NMDS分析，即非度量多維尺度分析(non-metric multidimensional scaling)是一種將多維空間的研究對象（樣本或變量）簡化到低維空間進行定位、分析和歸類，同時又保留對象間原始關系的數據分析方法。其基本特征是將對象間的相似性或相異性數據看成點間距離的單調函數，在保持 ...

顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變量）的參數或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷這個假設（備擇假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做 ...

在統計學中，顯著性檢驗是“假設檢驗”中最常用的一種，顯著性檢驗是用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。 一，假設檢驗 顯著性檢驗是假設檢驗的一種，那什么是假設檢驗？假設檢驗就是事先對總體（隨機變量）的參數或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷 ...

相關性分析及顯著性檢驗 1 相關性分析 1.1 計算Pearson相關系數的變量要求 ①兩變量相互獨立 ②兩變量為連續變量 ③兩變量的分布遵循正態分布 ④兩變量呈線性關系 1.2 正態分布檢驗方法（SPSS） 分析→描述統計→頻率 統計量 圖表 k （峰度）s（偏度 ...

對計算好的相關系數進行顯著性檢驗。 原假設：變量間不相關，即總體的相關系數為0。 cor.test()對單個的 Pearson、Spearman 和 Kendall 相關系數進行檢驗。、 格式：cor.test（x, y, alternative=, method=） x,y： 為要檢驗 ...

3.4 回歸方程的顯著性檢驗 我們事先並不能斷定隨機變量 \(y\) 與變量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 之間確有線性關系，在進行回歸參數的估計之前，用多元線性回歸方程去擬合這種關系，只是根據一些定性分析所做的一種線性假設。在求出線性回歸方程后，還需 ...

2.4 回歸方程的顯著性檢驗 方程 \(\hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 x\) 是否真正描述了變量 \(y\) 與變量 \(x\) 之間的統計規律性，還需對回歸方程進行統計檢驗。以下檢驗內容若無特別聲明，都是在正態假設 \((1.3.4)\) 下 ...

Differential gene expression analysis：差異表達基因分析 Differentially expressed gene (DEG)：差異表達基因 Volcano Plot：火山圖 差異倍數(fold change) fold change翻譯過來 ...