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SigmaPlot 新機能
SigmaPlotには、あなたの作業をより簡単にするための新機能があります。
新しいグラフタイプ（マクロ経由）
ヴァイオリン・プロット
データ分布を明瞭かつ正確に可視化する
SigmaPlot 16 はデータ可視化のための強力な新しいマクロを提供します –Violin Plots.この革新的な マクロは、1つまたは複数のグループの数値データの分布を描写する、より包括的で有益な方法を提供します。
ヴァイオリン・プロットとは
ヴァイオリン・プロット を使用する。 異なる変数の数値データの分布を可視化します。密度曲線を用いて、1つまたは複数のグループの数値データの分布を描写する。各曲線の幅は、各領域におけるデータ・ポイントのおおよその頻度に対応する。
使用方法 新しいヴァイオリンのプロットマクロを使用する。 数値データの分布をこれらは、複数のグループ間の分布を比較したいときに特に便利です。 各グループの密度曲線の山、谷、尾を比較して、グループ内の類似点と相違点を可視化できます。
このマクロは、複数のデータ列を持つバイオリンプロットを作成し、各列またはグループのデータ密度/濃度を表示します。
入力データ
多数の列を使用してViolinプロットデータを配置する。一番上の行は列ラベル用で、一番左の列は行ラベル用である。これらのラベルは、Violinプロットの軸に表示される。しかし、ラベルなしでViolinプロットを作成することもできる。
データには、各列のデータ内に欠落や空のセルがなく、数値のみが含まれていなければならない。
出力
SigmaPlot v16の新しいViolin Plotsの適用領域。
1.生物学と医学
- 遺伝子発現解析：異なるグループ間または条件間で遺伝子発現レベルを比較する。
- プロテオミクスタンパク質の存在量と分布を分析する。
- 臨床研究：患者の転帰やバイオマーカーの分布を研究する。
2.環境科学
- 種の多様性：異なる生息地間の種の豊かさと存在量を比較する。
- 気候変動分析：環境変数の経年変化を調べる。
- 汚染モニタリング汚染物質の濃度や分布を分析する。
3.社会科学：
- 調査データの分析：アンケートの質問に対する回答の分布を調べる。
- 経済調査：所得分布、消費者行動、市場動向を分析する。
- 社会心理学：異なる集団内の態度、信念、行動を研究する。
4.エンジニアリングとテクノロジー
- 製造工程分析：製品品質指標の分布を評価する。
- 材料科学：材料の特性とその変化を分析する。
- 性能試験：異なるシステムやコンポーネントの性能を比較すること。
5.その他の用途
- ファイナンス株価分布、リスク評価、ポートフォリオパフォーマンスの分析。
- 心理学：心理学的特徴、認知能力、性格の違いを研究する。
- 教育生徒の成績、学習成果、教育効果を分析する。
この複合的なアプローチは、箱ひげ図だけと比較して、データをより豊かに理解することができます。
SigmaPlotにおけるバイオリンプロットの主な利点 16：
- データ理解の強化：データの分布をより深く理解し、パターンや異常値を特定します。
- 視覚化の向上：調査結果を効果的に伝える、視覚的に魅力的で情報量の多いプロットを作成します。
- 簡単なカスタマイズ：バイオリン・プロットの外観を、特定のニーズや好みに合わせてカスタマイズできます。
- 他のプロットタイプとの統合：バイオリンプロットを散布図や棒グラフなどの他のプロットタイプと組み合わせることで、より包括的な分析が可能になります。
バタフライ・プロット
バタフライプロットでデータの可能性を引き出す
SigmaPlot16のバタフライプロットにより、データ分析を次のレベルに引き上げることができます。今すぐ無料トライアルをダウンロードして、この革新的な可視化ツールのパワーを体験してください。
新しいグラフタイプ（マクロ経由）
バタフライプロットでデータ可視化のパワーを引き出す
SigmaPlot 16 は、データ可視化のための強力なマクロ、バタフライプロットを提供します。この革新的なマクロは、2つのデータセットを並べて視覚的に比較し、他の方法では隠れてしまうような洞察を明らかにする説得力のある方法を提供します。
バタフライ・プロットとは？
バタフライ・プロットは、棒グラフの一種で、2つのデータセットの違いを強調するためにユニークな視覚的スタイルを利用します。棒グラフの長さと関連するエラーバーを比較することで、重要な差異を簡単に識別することができます。
このマクロは、データ・ワークシートの2つの異なるグループ、イベント、またはカテゴリを使用してバタフライ・プロットを描画します。
入力データ：
コラムタイトル – 列のタイトルを変更するには、ワークシートの列を選択し、右クリックします。 をクリックする。 をクリックし、列タイトルオプションを選択します。ポップアップ・ボックスで列タイトルを変更できる。これは、選択した列タイトルのセルをダブルクリックすることでも行えます。列タイトルを使用しない場合は、表示値をクリアのままにしておきます。
行タイトル 行のタイトルを変更するには、ワークシートの列を選択し、右クリックします。 をクリックする。 をクリックし、オプションの列タイトルを選択します。ポップアップ・ボックスに オプション をクリックして行タイトルを変更する。これは、選択した行タイトルのセルをダブルクリックし、ワークシート上で直接詳細を入力することによっても行うことができる。行タイトルを使用しない場合は、表示値をクリアにしておいてください。
マクロの実行 マクロの実行後、ポップアップメニューでグループ1とグループ2にデータを割り当てることができます。
隣の列に蝶のデータを入力する。
OK’ボタンをクリックしてマクロを実行する。
出力
対応するバタフライ・プロットは以下の通り：
SigmaPlot v16 の新しいバタフライプロットの適用領域。
1.医療と医学
- 臨床試験データ：異なるグループ間で治療成績を比較する。
- 患者の人口統計：治療群間の患者特性の違いを分析する。
- 疾患の進行：疾患マーカーの経時的変化を追跡する。
2.環境科学：
- 気候変動の分析：気温と降水量のデータを時系列で比較する。
- 汚染モニタリング： さまざまな場所の汚染物質レベルを分析する。
- 生物多様性の研究： 異なる生態系における種の多様性を比較する。
3.社会科学：
- 社会調査：調査の質問に対する回答を異なるグループ間で比較する。
- 選挙分析 投票パターンと傾向を可視化する。
- 世論調査様々な問題に関する世論を分析する。
4.ビジネスとマーケティング
- 営業成績： 異なる製品や地域の売上高を比較する。
- 市場シェア分析： 市場シェアの推移を時系列で可視化
- 顧客満足： 異なる製品やサービスの顧客満足度を比較する。
5.財務分析：
- 株式パフォーマンスを比較する： 特定期間における2銘柄のパフォーマンスを可視化する。
- 財務比率の分析 異なる企業や期間の財務比率を比較する。
- 経済指標の追跡： GDP、インフレ率、失業率などの経済指標の変化を監視する。
データを効果的に視覚化することで、バタフライプロットは、トレンドの特定、情報に基づく意思決定、洞察の明確な伝達に役立ちます。
SigmaPlot v16のバタフライプロットの主な利点：
- シンプルで直感的：バタフライプロットは、統計の知識がない人でも理解しやすく、解釈しやすい。
- 効果的な比較．2つ以上のデータセットの分布をすばやく比較し、傾向、外れ値、有意差を特定します。
- カスタマイズ可能な可視化：配色、ラベル、注釈など、特定のニーズや好みに合わせてバタフライプロットをカスタマイズできます。
信頼帯と予測帯：
シグマプロット16で信頼帯と予測帯を使ったデータ分析のパワーを解き放とう：
信頼帯と予測帯とは？
信頼帯と予測帯は，回帰の適合の正しさを評価し，将来のデータ・ポイントを予測するために使用される．
SigmaPlotのこの機能により、回帰の信頼線と予測線を作成することができます。SigmaPlotの以前のバージョンでは、信頼線と予測線がサポートされていました。
入力データ
ヘルプ・タブをクリックして、非線形回帰タブを選びます。加重回帰ワークシートをダブルクリックして、回帰分析に使用するサンプル・データ集合を開きます。
分析タブを選択して、回帰ウィザードをクリックします。回帰タイプを選択します。回帰タイプ（この例では線形回帰を選択）を選択した後、回帰ウィザードの次へをクリックします。
ワークシートをクリックして、グラフの列を選択し、終了をクリックします。
出力：
信頼帯と予測帯がラインとともに作成される。
SigmaPlot v16 の新しい信頼帯と予測帯の応用分野。
1.科学的研究
生物学と医学：
- 疾患進行のモデル化
- 臨床試験データの分析
- 薬剤の有効性と安全性の予測
化学だ：
- 機器と測定の校正
- 化学反応のモデリング
物理学だ：
- 実験データの分析
- 物理現象の予測
2.エンジニアリング
- 構造工学構造物の信頼性と安全性の評価
- 機械工学設計の最適化と性能予測
- 電気工学回路動作の解析とシステム性能の予測
3.経済学と金融
- 財務モデリング：株価、金利、経済指標の予測
- リスク評価金融モデルにおける不確実性の定量化
- 経済予測：経済成長とインフレ率の予測
4.社会科学
- 心理学人間の行動と認知のモデル化
- 社会学社会の傾向やパターンを分析する
- 政治学選挙結果と世論の予測
信頼帯と予測帯を使用することで、研究者やアナリストは、より多くの情報に基づいた決定を下し、より高い信頼性をもって調査結果を伝えることができる。
SigmaPlot v16の信頼帯と予測帯の主な利点：
- データ解釈の強化： 不確実性を可視化し、信頼性の高い/低い領域を特定します。
- 意思決定の改善： リスクを定量化し、情報に基づいた意思決定を行う。
- より良いモデル評価： モデルの適合度を評価し、外れ値や異常値を特定する。
- 効果的なコミュニケーション： 結果の不確実性やばらつきを明確に伝える。
エラーバー：
不確かさを正確に可視化するSigmaPlot v16 にエラーバーを導入
エラーバンドとは？
エラーバーは、データの信頼性とばらつきに関する貴重な洞察を提供する、データ可視化における重要なツールです。エラーバーは、信頼区間、標準誤差、標準偏差、またはその他の関連する量を表すことができます。不確かさを視覚化することで、エラーバーはデータの誤った解釈を防ぎ、精度の過大評価を避け、グループ間の有意差を強調するのに役立ちます。
入力データ
SigmaPlot v16 では、それぞれのグラフタイプにおいて、以下のようなグラフスタイルに対応しました：
- 散布図
- 折れ線と散布図
単純な散布図エラーバー：
報告された測定値の誤差または不確かさを示すためにグラフ上で使用される、データの変動性のグラフ表現。
SigmaPlotでは、散布図とフィット曲線のエラーバーを理解するためのサンプルデータがあります。
イメージ誤差プロットデータによる散布図と対応するグラフがある。
エラー・バーとフィット曲線付きの散布図用のグラフ・アイコンをダブルクリックすると、上記のデータに対して以下のグラフが作成されます。
出力：
このエラーバーを含む折れ線と散布図：
SigmaPlot v16 におけるエラーバーの適用範囲：
エラーバーは、様々な科学・工学分野に応用できる万能ツールです。以下はSigmaPlotにおけるエラーバーの一般的な応用例です：
科学的研究：
- 生物学と医学:治療効果の比較、生物学的測定値の分析、実験精度の評価。
- 化学:不確かさの定量化、分析法の比較、再現性の評価。
- 物理学:実験データを分析し、測定誤差を推定する。
エンジニアリング
- 機械工学：製造のばらつきを評価し、部品の信頼性を評価する。
- 電気工学：回路性能の解析、測定誤差の推定
その他の分野
- 環境科学： 環境変数を監視し、変動性を評価する。
- 社会科学： 調査データや実験結果を分析する。
- 経済学 経済動向をモデル化し、結果を予測する。
SigmaPlot v16の新しいエラーバンドを使用する主な利点：
データ解釈の強化:データの不確実性と変動性を可視化
意思決定の改善： 信頼できるデータに基づき、十分な情報に基づいた意思決定を行う。3.
効果的なコミュニケーション：データとその限界を明確に他者に伝える
複数のExcelシートをインポートするマクロ
複数のExcelシートをインポートする新しいマクロを使用してワークフローを合理化する
エクセルのマルチシート・インポート・マクロとは？
この機能は、Excelファイルから定義された範囲を持つ複数のシートをインポートすることを容易にします。ユーザーは異なる範囲を持つ複数のシートをインポートすることができます。インポート・ステートメントと一緒に、シートごとにステートメントを追加する必要があります。これは、後方互換性を容易にするため（すべての以前のバージョンは最初のシートだけをインポートできることを考慮すると、これは同じままです（Excelファイルの最初のシートだけをインポートする後方互換性をサポートするため、これは同じままです）。
入力データ
Excelワークブックから複数のシートをインポートする手順：
新しいワークシート、またはデータをインポートする必要がある既存のワークシートを開きます。
マクロダイアログを開き、マクロタブをダブルクリックする。ポップアップボックスが開き、オプションの一覧が表示されるので、「Excel File Multi sheet Import」を選択し、「Edit」を押す。
出力
このサンプルでは、行と列が定義された2つのワークシートがインポートされている。データ1とデータ2として明確にマークされている。
SigmaPlot v16 で複数の Excel シートをインポートするマクロの主な応用分野：
臨床研究：複数の臨床試験から大規模なデータセットをインポート。
生物医学研究：様々な実験や研究のデータを分析する
環境科学：複数のモニタリングステーションやフィールド調査からデータをインポート。
財務： 複数の財務レポートまたはデータベースからデータをインポートします。
社会科学：調査、世論調査、国勢調査のデータをインポート。
エンジニアリングと製造：複数のテストまたは生産ランからデータをインポートします。
SigmaPlot v16 で複数の Excel シートをインポートするマクロを使用する主な利点です：
時間の効率化：インポートプロセスを自動化し、時間を節約します。
エラーの削減：手作業によるデータ入力に伴うエラーを最小化
生産性の向上:データ入力よりもデータ分析と解釈に集中。
データインテグリティの強化：データの一貫性と正確性を確保
ワークフローの改善：データ分析ワークフローを合理化
SigmaPlot v16 大容量データをサポートしました：
大規模データセットのデータ分析を強化
SigmaPlotで大規模データの課題を克服しよう 16：
SigmaPlot 16 は大規模なデータセットを簡単に扱えるように設計されています。そのアーキテクチャを強化することにより、SigmaPlot 16 は、性能や精度を損なうことなく、複雑なデータセットの解析を可能にします。
入力データ
以下はSigmaPlot v16での大規模データセットの例です：
出力データ
大規模なデータセットを使用したグラフ出力のサンプルです。
大規模データ用SigmaPlot 16の主な応用分野：
ゲノミクスとバイオインフォマティクス： 大規模なゲノムおよびプロテオームデータを解析する。
臨床試験 膨大な臨床試験データの処理と分析
環境科学： 環境モニタリング調査の大規模なデータセットを扱う。
財務分析： 大規模な財務データセットを分析し、トレンドやパターンを特定する。
社会科学： 大規模な調査データや人口調査を分析する。
大規模データに対するSigmaPlot 16の主な利点：
- 効率的なデータ処理： 大規模なデータセットをシームレスに処理、分析。
- パフォーマンスの向上：処理時間が短縮され、ワークフローがスムーズになります。
- ビジュアライゼーションの強化： 複雑なデータでも、明確で情報量の多いビジュアライゼーションを作成できます。
- 信頼できる結果： 分析の正確さと精度を信頼してください。
実世界での応用：
- ゲノミクスとバイオインフォマティクス： 大規模なゲノムおよびプロテオームデータを解析する。
- 臨床試験 膨大な臨床試験データの処理と分析。
- 環境科学： 環境モニタリング調査の大規模なデータセットを扱う。
- 財務分析： 大規模な財務データセットを分析し、トレンドやパターンを特定する。