手把手教你用Adobe illustrator绘制矢量可编辑的技术路线图，用于SCI投稿！

我们在论文投稿的时候，除了投Manuscript之外，还要投一张技术路线图和论文图（PDF矢量可编辑格式）：

Fig .1用AI打开如下：

用AI作图的好处就是，保存为PDF文件后，无限高清，并且可以继续编辑。

所以，今天就教大家：

“AI绘制SCI无限高清矢量图（技术路线图）”

绘制的是矢量图，无限高清，可直接用于投稿。第一步，如下先下载AI软件及SCI绘图素材，素材为一个PDF文件。

①长按下方二维码关注

②对话框回复关键词：软件和素材

获取软件和素材之后，我们打开软件（AI绘制的图是矢量图，无限高清），右键Set-up安装AI软件，一键即可安装，这里我要说一声（这个软件Adobe公司是3499元，小编今天免费发送给大家）。

一键就安装成功了。安装成功后不用管，也不用打开。

那么，看下面别人SCI里面的技术路线图是不是画的特别好？而我们如果每次都用AI一个一个矩形，一个一箭头画的话，还是非常麻烦的（我建议大家不要用PPT画，因为不是矢量图）。

（来源于某SCI论文）

那么，第二步来了：SCI无限高清矢量图绘制。首先右键PDF素材文件，选择用刚才安装的AI软件打开：

打开之后就是这样的（素材里面有矩形，有箭头，有直线）：

然后我们按住ctrl+n，新建一个画布，大小为160宽，高度随意（200以内都行）--这样符合SCI杂志的版面。

好了，画布建立好了，我们开始把素材的矩形、箭头等复制过来，并粘贴（ctrl+c和ctrl+v即可），

那么，有了这个素材，我们绘制技术路线图的时候只要用到左上角的两个按钮，就可以了。非常方便，完全不用自己去画矩形，画箭头等等，不然画起来还是非常费力的。

然后我们保存为一份PDF无限高清矢量原始数据，方便文章修改的时候修改，一样的打开PDF修改即可，一份导出为tiff文件用于投稿。

这样就完美搞定了。所以，有了这个软件，有了这个素材，就等于用了五分之一的SCI论文（一般SCI会有5张图，技术路线占一张）

要作图投稿的同学，赶快把这个软件下载安装，并且把我们给大家准备的素材保存起来，以后作图就十分方便了。免费下载的哈。

"AI绘制SCI矢量图软件和素材"免费下载方式：

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回复关键词：软件和素材

前言：

之前给大家分享过GraphPad作图万能模板--点击下载。我们也给大家创建了GraphPad统计+作图交流群，如下扫码输入关键词进群：

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②对话框输入关键词：GP群

正文：

那两组连续变量的比较是临床科研中经常遇见的问题，今天小编就用一套非配对两组连续变量的比较数据（如下图）教会大家用GraphPad做数据正态检验、t检验、方差分析，非参数检验。一次性学会！

一、首先是统计方法选择：

对于此类数据的分析，首先应看在试验设计上是否进行了配对，之后再看数据是否呈正态分布，方差是否齐。再选择合适的统计学方法，其思路如下：

那么可以用于两组资料比较的软件很多，比如SPSS，SAS和Stata等功能强大的专业统计软件。但笔者更倾向于用GraphPad Prism，因为该软件操作简单，结果更容易解读。在国际杂志上发表论文时，很多作者也在文中说明自己的所用的统计学软件为GraphPad Prism，审稿人也都习以为常，都是值得认可的。下面开始操作。

下载安装软件，之前我们给大家分享过，点击下载安装。随后打开软件，输入数据（打开GraphPad Prism软件后，软件会让操作者选择数据的输入类型，此时注意选择“Column”这个选项。下图所示：）：

之后分别输入两组变量的值。如下图所示，实验组共7个样本；对照组也是7个样本。也可以在表头上对数据进行标识，分别为Experiments和Controls（我这里标识为对照组和实验组）。如果此处不进行标识，默认的组名是Dataset A和Dataset B。

接着就是统计分析。在进行统计分析之前，我给大家讲讲中心极限定理。中心极限定理（Central Limit Theorem）是统计学中最重要的结论之一。在这里，我并不想给出中心极限定理专业的定义，只需要了解它告诉我们：来自某总体的一个样本，无论该总体服从什么分布，只要样本容量足够大，其样本均值都近似服从正态分布，如下图。请注意这里的说法：“样本均值“近似正态，而不是样本本身服从正态（不是说你抽了30个样品组成的样本数据就正态）。这里又有一个大家疑惑的地方，样本容量足够大，多大才是足够大？这个问题的答案和总体分布的形状相关，如果样本本是来自近似对称分布的总体，那么当样本量取相当小（如样本量取5）的值的时候，正态逼近的结果也会非常好。然后，如果总体的分布严重倾斜，则样本量必须取相当大的值。根据检验，对于大多数总体来说，样本容量取30或者更大，就足以得到令人满意的正态逼近结果。

那我这里每组只有7个样本，需要做一下每组数据的正态检验。

二、数据的正态性检验：

我这里每组7个样本，需要做一下每组数据的正态检验。首先点击Analyze，然后选择XY Analysis下面的Column statistics。如图所示：

OK之后出现下界面：

如上图。GraphPad Prism提供了三种检验数据是否呈正态分布的方法：D’Agootino-Pearson法，Kolmogorov-Smirnov法和Shapiro-Wilk法。针对同一种数据，三种方法的计算结果大同小异。虽然GraphPad Prism不推荐用Kolmogorov-Smirnov法，但根据笔者经验，在国际上发表论文时，多采用Kolmogorov-Smirnov法的结果，可能是因为当样本量太小时，Shapiro-Wilk法和D’Agootino-Pearson法无法给出检验结果。当然，也可以三种方法都选择，综合判断数据是否呈正态分布。

选择好统计方法之后点击OK，就可以得到正态检验的结果，如下图所示。需要特别说明的是：在正态检验中，一般认为P大于0.10才表述数据呈正态分布（注意：是“大于”，不是“小于”！是0.10，不是“0.05”！！！！）。在本案例中，两组数据的P值均为大于0.1，因此可以认为两组数据均呈正态分布。

那到这一步，我们知道我们的数据是非配对的，正态的。

三、两组统计分析

如上，我们已经确定是符合正态分布了。那我们就可以进行统计分析了。首先点击菜单栏中的Analyze，会出现如下图所示的界面。注意左侧一定要选中”t tests (and nonparametric tests)”，也就是两组之间的分析，我们选择t检验或者非参数检验，随后我们再细选分析方法。

接着我们要选择是否配对（Paired和Unpaired），并决定选择参数检验还是非参数检验。所谓参数检验就是指配对t检验或独立样本t检验，而非参数检验则是指Mann-Whitney U检验（如果配对，就是配对Wilcoxon检验）。如果选择参数检验（默认两组数据均呈正态分布），软件会让操作者选择方差是否齐。

如果你点击方差齐，软件会选择t检验，如果不齐，软件推荐Welch法。需要说明的一点是，如果两组数据均呈正态分布，但方差不齐，此时应采用校正t检验，目前有三种主要的校正t检验法：Cochran & Cox法、Satterthwait法和Welch法。GraphPad Prism仅支持Welch法（这些方法不懂的可以自行百度）。

那本文数据符合正态分布，因此应该选择两样本T检验（方差齐）或者近似t检验（方差不齐），如下先点击方差齐的两样本T检验：

除了Experimental Design以外，还可以对Optional选项里面的内容进行修改。如下图所示。一般建议选择“Discreptive statistics for each data set”（展示各组数据的均数、中位数、标准差、秩和等）选项。在P value一段，系统默认为双尾检验（双尾检验不懂的也可以百度，大概双尾检验就是两组比较的差异有没有统计学意义，不管谁高谁低。而单尾检验会考虑谁高谁低的问题），一般建议不要更改。

点击OK后出现结果，结果一般分为两个部分，一是差异是否具有统计学意义；二是F检验结果，告诉你方差到底齐不齐：

F test to compare variances，即方差是否齐。一般认为，P值大于0.10才可以认为两组数据方差相同（注意：是“大于”，不是“小于”！是“0.10”，不是“0.05”！！！！）

从上图结果可知，我们的结果很好，方差确实是齐的，分析没有错。接着我就可以作图导出：

值得注意的是，如果此时我们分析的结果提示方差不齐，你又要返回去选方差不齐，如下：

如果两组数据不呈正态分布，则应该选用非参数检验。非参数的两个选项分别是Mann-Whitney U检验和Kolmogorov-Smirnov检验。一般选择Mann-Whitney U检验。

点击OK后出现结果：结果一般分为两个部分，一是差异是否具有统计学意义；二是差异有多大。我们这里是选择了Mann-Whitney U检验，则可得到如下图所示的结果：

那么，其实要是我们的样本比较大，不知道数据是否符合正态分布，我们可以按照书本上说的25个数据以上就可以近似的看成正态分布的。

end

现在，在各种国自然、SCI论文中均能看到Origin软件绘制的图。因为Origin在绘制的时候有300个图例模板。

打开软件（点击下载软件安装包），点击自己想要绘制的图（一共是300+）：

然后会跳出数据模板，我们把自己的数据替代掉模板数据后，就轻松出图了：

简直非常简单。部分图例如下，一共是300+：