选择合适的统计检验是数据分析中最常见的不确定点之一。BioRender Graphing 会自动对您的数据运行诊断检查，并在您运行分析之前推荐最合适的检验，从而免去猜测过程。本文将介绍这一流程的工作原理、执行哪些检查，以及如何解读推荐结果。
推荐系统的工作原理
当您点击 Run analysis 时，BioRender 会在后台对您的数据执行一系列假设检查，然后向您显示分析设置表单。根据这些检查的结果，最合适的检验会在右侧的“Review analysis”面板中标记为 "Recommended"。
推荐面板会显示：
- 推荐的检验
- 执行了哪些检查
- 结果的通俗解释
- 诊断检验的结果是否会包含在您的分析输出中
示例如下
💡 重要提示：BioRender 的推荐结果是基于统计学依据的起点。最终决定始终由您做出。系统会透明地展示推荐依据，您可以接受推荐、覆盖推荐，或与同事讨论。
BioRender 执行的假设检查
不同的统计检验对数据的结构和分布有不同要求。BioRender 会自动检查其中最重要的要求：
Shapiro-Wilk 正态性检验
许多常见的统计检验（包括 t 检验和 ANOVA）都假设您的数据服从正态分布（钟形曲线）。Shapiro-Wilk 检验会检查您的数据集是否满足这一假设。
| 结果 | BioRender 的推荐 |
| 确认服从正态分布（p > 0.05） | 参数检验（例如 t 检验、ANOVA、Pearson 相关性检验） |
| 未确认服从正态分布（p ≤ 0.05） | 非参数替代检验（例如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验、Spearman 相关性检验） |
对对数转换数据执行 Shapiro-Wilk 检验
如果原始数据未通过正态性检查，BioRender 会自动检验经过对数转换的数据是否服从正态分布。许多生物学测量值（如细胞因子浓度、荧光强度和基因表达）本质上呈对数正态分布，因此第二项检查通常可以让数据“恢复”到参数检验框架中。通过该检查后，BioRender 会推荐 t 检验或 ANOVA 的对数正态版本，即对经过对数转换的数值运行参数检验。相比非参数替代检验，这种方式更可取，因为它能保留更多关于效应量的信息。
Levene 方差齐性检验
参数检验还假设各组之间的方差近似相等。Levene 检验会检查是否满足这一条件。
| 结果 | BioRender 的推荐 |
| 确认方差相等 | Standard t 检验或 ANOVA |
| 检测到方差不等 | Welch 校正——一种针对组间方差不等进行调整的 t 检验或 ANOVA 版本 |
“Review Analysis”面板中显示的内容
打开分析设置后，推荐结果会显示在“Review analysis”面板中。
其中包括：
- 已在下拉菜单中预先选中的推荐检验
- “Checks we ran”部分，其中列出执行了哪些诊断检验，以及这些检验是否通过
- “What this analysis does”部分的通俗解释，例如：“您的数据满足非配对 t 检验的假设”或“您的数据不满足 Pearson 相关性检验的正态性假设。建议使用 Spearman 相关性检验作为非参数替代方法。”
- “When to use”说明，介绍使用推荐检验的适用条件
- 确认诊断检验结果将包含在您的分析输出中的说明
Shapiro-Wilk 检验和 Levene 检验的结果始终会包含在完整的分析报告中，以便您在方法部分记录这些假设检查。
覆盖推荐结果
您始终可以不使用推荐的检验。如果想使用其他检验，请打开“Review analysis”面板中的下拉菜单，然后选择您偏好的选项。
如果您选择的检验与数据的假设不匹配（例如，在正态性检查未通过时选择参数检验），BioRender 会显示警告，解释为什么推荐的检验仍然更合适，以及覆盖推荐结果需要付出什么代价。这样，您可以获得做出明智决定所需的信息，而不是被直接阻止选择。
如果您的数据结构不满足某些检验的基本要求，这些检验可能会显示为灰色。将鼠标悬停在工具提示上即可了解原因。
💡 这对团队为何重要：当团队中的每个人都使用 BioRender 的引导式分析时，无论个人的统计学知识水平如何，分析都会以一致的方式运行——使用相同的检验、相同的假设检查和相同的逻辑。这可以减少实验室成员之间的差异，并使方法更易于记录和复现。
常见问题
我可以始终相信推荐结果吗？
推荐结果基于公认的统计学标准，适用于绝大多数常见研究数据集。不过，它们只是一个起点——在做出最终决定时，您始终应考虑所在领域的惯例以及具体的实验设计。
如果我的数据集非常小怎么办？
对于非常小的样本，Shapiro-Wilk 等正态性检验的检验效能有限（例如，每组 n < 5）。在这种情况下，即使存在非正态性，检验也可能无法检测出来。除了检验结果外，还应结合您的数据是否具有正态性的生物学合理性进行判断。
假设检查结果会显示在我的分析输出中吗？
会。Shapiro-Wilk 检验和 Levene 检验的结果会包含在每份分析报告中，以便您在方法部分进行报告。
BioRender 使用什么统计引擎？
所有分析均使用 R（4.5.1 版本）运行。有关所使用软件包和函数的完整列表，请参阅《BioRender Graphing 中的统计分析》（方法学）一文。
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