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我们都知道，小伙伴们在实验中经常会设计不同的组（如对照组和实验组；健康组和疾病组；治疗前和治疗后等），通过比较指标在不同组的均值[mean ± SD或median（IQR/range）]来分析它们的意义（统计分析），而用图呈现这些结果则最为直观（通常用

GraphPad Prism

软件）。

下图A或B是常用的两种表示形式。红色的线表示mean ± SD或median（IQR/range）：如果是正态分布的数据一般选用mean ± SD；而偏态分布的数据选用median（IQR/range）（图中的表达形式应与文中一致）。但是在A和B这两种表达方式中，A是优先选择的，因为每个原始数据在图A中都呈现出来了，这样能更直观地知道每个数值的大小及离散情况，另一方面则会更有真实感。审稿人和编辑也更倾向于用图A这种形式表示。

另外，随着

GraphPad Prism

的功能越来越强大，我们可以在此基础上做出更“美”的图，如相同的数据我们可以选择做小提琴图（Violin Plot）, 箱式图等（如下图），现在越来越多的高质量文献中都是选择这两种图形。但不管以哪种图形表示，有一点是要记住的：

将每个原始数据都表现出来是最佳选择，如图B和C，虽然选择的箱式但也结合了散点图。

上面简单介绍了呈现不同组均值时作图的常识，但是我们在用实验数据作图时经常会遇到这种情况：

两组（或多组）数据的组间值相差特别大

，按照常规的作图方法 (“Gaps and Direction：Standard”和“Scale: Linear”)会出现如下图所示的情况。

因为数据的范围比较大，Y轴的Scale就比较大（500），而Group1的值均在50以下，那么这些数值就会聚集在X轴附近，Group2中较小的数值也是如此，我们不能通过图来区分这些数值；另外，这样做出来的图也不美观，本来两组间差异很大的指标，很有意义的数据，也会因为这个图而拉低。遇到这种情况我们该如何调整？笔者根据文献和自己的经验总结了以下几种方法：

方法1：将Y轴的值改为10倍的增加

如文献所示将纵轴Y值改为1,10,100,1000……1000000,10的倍数递增。这样Y轴的数值区间变大，这样就能很好地处理这种组间实验数据差异大的问题。

来自Clin Infect Dis. 2014 Dec 1;59(11):1638-47. doi: 10.1093/cid/ciu641.

我们也按照文献中的方法进行调整，将scale选择log10，用上面的数据做图我们得到的如下图所示，每组样本的每个值都能得到很好的呈现。

但是这种作图方式有一点值得注意，

对于原始数据中存在小于等于零的数据就不能呈现了

，例如在上面的两组数据中添加了6个小于零的数据，作图时就提示有6个值不能呈现。针对这种情况我们可以采用第二种方法调整。

方法2: Y轴数值分段表示

标准的作图是在“

Gaps and Direction

”选择“

Standard

”，但是当数值的range比较大时可以选择如下图所示的“

Two segments

”。这组数据我们选择在200的位置分为两部分，第一段是0-200，第二段是200-1000，这样就能很清楚地知道每个数值的大小。

文献中所示的图则选择了“

three segments

”。分段的区间范围，分几段，这需要根据具体的实验数据进行调整，多次调整直到满意为止。

来自Clin Infect Dis. 2021 Nov 2;73(9): e3250-e3258. doi: 10.1093/cid/ciaa1613.

注：作图软件为GraphPad Prism

相同的数据我们可以用不同的方式表示，需要我们结合数据的类型和意义综合考虑，选择最适合的表达形式将数据呈现给审稿人、编辑和读者，才能讲述好文章的故事。如果小伙伴们有任何疑问或者想说的，欢迎留言告诉我们~