NMDS分析，即非度量多维尺度分析(non-metric multidimensional scaling)是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数，在保持 ...

显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做 ...

在统计学中，显著性检验是“假设检验”中最常用的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。 一，假设检验 显著性检验是假设检验的一种，那什么是假设检验？假设检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断 ...

相关性分析及显著性检验 1 相关性分析 1.1 计算Pearson相关系数的变量要求 ①两变量相互独立 ②两变量为连续变量 ③两变量的分布遵循正态分布 ④两变量呈线性关系 1.2 正态分布检验方法（SPSS） 分析→描述统计→频率 统计量 图表 k （峰度）s（偏度 ...

对计算好的相关系数进行显著性检验。 原假设：变量间不相关，即总体的相关系数为0。 cor.test()对单个的 Pearson、Spearman 和 Kendall 相关系数进行检验。、 格式：cor.test（x, y, alternative=, method=） x,y： 为要检验 ...

3.4 回归方程的显著性检验 我们事先并不能断定随机变量 \(y\) 与变量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 之间确有线性关系，在进行回归参数的估计之前，用多元线性回归方程去拟合这种关系，只是根据一些定性分析所做的一种线性假设。在求出线性回归方程后，还需 ...

2.4 回归方程的显著性检验 方程 \(\hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 x\) 是否真正描述了变量 \(y\) 与变量 \(x\) 之间的统计规律性，还需对回归方程进行统计检验。以下检验内容若无特别声明，都是在正态假设 \((1.3.4)\) 下 ...

Differential gene expression analysis：差异表达基因分析 Differentially expressed gene (DEG)：差异表达基因 Volcano Plot：火山图 差异倍数(fold change) fold change翻译过来 ...