Kruskal-Wallis 検定のためのデータ準備

Kruskal-Wallis 検定のためのデータは、カラムプロットと呼ばれる形式で入力します。

入力の仕方は、ダネット検定 Dunnett’s test のときと同じなので、参考にしてください。

以下のようにデータを入力します。

Kruskal-Wallis 検定の実施

次に左端のカラムから、「新しい分析」をクリックします。

「データ分析」窓が開いたら、「カラム分析」の「1-way ANOVA（及び、ノンパラメトリック、・・・」が選択されているのを確認して、OK をクリックします。

すでに一回分析している場合は、以下のダイアログが開きますので、再度分析のほうが選択されているのを確認して、OK をクリックします。

「パラメータ」窓が開いて、検定の設定をしていきます。

まず、「実験意図」タブで、「マッチング、対応なし」を選択し、「いいえ、ノンパラメトリック検定を行う」を選択します。

「繰り返し測定」タブは、何も選択しません。

「多重比較」タブでは、「各列の順位平均をその他の列の順位平均で比較する」を選択します。

そうすると、多重比較も同時にできます。

「オプション」タブでは、多重比較検定を「多重比較の修正：統計的な仮説検定を使用（推奨）検定：Dunn」を選択します。

Dunn 検定の文献情報は、こちらです。

最後に、OK をクリックすると、検定が実行されます。

「ANOVA の結果」タブが、Kruskal-Wallis 検定の結果が表示されているタブです。

P 値が、<0.0001 で、統計学的有意であり、いずれかの群が異なると言えます。

多重比較は、Dunn 検定の結果です。

黄色ハイライトが統計学的有意に異なる群間です。

調整済み P 値は、そのまま有意水準（0.05）と比較すれば、有意かどうか判断できるようになっています。

グラフの書き方と検定結果の書き入れ方

では、今回の 6 グループのデータをグラフにして、検定結果を書き入れてみましょう。

左端の「新しいグラフ」を選択します。

「新規グラフの作成」窓で、「箱ひげ図＆バイオリン」タブを選択し、左から 2 番目の箱ひげ図を選択します。

プロット：は、「ひげ：最小値から最大値」を選択しておきます。

OK をクリックすると、グラフが書かれます。

ひげの長さの種類は全部で 6 種類から選べます。

例えば、ひげ： 10-90 パーセンタイルを選択すると、以下のように、ひげからはみ出す飛び離れたデータ点がプロットされます。

この 10-90 パーセンタイルのひげは、EZR の標準仕様です。

ちなみに、R の標準は、四分位範囲（interquartile range, IQR）の 1.5 倍という設定です。

SPSS の箱ひげ図も、IQR の 1.5 倍という設定が標準です。

どれが絶対的に正しいということはないので、問われたときにきちんと説明できるようにしてあれば、大丈夫です。

GraphPad Prism のグラフに戻ります。

以下の黄色ハイライト部分のタイトルなどは変更できます。

クリックして、タイトルなどを書き入れると以下のようになります。

最後に、このグラフに検定結果の「＊」を入れていく方法をご紹介します。

上部のリボン部分に、図形というセクションを見つけて、「＊」マークをクリックします。

別の解析を先に実施していると、ペアごとの比較結果の形式窓が開きます。

ここで、「Kruskal-Wallis 検定 — データ 1」を選択して、OK をクリックします。

「外観」と「グラフの比較」タブが現れるので、「外観」タブを選択します。

「外観」タブで、「表示する P 値」セクションの、「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ 0.05」を選択します。

OK をクリックすると、統計学的有意な群間のみに、「＊」マークがついて、グラフが完成します。

GraphPad Prism で Friedman 検定を実施してグラフを書く方法

Friedman 検定のためのデータ準備

Friedman 検定は、ノンパラメトリック版反復測定分散分析です。

データの入力方法は、Kruskal-Wallis 検定と同じく、カラムプロット形式で入力します。

入力方法は、こちらの反復測定データの入力と同じなので、参考にしてください。

以下のように、データを入力します。

縦方向に、対象者が並んでいて、横方向は、複数回反復測定した測定値が並んでいます。

Friedman 検定の実施

Friedman 検定は、左端の「新しい分析」をクリックして、実施します。

「データ分析」窓で、「カラム分析」の「1-way ANOVA（及び、ノンパラメトリック、・・・」が選ばれていることを確認して、OK をクリックします。

同じデータで分析したことがあると、以下のダイアログボックスが現れます。

再度分析して、新しい結果シートを作成するほうが選ばれていることを確認して OK をクリックします。

「パラメータ」窓の「実験意図」タブでは、「各行は、マッチしているデータ、又は繰り返し測定データです」を選択します。

また、残差のガウス分布仮定は、「いいえ、ノンパラメトリック検定を行う」を選択します。

「繰り返し測定」タブは、特に選択することはなく、次のタブに移ります。

「多重比較」タブでは、「各列の平均順位をコントロール列の平均順位で比較する」を選択します。

この選択肢は、ベースラインとの比較を行う方法です。

このとき、総当たりで比較したい場合は、「各列の順位平均をその他の列の順位平均で比較する」を選択します。

「オプション」タブでは、多重比較検定として「多重比較の修正：統計的な仮説検定を使用（推奨）検定：Dunn」を選択します。

Dunn 検定の文献情報は、こちらです。

OK をクリックすると、検定結果が表示されます。

Friedman 検定は、P <0.0001 と、どの時点も差がないという帰無仮説が棄却されて、統計学的にいずれかの時点が異なることが示されました。

多重比較タブをクリックすると、Dunn の多重比較検定の結果が表示されます。

8 vs 12, 8 vs 14 の比較が、いずれも P <0.0001 で統計学的有意に異なることが示されています。

グラフの書き方と検定結果の書き入れ方

グラフを書くには、左端の「新しいグラフ」をクリックして作成します。

「新規グラフの作成」窓が開いたら、「箱ひげ図＆バイオリン」セクションをクリックします。

左から二番目の箱ひげ図を選択し、「ひげ：最小値から最大値」が選ばれていることを確認します。

OK をクリックすると、グラフが書かれます。

黄色ハイライト部分をクリックするとタイトルが変更できます。

タイトル、軸ラベルを変更したら、あと少しで完成です。

最後に、グラフに先ほどの検定結果の「＊」を書き加えるために、上部リボンの「図形」から「＊」をクリックします。

分析結果が複数ある場合は、グラフにする分析を選ぶ窓が出てくるので、「Friedman 検定 — データ 1」を選択して、OK をクリックします。

「ペアごとの比較結果の形式」窓内の「外観」タブをクリックします。

「表示する P 値」の「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ 0.05」を選択して、OK をクリックします。

統計学的有意な差が検出された比較のみに「＊」がつきました。

これで、グラフの完成です。

まとめ

簡単きれいに論文掲載品質のグラフが作成できる GraphPad Prism で、Kruskal-Wallis 検定、Friedman 検定、及びそれぞれのグラフ作成の方法を紹介しました。

ノンパラメトリックな方法は、平均値や標準偏差を使わないため、それに合わせて中央値や四分位範囲を用いる箱ひげ図で、グラフ表現してみました。

GraphPad Prism を使うと、3 群以上の検定も多重比較もいっぺんに実施できて、グラフにもすぐに書き入れることができるので、研究発表のプレゼンにも、論文の図にも最適です。

まだ、試したことがない人は、一度試してみてはいかがでしょうか？

参考サイト・トライアルサイト

医学統計解析ソフト GraphPad Prism 9

GraphPad Prism は簡単な操作で論文クオリティのグラフが書ける、直感的に操作できるソフトウェアです。

今回は、コントロールと多群の多重比較を行うダネット検定 Dunnett’s test の結果を書き込んだグラフを簡単きれいに書く方法をご紹介します！

GraphPad Prismを起動してカラムプロット用のデータを入力する

GraphPad Prism を起動して、ようこそ画面で「カラムプロット」を選択します。

データテーブルは、「新規テーブルへのデータの入力/インポート」を選択します。

オプションは、「列に繰り返し値を入力」を選択します。

用意するデータは、カテゴリ群別の連続データです。

例として、6 つのエサの種類によって、ひよこの体重が異なるかどうかをダネット検定で比較するという多重比較実験データを用います。

GraphPad Prism のデータテーブルには、群の名前を書き入れて準備をしておきます。

エクセルに入力されたデータを、カテゴリ群のかたまりでコピーを取ります。

このデータは縦方向に積み重なっていますが、群ごとにまとまっていれば、GraphPad Prism のデータテーブルと同じように複数列方向に並んでいるデータでも構いません。

該当する群の下にペーストします。

それぞれの群の連続データをコピー＆ペーストすると、以下のとおりになります。

このとき、群ごとのデータ数が異なっていても構いません。

平均エラーバーグラフを書く

左端のカラムのグラフセクションにある、「データ 1」をクリックします。

グラフ形式の変更窓が開きます。

平均値/中央値と誤差のプロットの中の、左から二番目をクリックします。

列平均、エラーバーグラフが選択されました。

もちろん、標準で選ばれている棒グラフをそのまま使う方法でも OK です。

プロットは、SD 付き平均値のままで OK です。

OK をクリックすると、以下のようにグラフができます。

タイトル、X 軸ラベル、Y 軸ラベルは、いずれも、クリックすると変更できます。

以下のように、タイトルと、軸ラベルを書き入れると、一気に論文用グラフの雰囲気になります。

GraphPad Prismでダネット検定を実行する

左端カラムの結果セクションにある、「新しい分析」をクリックします。

すると、データ分析窓が開きます。

分析方法カラムで、カラム分析の「1-way ANOVA」が選択されていることを確認して、OK をクリックします。

パラメータ窓が開くので、タブを一つ一つ確認していきます。

実験意図タブでは、特に設定をいじらず次のタブに行きます。

今回は、独立した 6 群の比較なので、何もいじりません。

繰り返し測定タブは、クリックしてもすべてグレーアウトしています。

これは、繰り返し測定データではないからです。

次のタブに行きます。

多重比較タブの、比較方法は？で、「各列の平均をコントロール列の平均で比較する」を選択します。

列は、コントロールにする群を選びます。

今回は、horsebean を選択します。

コントロール列は、プルダウンメニューになっていて、自由に選ぶことができます。

オプションタブでは、多重比較の修正で検定を「Dunnett（推奨）」を選びます。

検定の種類は、プルダウンメニューからほかの方法を選ぶこともできます。

OK をクリックすると、検定結果が出力されます。

多重比較のタブをクリックして、結果を確認します。

horsebean をコントロールとしたときの、その他の群との比較結果を調整済み P 値として出力します。

いずれの比較も 0.05 と比較して、0.05 より小さい値であれば、95 ％ の信頼度で統計学的有意と言うことができます。

GraphPad Prismでダネット検定の結果をグラフに書き入れる

ダネット検定の結果をグラフに書き入れるには、リボン内の図形セクションの「＊」マークボタンをクリックします。

すると、グラフにどの群間に有意差があるか、そのp値がどのくらいかを＊の数で示してくれます。

統計学的有意の組み合わせのみを残して、ns（not significant、有意でない）を削除するには、＊のボタンの右の▼をクリックして、「ペアごとの比較結果の形式」から調整します。

ペアごとの比較結果の形式窓の外観タブ中、表示する P 値セクションで、「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ」を選択します。

そして、OK をクリックすると、ns の比較は、削除されて、P 値が 0.05 以下の比較のみが残ります。

これで、多重比較の平均エラーバーグラフにダネット検定の結果を書き入れたグラフができました。

まとめ

GraphPad Prism で ダネット検定で多重比較を行った結果を書き入れたエラーバー付き平均値グラフの書き方を解説しました。

エラーバー付き平均値グラフは、ほかのソフトでもがんばればなんとか書けますが、検定の結果を書き入れるのは、かなり苦労します。

検定自体を行ってくれて、その結果をグラフに簡単に書き込める GraphPad Prism は、研究結果まとめフェーズにおける、グラフ作成の手間を大幅に減らしてくれます。

興味を持った方は、試してみてはいかがでしょうか？

参考サイト・トライアルサイト

医学統計解析ソフト GraphPad Prism 9

GraphPad Prism とは、簡単きれいにデータをグラフ化できるソフトウェア。

従来の表計算ソフトや統計ソフトでは、書き入れにくかった、有意差マークが簡単に書き入れられます！

この記事では、GraphPad Prism を使って、群間比較の反復測定データをグラフ化して、検定結果の星「＊」を書き入れる方法を解説しますね。

群間比較の反復測定データの分析方法は、二元配置分散分析 2-way ANOVA と呼ばれます。

2-way ANOVA のときのデータの入力方法

2-way ANOVA のときの GraphPad Prism へのデータ入力方法をご紹介します。

GraphPad Prism を起動して、左のデータテーブル作成カラムから、グループプロットを選択します。

「データテーブル」は、「新規テーブルへデータの入力/インポート」を選択します。

「オプション」で、「サブカラムを設定」を選択し、症例数を入力します。

ここでは、5 としています。

「作成」をクリックして、GraphPad Prism のデータ受け入れ準備は完了です。

データは、以下のようなデータをエクセルシートなどで準備します。

distance がアウトカムの連続データです。

age が一つ目の要因で、Sex が二つ目の要因です。

この 2 つの要因が、アウトカムにどのように関連するかを分析するので、2-way ANOVA と呼ばれます。

age（年齢）が、8, 10, 12, 14 歳と進むにつれて、合計 4 回 distance を測定したという意味になります。

Subject の M01 が一人目、M02 が二人目、という意味です。

ここから、一人分ずつ、distance をコピーします。

GraphPad Prism の「テーブルフォーマット」には、縦方向に 8 歳、10 歳、12 歳、14 歳と書いて準備をしておきます。

「グループ A」 に男児、「グループ B」 に女児と書いておきます。

先ほど、コピーした distance のデータを、男児の 1 番（A:1）にペーストします。

男児 5 人分を、A:1 ～ A:5 にエクセルからコピペします。

女児も同様に、B:1 ～ B:5 にコピペします。

今回はグループが 5 人ずつなので、最初の設定で 5 としていましたが、人数がもっと多い場合は、サブカラムの数字を増やせば、もっと多くの症例のデータが入力できます。

GraphPad Prismで群と時点ごとの平均値と標準偏差でグラフを書く方法

次に、群と時点ごとの平均値と標準偏差をグラフで表現してみます。

データが入力し終わったら、左端カラムの「グラフ」セクション内の「データ 1」をクリックします。

そうすると、グラフ形式を選ぶ窓が出てきますので、「データ合計値のプロット」をクリックします。

「データ合計値のプロット」をクリックすると、「SD 付き平均値」というグラフが最初に出てきます。

これが、目的のグラフです。

OK をクリックすると、グラフが描けます。

タイトル、X 軸ラベル、Y 軸ラベルはクリックすると文字が入力出来て、変更できます。

タイトルに「男女別平均値経年変化」、X 軸ラベルに「年齢」、Y 軸ラベルに「計測値」と書き入れるとグラフらしくなります。

GraphPad Prismで2way-ANOVAの有意差マークを入れるために分析を実行

さらに、検定を行い、有意差がある群間にマークを付ける方法を解説します。

先ほどと同じ左端のカラムから、「結果」セクションの「新しい分析」をクリックします。

データ分析方法の一覧が出てきて、2-way ANOVA が最初から選択されているのがわかります。

OK をクリックすると、「パラメータ」設定の窓が出てきます。

まず、「モデル」タブでは、「要因によるマッチング」というセクションで、「各行は異なる時間を表す。マッチングの値はサブカラムに入ります」を選択します。

緑のハイライト部分（A:Y2 と書いてあるところの下の部分）が、データ入力の際にコピペをした塊と同じ形というところから、これを選択するのが適切とわかります。

「繰り返し測定」タブでは、最初から適切なものが選ばれているので、そのままにします。

「どの手法を使用して分析するか」というセクションを見ると、欠測値がない場合は、ANOVAを使用して、欠測値がある場合は、混合効果モデルを使用するという設定になっています。

「要因の名称」タブでは、「列を定義する変数名」（ここでは性別）、「行を定義する変数名」（ここでは年齢）、「マッチング・セットの名称」（ここでは児童）を入力します。

多重比較：グループごとに時点間比較をしたい場合

ここから、どのように比較して検定したいかによって、二つにわかれます。

「多重比較」タブをクリックします。

まずは、「各列で行を比較（列での単純効果）」の多重比較をやってみます。

列は性別、行は年齢なので、性別ごとの年齢間の比較を行うということになります。

「オプション」タブの多重比較検定は、「Bonferroni」を選択するといいでしょう。

Bonferroni は、全ての群間を総当たりで検定します。

そして、検定の数だけ、有意確率（p 値）を大きくすることで、単純に有意水準（0.05）と比較すればよいように自動で調整してくれます。

OK をクリックすると、「ANOVA の結果」が表示されます。

ANOVA では、年齢と児童（個人差）が統計学的有意であることがわかります（下図黄色ハイライト）

「多重比較」のタブをクリックすると、多重比較の結果が見られます。

男児では、8 歳と 14 歳の間が有意差あり、女児では、同じく 8 歳と 14 歳の間、それと、12 歳と 14 歳の間に有意差がありました。

解析結果をグラフに書き入れる方法

それでは、上記の多重比較検定の結果をグラフに書き入れてみましょう。

左端カラムの「グラフ」セクションの「データ 1」をクリックしてグラフ画面に戻ります。

グラフ画面の上部のリボン内に「図形」というセクションがありますので、その中の「＊」マークを見つけてください。

「＊」マークボタンをクリックすると、グラフ内に有意差を示す「＊」マークがつきます。

「＊」の数と比較ペアは、先ほどの「多重比較」タブ内の結果と一致しています。

ただ、このままだと、有意差なしの組み合わせの ns （not significant 統計学的有意ではないの意味）がたくさんあって、結果が見づらいので、有意差ありの群間のみに絞りましょう。

先ほどの「＊」ボタンの右の▼をクリックして、「表示するペアごとの比較結果の選択」を選びます。

「ペアごとの比較結果の形式」窓の「外観」タブをクリックして、「P 値の大きさが次の値以下の比較のみ」を選びます。

値が、0.05 になっているのを確認してください。

OK をクリックして、グラフに戻ると、ns のペアが消えて、有意差ありの「＊」がついているペアだけ残りました。

これで、完成です。

多重比較：時点ごとのグループ間比較の場合

もう一つの多重比較方法も解説します。

もう一つの方法は、各行で列を比較する多重比較です。

今回の例では、各年齢での性別比較ということになります。

「多重比較」タブの「どのような比較か？」のプルダウンメニューから「行で各セルの平均を他のセルの平均と比較する」を選択します。

「オプション」タブでは、「多重比較検定」セクション「多重比較の修正」の検定のプルダウンメニューから「Bonferroni（もっとも一般的）」を選択します。

OK をクリックすると、分析結果が出力されます。

「多重比較」タブに、各年齢の性別比較の結果が出力されています。

Bonferroni の多重比較検定の項を見るとわかりますが、どの群間も有意差なしという結果でした。

「＊」ボタンで、グラフに適用すると、以下のようにどの群間も ns と表示されることになります。

クラスタエラーバーグラフや平均値の折れ線グラフを書く方法

実は、同じデータで、違うグラフをいくつも作ることができます。

ここでは、クラスタエラーバーグラフと平均値の折れ線グラフを書く方法を解説します。

左端カラムの「グラフ」セクションの「新しいグラフ」をクリックします。

「新規グラフの作成」窓が開きます。

「データ合計値のプロット」のうち、黒丸と白丸が交互に並び、それぞれの丸にエラーバーが書かれているグラフを選択します。

これをクラスタエラーバーグラフと呼びます。

性別ごとの年齢間の多重比較結果を合わせると以下のようなグラフになります。

年齢ごと（これをクラスタと呼ぶ）に、性別の平均が標準偏差のエラーバー付きで表示されているので、クラスタエラーバーグラフと呼ばれます。

平均値の折れ線グラフは、先ほどの「データ合計値のプロット」のグラフ一覧をもっと右へスクロールして、黒丸と白丸がそれぞれ線でつながっているグラフを選択します。

これを、平均値の折れ線グラフと呼んでいます。

グラフの出力は以下のようになります。

一つ注意しないといけないのは、この平均値の折れ線グラフには、有意差の結果を重ね合わせることができないということです。

有意差の「＊」を自動的に書き入れるためには、グラフを変更しないといけません。

おすすめは、本記事で紹介した、棒グラフかクラスタエラーバーグラフです。

まとめ

GraphPad Prism を使って 2-way ANOVA のデータをグラフ化して、有意差マークを付ける方法を解説しました。

データをグループプロットという形式で準備して、縦方向に並べた反復測定データを、横方向に人数分入力する必要があります。

グラフは、平均値と標準偏差を示す、棒グラフかクラスタエラーバーグラフがおすすめです。

検定は、群別の反復測定多重比較と、反復測定時点別群間多重比較が選べます。

どちらの検定結果も、GraphPad Prism の機能を使えば、数クリックで、グラフ内に有意差マークを書き入れることができます。

2-way ANOVA の結果をグラフにして、検定結果も簡単きれいにグラフ内に書き入れたいが、どうしたらよいかわからない場合は、ぜひ試してみてください。

参考サイト・トライアルサイト

医学統計解析ソフト GraphPad Prism 9

GraphPad Prism は、簡単きれいにデータをグラフ化できるソフトウェアです！

従来の表計算ソフトや統計ソフトでは、書き入れにくかった、有意差マークが簡単に書き入れられます！

この記事では、GraphPad Prism を使って、反復測定データをグラフ化して、検定結果の星「＊」を書き入れる方法を解説します！

GraphPad Prism とは？

GraphPad Prism とは、データのグラフ化・可視化を軸にした、データ分析ツールです。

どんなグラフで最終的に見せていくかによって、データの準備が異なってきます。

データの準備ができれば、あとは直感的に操作していけます！

反復測定データとは

反復測定データとは、一定期間をあけて、同じ人が何回も測定しているデータのことです。

外来受診するたびに測定する血圧や血糖値など、繰り返して測定されるデータのことを指しています。

基本的な使い方や特徴はこちらをご覧くださいませ！

＞＞GraphPad Prismはどんな解析ソフト？基本的な使い方

GraphPad Prismで反復測定データを解析するための準備

反復測定データを以下のような一人一行のデータの形に準備します。

ここで、distance.8, 10, 12, 14 は 2 年ごとの測定値を表しています。

このように反復した測定値を各列に配置したデータ一覧にします。

エクセルや類似のソフトウェアで作成するのがよいでしょう。

反復測定データをGraphPad Prism へ取り込む

次に、GraphPad Prism を立ち上げて、データを読み込んでいきます。

反復測定データで、グループがない場合、「カラムプロット」というプロットのためのデータとして読み込みます。

（実際には、Sex のグループがありますが、ここではグループがないものとして、進めます）

GraphPad Prism を起動すると以下の「ようこそ」メニューが出てきますので、「カラムプロット」を選択します。

「対応のある値～」を選択して、右下の「作成」をクリックします。

あとは、エクセルからコピペしていきます。

まず、ID のデータだけコピーします（変数名はコピーせず）

カラムの一番目を選択して、クリップボードアイコンから「データの貼り付け」を選択して、貼り付けます。

データも同様にコピーして、貼り付けます。

できあがると、以下のようになります。

グループのタイトル（のちのち X 軸の値ラベルになる）は、別途手入力します。

これで、データの準備は完了です！

反復測定データのグラフ化

グラフの作成は、左のカラムの「グラフ」内の「データ1」をクリックすることで、作業開始できます。

「データ 1」をクリックすると以下の画面が出ます。

ここで、「平均値 / 中央値と誤差のプロット」タブをクリックします。

左から 3 つ目の平均値の折れ線グラフを選択します。

SD 付き平均値でよければ、そのままで、95 ％ 信頼区間にしたい場合は、プロット：のプルダウンメニューを選択して、95 ％ 信頼区間を選択します。

最後に OK で確定します。

すると、以下のグラフが描かれます。

グラフタイトル、X 軸タイトル、Y 軸タイトルは、クリックすると入力して変更することができます。

修正・削除などした結果がこちら。

反復測定データの分析

このグラフに、検定の結果の星「＊」を書き入れることができます。

手書きで書き入れて調整する入力の仕方ではなく、ソフト内で分析後、自動できれいに書き入れてくれます。

まず、分析メニューの分析ボタンをクリックします。

カラム分析の 1-way ANOVA を選択して、OK をクリックします。

実験意図タブは、デフォルトのままで OK です。

繰り返し測定タブもそのままで OK

多重比較タブは、必要に応じて設定します。

「各列の平均をその他の列の平均で比較する」というのは、総当たりで多重比較するという意味です。

オプションタブでは、検定の種類を必要に応じて変更します。

一番有名なのは Bonferroni ですね。

残差タブは、特に何も設定しなくて OK です。

設定の確認・修正が終わったら、OK をクリックして、分析します。

そうすると、分析結果が出力されます。

ANOVA の結果よりも、多重比較の結果が興味深いのではないでしょうか。

多重比較タブをクリックすると以下の結果が表示されます。

多重比較の検定結果が数値と「＊」で表現されています。

検定結果のグラフ内への反映

では、グラフに戻って、「＊」を書き入れましょう。

グラフの「データ 1」をクリックすると先ほどのグラフに戻ります。

図形メニューの「＊」が書いてあるボタンをクリックします。

すると、先ほどの多重比較の結果が、グラフに反映されます。

グラフの大きさを調整するには、グラフ内を右クリックしてグラフの大きさを変更を選択します。

GraphPad Prismで作成した反復測定データに対するグラフの利用方法

グラフは、コピーして、パワーポイントやワードに貼り付けることが可能です。

送信メニューにボタンがあって、ワンクリックで、パワポやワードに貼り付けることができます。

下の図は、左上がパワポに貼り付けたところ、右がワードに貼り付けたところ、また、左下は、メールで送信するために、自動で PDF になったファイルが添付されたところをそれぞれ示しています。

このように、作成したグラフをプレゼンや論文用に簡単に活用できます。

まとめ

GraphPad Prism を使って、反復測定データをグラフ化して、検定結果を書き入れて、パワポやワードで活用する方法を解説しました。

データの準備がうまくいけば、あとはクリックしていくだけで、簡単・きれいに、プロ仕様のグラフが作成できます。

ぜひ、試してみてください！

参考サイト・トライアルサイト

医学統計解析ソフト GraphPad Prism 9

この記事では、「GraphPad Prismはどんな解析ソフト？基本的な使い方」としてお伝えします。

統計解析ソフトの一つに、GraphPad Prismがあります。

GraphPad Prismはその名の通り、グラフ化を最も得意とする、といっていいほど綺麗なグラフを作ることができる統計ソフト。

この記事では、GraphPad Prismの特徴をお伝えするとともに、データの8つの型の紹介と、そしてデータのインポート/エクスポート方法をお伝えします。

GraphPad Prism9の特徴

統計解析ソフトの一つとしてGraphPad Prismがあります。

他の統計解析ソフトとの違いとしてまず挙げられるのは、グラフ化が得意な統計ソフト、ということ。

もちろん、他の解析ソフトで実施できるような統計解析も実施可能。

ただ、本当に作成されるグラフが素晴らしいため、「他の解析ソフトでは解析はできるんだけど、グラフのビジュアルがイマイチ…」という悩みを抱えている方にはオススメできる統計ソフトです。

EZRとGraphPad Prismでの棒グラフの違い

じゃあどれぐらいグラフとして異なるのか？ということなのですが、EZRの棒グラフとGraphPad Prismでの棒グラフを比較してみます。

データは同じものを使っています。

↓EZRでの棒グラフ

↓GraphPad Prismでの棒グラフ

好き嫌いはあるとは思いますが、GraphPad Prismでの棒グラフの方が、私個人としてはかなり見やすい印象があります。

しかもGraphPad Prismでは、X軸やY軸のタイトルも容易に変更可能。

EZRだと、軸のタイトル修正にはちょっとプログラムの知識が必要です。

GraphPad Prismには8つのデータの型がある

GraphPad Prismは、綺麗なグラフを作ることができる一方で、グラフ作成のためにデータの型を把握する必要があります。

データや実験デザインに対して適切なデータの型を選択することで、適切な解析と適切なグラフ作成が可能になるんです。

注意点としては「作成するグラフのタイプをもとにしてデータテーブルを選択しない」ということ。

あくまで「データや実験デザインに対して適切なデータの型を選択する」ことが重要です。

8つのデータテーブルの型は、この通り。

1. XYテーブル
2. Columnテーブル
3. Groupedテーブル
4. Contingency
5. Survivalテーブル
6. Parts of wholeテーブル
7. Multiple variablesテーブル
8. Nestedテーブル

それぞれ、詳しく見ていきましょう！

GraphPad Prismのデータの型1：XYテーブル

XYテーブルは、上記の通り全てのポイントがXとYの両方で定義されるテーブルです。

反復測定する場合には使えるテーブル。

線形もしくは非線形回帰に適している型です。

GraphPad Prismのデータの型2：Columnテーブル

Columnテーブルは、各列が「群」を示している場合のテーブルです。

先ほど示した棒グラフも、このテーブルから作成しました。

GraphPad Prismのデータの型3：Groupedテーブル

GroupedテーブルはColumnテーブルと似ていますが、「群」の他に「サブグループ」も定義したい時のテーブル。

各列が「群」を示しており、行にサブグループ（例えば男女など）で分けるようなテーブルです。

GraphPad Prismのデータの型4：Contingency

分割表の数値が入力されているテーブル。

Groupedテーブルのような型ですが、カテゴリカル変数に対して使用するテーブルです。

GraphPad Prismのデータの型5：Survivalテーブル

カプランマイヤー曲線などの生存時間解析を実施するためのテーブルです。

各行は1人の被験者になるようにデータを作成し、群は別々の列にして作成するのが重要。

生存時間解析の中でも、Cox比例ハザードモデルは「Multiple Variables」テーブルを使って解析するため、この型ではないのに注意。

GraphPad Prismのデータの型6：Parts of wholeテーブル

円グラフを作成する場合によく使われるテーブル。

各水準の合計に対する割合をグラフ化したい時に用います。

円グラフ作成のためだけに型が設けられているのは驚きですね。。。

GraphPad Prismのデータの型7：Multiple variablesテーブル

他の多くの統計ソフトのようなデータの形式。

行は1被験者のデータで、列は異なる変数を示しています。

GraphPad Prismのデータの型8：Nestedテーブル

階層的なデータ構造がある時に使われる。

例えば、群が異なる被験者に、反復測定している場合などですね。

GraphPad Prismのデータのインポートとエクスポートの方法

データの型が理解できたところで、まずはご自身のデータをGraphPad Prismへインポートし、そしてデータをエクスポートするという基本的な操作を理解しましょう。

エクセル（CSVファイル含む）を使うことが多いと思うので、エクセルからのインポートとエクスポート方法をお伝えします。

GraphPad Prismへのデータインポート方法

インポートの方法は2つあります。

1. コピーして貼り付ける
2. インポート機能を使う

コピーして貼り付ける方法

手順1：データセットからコピー（2行目からコピーする）。1行目からコピーしてしまうと、1行目の列名がそのままデータとして認識されてインポートされるからです。

手順2：File　＞　New Data Table and Graph…を押します。

手順3：Data tableでEnter or import data into a tableを選択します。

手順4：Clipboard ＞　Paste Dataで貼り付けます。

貼り付けた結果は、以下の通り。ちゃんと貼り付けられていますね。

インポート機能を使う方法

手順1：File　＞　New Data Table and Graph…を押します。

手順2：Data tableでEnter or import data into a tableを選択します。

手順3：貼り付けたいセルを選択し、Import ＞　Import fileを選択

手順4：インポートしたいファイルを選択。

このままインポートしてしまうと、1行目に列名がデータとして格納されてしまいます。

そのため、1行目は列名であることを指定するために「Placement」でColomn titlesで「Use values in row」を1に指定してあげます。

これでインポートしてあげると、ちゃんと列名になってインポートされます。

GraphPad Prismからデータエクスポート方法

では次に、データをエクスポートする方法をお伝えします。

エクスポートの方法は2つあります。

1. コピーして貼り付ける
2. エクスポート機能を使う

コピーして貼り付ける

まずはコピーして貼り付ける方法。

まずは、GraphPad Prismのデータを選択して右クリックし、コピーします。

エクセルに貼り付けるだけ。

エクスポート機能を使う

次に、エクスポート機能を使う方法です。

GraphPad Prismの右上の方にExportボタンがありますので、それをクリック。

そして、ファイルフォーマットを指定してエクスポートすればOKです。

（エクセルで開きたいのであれば、CSV形式で保存します）

まとめ