误差线的值怎么计算的(误差线的值怎么计算的)

实用！三种方法绘制误差棒

误差棒是数据可变性的图形表示，并用于图表以指示所报告的测量中的误差或不确定性。他们给出了测量精确度的一般概念，或者相反，距报告值有多远，真实（无误差）值可能是多少。误差线通常代表不确定度的一个标准偏差，一个标准误差或特定的置信区间（例如95％间隔）。

如果各种其他条件成立，误差棒可以用来比较两种数量。这可以确定差异是否具有统计显着性。误差条也可以表明给定函数的拟合度，即函数描述数据的程度。实验科学中的科学论文预计在所有图表中都包含误差线。也已经表明，误差条可以被用作用于控制近似计算的概率算法的直接操纵界面。误差线也可以用正负号（±）加上误差的上限和减去误差的下限来表示。

在论文写作中，经常会用到数据图表示一组数据的特点，可视化的图形能够十分清楚直观的比较数据之间的差异。关注“材料科学与工程”公众号，学习更多科研技能。对于数据的均值和标准差在同一个图中表示，可以很好的比较数据分布的差异，Error Bar便是这么一种图。

01、Excel画图

（1）首先，选择一组数据，包含均值和标准差。

（2）选择数据，然后在菜单栏插入——所有图表——散点图，点击确定

（3）选择图表右上角+号标记，选择误差线，并且选择误差数据即可。关注“材料科学与工程”微信公众号，学习更多科研技能。

4）点击更多选项，可以设置误差线的格式。如正负偏差，末端样式和自定义误差数据，上下限可以不同。

（5）结果如图所示

02、origin 画图

（1）选择数据，在菜单栏plot——symbol——Y Error

（2）图如下所示。可以设置线型样式，标记样式等

03、matlab 画图

（1）matlab画图函数为errorbar，函数调用方式如下所示几种

（2）matlab函数绘制的几种errorbar图形

（3）代码实例

%errorbar函数实例

figure;

subplot(2,2,1);

%横轴

x = 1:10:100;

%均值

y = [20 30 45 40 60 65 80 75 95 90];

%标准差

err = 8*ones(size(y));

%线型，颜色，线宽，标记大小

errorbar(x,y,err, -*b , LineWidth ,1 , MarkerSize ,8)

xlabel( 月份 );ylabel( 销量/千件 );

%设置坐标轴字体大小粗细，字体样式以及横纵轴范围

set(gca, fontsize ,10, fontweight , bold , FontName , Times New Roman , XLim ,[0,120], YLim ,[0,120]);

subplot(2,2,2);

x = 1:10:100;

y = [20 30 45 40 60 65 80 75 95 90];

err1 = 10*ones(size(y));

err2 = 10*rand(size(y));

errorbar(x,y,err1,err2, *b , LineWidth ,1 , MarkerSize ,8)

xlabel( 月份 );ylabel( 销量/千件 );

title( No line , fontsize ,10, fontweight , bold );

%设置坐标轴字体大小粗细，字体样式以及横纵轴范围

set(gca, fontsize ,10, fontweight , bold , FontName , Times New Roman , XLim ,[0,120], YLim ,[0,120]);

subplot(2,2,3)

Average1=[12,11,7,7,6,5];

Variance1=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5]; %A地的数据

Average2=[10,8,5,4,3,3];

Variance2=[0.4,0.3,0.4,0.6,0.3,0.5]; %B地的数据

Time=1:1:6;

errorbar(Time,Average1,Variance1, r-o ) %A地误差棒图，用红色线表示

hold on

errorbar(Time,Average2,Variance2, b-s ) %B地误差棒图，用蓝色线表示

xlabel( 月份 );ylabel( 销量/千件 );

subplot(2,2,4);

Average2=[120,110,70,70,60,50];

Variance2=[15,14,8,10,9,9]; %A地的数据

Average3=[100,80,50,40,30,30];

Variance3=[14,8.3,9.4,10.6,13,15]; %B地的数据

Time=1:1:6;

errorbar(Time,Average2,Variance2, ro ) %A地误差棒图，用红色线表示

hold on

errorbar(Time,Average3,Variance3, bs , MarkerSize ,10,...

MarkerEdgeColor , red , MarkerFaceColor , red ) %B地误差棒图，用蓝色线表示

xlabel( 月份 );ylabel( 销量/千件 );

set(gca, fontsize ,10, fontweight , bold , FontName , Times New Roman , XLim ,[0,8], YLim ,[0,140]);

grid on;

作者：Mat_Wu；cnblogs/mat-wu/p/7966855.html

​​​如何用GraphPad Prism计算IC50值及绘制量效关系曲线

药物的量-效关系分析是药效评价中的基本分析之一，是以药效实验所得数据为基础而对药物作用进行科学评价的一种方法。药物的量-效关系反映了药效作用的剂量依赖性，因而可为药物使用剂量的确定提供依据。

半抑制浓度（或称半抑制率），即IC50，英文名称为half maximal inhibitory concentration。它能指示某一药物或者物质（抑制剂）在抑制某些生物程序（或者是包含在此程序中的某些物质，比如酶、细胞受体或是微生物）的半量。在凋亡方面，可以理解为一定浓度的某种药物诱导肿瘤细胞凋亡50%，该浓度称为50%抑制浓度，即凋亡细胞与全部细胞数之比等于50%时所对应的浓度，IC50值可以用来衡量药物诱导凋亡的能力，即诱导能力越强，该数值越低，当然也可以反向说明某种细胞对药物的耐受程度。

本期内容利刃君就为大家分享使用Graphpad Prism绘制量-效关系曲线以及IC50值的计算，方法十分简单方便，相信大家很快就可以掌握。

操作步骤演示

在本例中我们以细胞生物学MTT实验数据为例为大家演示，MTT实验后得到的为吸光度值，这里我们已将数据进行处理，转换为细胞存活率。具体计算公式为：抑制率（%）=（药物实验组OD-药物对照孔平均OD）/（细胞对照孔平均OD-药物对照孔平均OD）x100%，这里就不再详细叙述了。处理完成的数据如下：

打开Graphpad Prism软件，图表类型选择“XY”，在Data table选项中勾选“Enter or import data into a new table”；Options选项中勾选“Enter 6 replicate values in side-by-side subcolumns”，在本例中，药物浓度有6个复孔，因此输入数字“6”，如果我们已经计算了SD值，那么可以选择“Enter and plot error values already calculated elsewhere”选项。设置完成后，点击“Creat”创建图表。

将Excel中的数据直接复制过来，如下图：

下面我们需要将浓度转换为对数形式，即转换X轴为log数值。在上方工具栏点击“Analyze”，在新打开的Analyze Date对话框中，展开“Transform, Normalize”项目列表，选择“Transform”，点击“OK”打开Parameters: Transform对话框。

勾选“Transform X values using”选项，在右侧的下拉菜单中选择“X=Log（X）”，点击“OK”确认。

在界面左侧的导航栏“Results”处，可以看到转换之后的数据，如下图：

同样的，在“Graphs”处可以看到默认绘制的数据处理后的图形。

注：在本例中我们发现有些数据点的误差线没有显示出来，这是因为误差线比数据点符号的大小短。我们只需修改数据点符号的大小即可。方法为：鼠标双击绘图区，打开Format Graph对话框，在“Show symbols”选项中更改数据点的大小“Size”即可。

接下来我们进行曲线拟合，在工具栏中点击“Analyze”，在新打开的Analyze Date对话框中，展开“XY analyzes”项目列表，选择“Nonlinear regression （cure fit）”，点击“OK”。

在新打开的Parameters: Nonlinear Regression对话框中，选择“Model”选项卡，展开“Dose-Response-Inhibition”列表，选择“[inhibitor] vs. Normalized response--Variable slope”，点击“OK”即可执行计算。

计算完成后，在左侧导航列表中“Results”下的“Nonlin fit of Data 1”可看到计算结果。

在本例中，Best-fit values下，在横坐标Log（抑制剂浓度）在1.752时细胞的存活率刚好为50%，故该药物的半抑制浓度为IC50 = 56.43 μg/mL。

注：在本例中，我们选择原始数据“Data 1”进行分析，即X轴未取对数。也可选择Log后的“Transform of Data 1”进行分析，此时就选择“log（inhibitor） vs. normalized response -- Variable slope”。

分析的结果是一样的，IC50 = 56.43 μg/mL。在应用时，注意区分是Log前的还是Log后的，以防计算结果不准确。

此时，我们再次查看“Graphs”下计算后的图形“Transform of Data 1”，如下图：

当然啦，默认获得的图形并不美观，可以根据自己的需要进行修饰美化，这些内容我们在前面的推文中已有介绍，这里就不再赘述。值得一提的是，我们可以将IC50值通过文字工具添加到图形中。

本例中最终获得的图形如下：

以上就是利刃君为大家分享的使用Graphpad Prism软件绘制量-效关系曲线以及计算IC50值的全部内容啦，在之后的推文中，我们会继续为大家分享Graphpad Prism进行科研绘图的教程，感兴趣的小伙伴可以关注一下哦~