Wie man kontinuierliche (XY) Daten in BioRender Graphing darstellt und analysiert

Kontinuierliche Daten zeigen die Beziehung zwischen zwei Variablen – einer unabhängigen Variable auf der X-Achse und einer abhängigen Variable auf der Y-Achse. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie diese Art von Daten mit BioRender Graphing darstellen und interpretieren können.

💡 Tipp: Sie können Ihre Daten direkt mit dem Smart Data Import hochladen – BioRender erkennt automatisch Ihre Variablen und bereitet Ihre Daten für die Diagrammerstellung vor.

Schritt 1: Erstellen Sie Ihr Diagramm

• Klicken Sie in der Galerie auf Neu erstellen > Diagrammerstellung.
• Laden Sie einen Datensatz hoch oder beginnen Sie mit einer leeren Tabelle.

❗ Hinweis: Im Menü sehen Sie möglicherweise sowohl „Diagrammerstellung“ als auch „Diagramm“. Diagrammerstellung ist die neuere Diagrammfunktion von BioRender, während „Diagramm“ die klassische Version von BioRender Graph bezeichnet, die am 20. August 2026 eingestellt wird.

Schritt 2: Wählen Sie Ihre Daten aus

• Wählen Sie Ihre Datensätze aus.
• Wählen Sie den Datensatz aus, den Sie verwenden möchten.
• Klicken Sie auf „Neues Diagramm erstellen“.

Schritt 3: Wählen Sie Ihren Diagrammtyp

Wählen Sie die Visualisierung, die am besten zu Ihren Daten und Ihrer Botschaft passt:

Streudiagramm: Zeigt jeden einzelnen Datenpunkt an seinen genauen X- und Y-Koordinaten. Am besten geeignet, wenn Sie die gesamte Streuung Ihrer Daten zeigen oder eine Korrelations- oder Regressionsanalyse durchführen möchten. Anpassungslinien und Konfidenzintervalle werden direkt im Diagramm angezeigt.

Dosis-Wirkungs-Kurve: Zeigt eine an Ihre Daten angepasste Kurve, die darstellt, wie sich die gemessene Reaktion mit zunehmender Dosis oder Konzentration ändert, mit zusammenfassenden Statistiken (Mittelwert oder Median) und Fehlerbalken (SD, SEM oder 95 % KI) auf jeder Dosisstufe. Am besten geeignet, wenn Sie die Beziehung zwischen Dosis und Wirkung modellieren, Schlüsselwerte wie EC50 oder IC50 identifizieren oder vergleichen möchten, wie verschiedene Bedingungen über einen Konzentrationsbereich reagieren.

Liniendiagramm: Zeigt Datenpunkte, die durch eine Linie verbunden sind, wobei Mittelwert oder Median angezeigt werden, wenn mehrere Beobachtungen pro X-Wert vorliegen. Am besten geeignet, wenn Sie Trends oder Kontinuität über X-Werte hinweg betonen möchten, z. B. bei einem Zeitverlaufsexperiment.

Schritt 4: Weisen Sie Ihre Variablen zu

Weisen Sie Ihre Variablen zu:

• X-Achsen-Variable – Ihre unabhängige Variable
• Y-Achsen-Variable – Ihre abhängige Variable
• Gruppierungsvariable (optional) – teilt Ihre Daten nach Bedingung oder Gruppe auf.
  • Wichtig: Wenn Ihre Daten Gruppen enthalten, weisen Sie diese immer zu – ohne diese werden alle Datenpunkte als eine Population behandelt.

Schritt 5: Führen Sie eine Analyse durch

Klicken Sie auf der Seite zur Diagrammbearbeitung auf Analyse ausführen. Ein strukturiertes Formular erscheint mit drei Abschnitten, die Sie durch die Auswahl und Konfiguration des richtigen Tests für Ihre Daten führen.

Abschnitt 1 – Analyseart

Basierend auf Ihrem Diagrammtyp und den Eigenschaften Ihrer Daten sehen Sie die verfügbaren Analyseoptionen. Einige Tests werden möglicherweise ausgegraut angezeigt, wenn Ihre Daten die Anforderungen nicht erfüllen – fahren Sie mit der Maus über das Tooltip, um den Grund zu erfahren.

Für kontinuierliche XY-Daten gehören häufige Analysearten zu:

Sie können auch auswählen, welche kategorialen Gruppen in die Analyse einbezogen werden sollen. Standardmäßig sind alle Gruppen aus dem Diagramm enthalten – deaktivieren Sie diejenigen, die Sie von dieser speziellen Analyse ausschließen möchten.

Abschnitt 2 – Feinabstimmung Ihrer Analyse

In diesem Abschnitt können Sie statistische Einstellungen basierend auf Ihrem experimentellen Design anpassen. BioRender füllt Empfehlungen basierend auf Tests mit Ihren Daten vor, aber Sie können diese bei Bedarf ändern.

Die Optionen variieren je nach Analyseart und können umfassen:

• Datenaufbau – definieren Sie, wie Ihre Daten organisiert sind (z. B. unabhängige vs. wiederholte Messungen, gepaart vs. ungepaart).
• Erweiterte Optionen – erweitern Sie diesen Bereich, um weitere Konfigurationseinstellungen bei Verfügbarkeit zu sehen.
• Annahmen – einige Analysen enthalten konfigurierbare Annahmen, die Sie überprüfen und anpassen können.

Abschnitt 3 – Optionen und zusätzliche Einstellungen

Einige Analysen enthalten zusätzliche Optionen, um zu verfeinern, wie Ergebnisse verglichen und berechnet werden. Diese Einstellungen erscheinen nur, wenn sie für Ihre ausgewählte Analyse relevant sind, und empfohlene Optionen werden automatisch angewendet.

Hinweis: Der untenstehende Screenshot sieht für jede Analysemethode unterschiedlich aus. Wählen Sie Ihre Analyseart, um die Optionen für Ihre Analyse zu sehen.

Schritt 6: Wählen Sie Ihre Anzeigeoption

• Nach der Analyse nutzen Sie die Anzeigeoptionen im linken Bereich, um festzulegen, was im Diagramm angezeigt wird – Korrelationslinien, Konfidenzintervalle, Koeffizienten und p-Werte.
• Sie können mehrere Analysen im selben Diagramm durchführen und jede unabhängig steuern.