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SigmaPlot 新功能
SigmaPlot 的新功能让您的工作更轻松（请点击以下链接）
新图表类型（通过宏）
小提琴情节
清晰准确地可视化数据分布
SigmaPlot 16 为您带来强大的数据可视化新宏 –Violin Plots.这个创新的 宏提供了一种更全面、更翔实的方式来描述一组或多组数值数据的分布情况。
什么是小提琴情节
小提琴情节 用于 可视化不同变量数值数据的分布。它使用密度曲线来描述一个或多个组的数值数据的分布情况。每条曲线的宽度与每个区域内数据点的大致频率相对应。
使用 新建小提琴绘图宏当您想 观察数值数据的当您想比较多个组之间的分布时，使用新的小提琴图宏特别有用。 通过比较各组密度曲线的峰值、谷值和尾值，可以直观地看出组内的异同。
此宏可创建具有多个数据列的小提琴图，显示每列或每组的数据密度/浓度。
输入数据
使用多列排列 Violin plot 数据。最顶端的行用于列标签，最左侧的列用于行标签。这些标签会显示在 Violin 图形的坐标轴上。不过，您也可以创建没有任何标签的 Violin 图。
数据应只包含数值，每列数据中不得有缺失或空白单元格。
输出
SigmaPlot v16 中新的 Violin Plots 的应用领域。
1.生物学与医学
- 基因表达分析：比较不同组别或条件下的基因表达水平。
- 蛋白质组学分析蛋白质的丰度和分布。
- 临床研究：研究患者结果或生物标志物的分布。
2.环境科学
- 物种多样性：比较不同栖息地的物种丰富度和丰度。
- 气候变化分析：检查环境变量随时间的变化。
- 污染监测：分析污染物的浓度和分布。
3.社会科学：
- 调查数据分析：探索调查问题的答复分布情况。
- 经济研究：分析收入分配、消费者行为或市场趋势。
- 社会心理学：研究不同人群的态度、信仰和行为。
4.工程与技术：
- 生产流程分析：评估产品质量指标的分布情况。
- 材料科学：分析材料的特性及其变化。
- 性能测试：比较不同系统或组件的性能。
5.其他应用：
- 金融：分析股票价格分布、风险评估或投资组合表现。
- 心理学：研究心理特征、认知能力或个性差异。
- 教育：分析学生成绩、学习成果或教学效果。
与单独绘制方框图相比，这种组合方法能让您更深入地了解数据。
SigmaPlot 中的小提琴图的主要优势 16：
- 增强数据理解：深入了解数据分布，识别模式或异常值。
- 改进可视化：创建具有视觉吸引力且信息丰富的图表，有效传达研究结果。
- 轻松定制：自定义小提琴绘图的外观，以满足您的特定需求和偏好。
- 与其他绘图类型相结合：将小提琴图与散点图或条形图等其他绘图类型结合起来，进行更全面的分析。
蝴蝶地块
利用蝴蝶图释放数据潜能
有了 SigmaPlot 16 的蝴蝶图，您可以将数据分析提升到新的水平。立即下载免费试用版，体验这款创新可视化工具的强大功能。
新图表类型（通过宏）
利用蝴蝶图释放数据可视化的力量
SigmaPlot 16 为您带来了强大的数据可视化新宏 - 蝴蝶图。这个创新的宏提供了一种引人注目的方式，可以并排直观地比较两个数据集，揭示可能被隐藏的洞察力。
什么是蝴蝶地块？
蝴蝶图是一种条形图，利用独特的视觉风格来突出两个数据集之间的差异。通过比较条形图的长度及其相关的误差条形图，您可以很容易地识别出明显的差异。
该宏使用数据工作表中的两个不同组、事件或类别绘制蝴蝶图。
输入数据：
专栏标题 – 要更改列标题，请选择工作表列，右键单击 单击 并选择列标题选项。在弹出的框中可以更改列标题。双击选定的列标题单元格也可以更改列标题。如果不使用列标题，请将显示值保持为空。
行标题 – 要更改行标题，请选择工作表列，右键单击 单击 并选择选项栏标题。弹出框将显示 选择权 来更改行标题。也可以双击选定的行标题单元格，直接在工作表中输入详细信息。如果不使用行标题，请将显示值保持为空。
运行宏 运行宏后，弹出菜单可让您为第一组和第二组分配数据。
在相邻列中输入蝴蝶数据。
点击 “确定 “按钮运行宏
输出
相应的蝴蝶图如下所示：
SigmaPlot v16 中新蝴蝶图的应用领域。
1.保健与医疗：
- 临床试验数据：比较不同组别的治疗效果。
- 患者人口统计学特征：分析不同治疗组患者特征的差异。
- 疾病进展：跟踪疾病标志物随时间的变化。
2.环境科学
- 气候变化分析：比较不同时期的气温和降水数据。
- 污染监测： 分析不同地点的污染物水平。
- 生物多样性研究： 比较不同生态系统中的物种多样性。
3.社会科学：
- 社会调查：比较不同群体对调查问题的回答。
- 选举分析： 可视化投票模式和趋势。
- 民意调查：分析公众对各种问题的看法。
4.商业与营销：
- 销售业绩： 比较不同产品或地区的销售数字。
- 市场份额分析： 可视化市场份额的长期趋势。
- 客户满意度： 比较不同产品或服务的客户满意度。
5.财务分析：
- 比较股票表现： 直观显示两只股票在特定时期的表现。
- 分析财务比率： 比较不同公司或不同时期的财务比率。
- 跟踪经济指标： 监控国内生产总值、通货膨胀率和失业率等经济指标的变化。
通过有效地将数据可视化，蝴蝶图可以帮助您识别趋势、做出明智的决策并清晰地传达见解
SigmaPlot v16 中蝴蝶图的主要优势：
- 简单直观：蝴蝶图易于理解和解释，即使没有丰富统计知识的人也能轻松掌握。
- 有效比较：快速比较两个或多个数据集的分布，以识别趋势、异常值和显著差异。
- 可定制的可视化：定制您的蝴蝶图，以满足您的特定需求和偏好，包括配色方案、标签和注释。
置信度和预测带：
利用 SigmaPlot 16 的置信区间和预测带释放数据分析的力量：
什么是置信带和预测带？
置信带和预测带用于评估回归的拟合度，并预测未来的数据点。
SigmaPlot 的这一功能便于用户为回归创建置信和预测带。该产品的早期版本支持置信和预测线，但现在用户可以创建相同的带。
输入数据
点击帮助选项卡，选择非线性回归选项卡。双击加权回归工作表，打开用于回归分析的样本数据集。
选择分析选项卡，点击回归向导。选择回归类型。选择回归类型（本例中选择线性回归）后，点击回归向导的下一步。
点击工作表，为图表选择列，然后点击完成。
输出：
可信度带和预测带与直线一起创建。
SigmaPlot v16 中新的置信和预测带的应用领域。
1.科学研究
生物学与医学
- 疾病进展模型
- 分析临床试验数据
- 预测药物疗效和安全性
化学
- 校准仪器和测量
- 化学反应建模
物理学
- 分析实验数据
- 预测物理现象
2.工程学
- 结构工程：评估结构的可靠性和安全性
- 机械工程：优化设计和预测性能
- 电气工程：分析电路行为和预测系统性能
3.经济与金融
- 金融建模：预测股票价格、利率和经济指标
- 风险评估：量化金融模型中的不确定性
- 经济预测：预测经济增长和通货膨胀率
4.社会科学
- 心理学人类行为和认知建模
- 社会学分析社会趋势和模式
- 政治学：预测选举结果和公众舆论
通过使用置信度和预测带，研究人员和分析人员可以做出更明智的决策，并以更大的信心传达他们的研究结果。
SigmaPlot v16 中置信度和预测带的主要优势：
- 增强数据解读： 可视化不确定性，识别置信度较高/较低的区域。
- 改进决策： 量化风险，做出明智决策。
- 更好的模型评估： 评估模型拟合度，识别异常值/异常现象。
- 有效沟通： 明确传达结果的不确定性和可变性。
误差条：
精确可视化不确定性：在 SigmaPlot v16 中引入误差条
什么是误差带？
误差条是数据可视化的重要工具，可提供数据可靠性和可变性方面的宝贵见解。它们可以表示置信区间、标准误差、标准偏差或其他相关数量。通过将不确定性可视化，误差条有助于防止误读数据，避免高估精确度，并突出组间的显著差异。
输入数据
在 SigmaPlot v16 中，每种图形类型都为以下提到的图形样式提供了误差带支持：
- 散点图
- 折线图和散点图
简单散点图误差条：
数据可变性的图形表示法，在图表中用来表示报告测量中的误差或不确定性。
在 SigmaPlot 中，有样本数据可用于理解散点图和拟合曲线中的误差条。
图像：具有包含误差图数据的散点图和相应的图表
双击 "带误差带和拟合曲线的散点图 "图标，就可以为上述数据创建下图。
输出：
这种带误差条的折线图和散点图包括
SigmaPlot v16 中误差条的应用领域：
误差条是一种多功能工具，可应用于各种科学和工程领域。以下是 SigmaPlot 中误差条的一些常见应用：
科学研究：
- 生物与医学:比较治疗效果、分析生物测量结果、评估实验精度。
- 化学:量化不确定性、比较分析方法、评估重现性。
- 物理学:分析实验数据，估计测量误差。
工程：
- 机械工程：评估制造变异性，评估部件可靠性。
- 电气工程：分析电路性能，估计测量误差。
其他领域：
- 环境科学： 监测环境变量并评估可变性。
- 社会科学： 分析调查数据和实验结果
- 经济学 模拟经济趋势并预测结果。
在 SigmaPlot v16 中使用新误差带的主要优势：
增强数据解读:可视化数据的不确定性和可变性。
改进决策： 根据可靠的数据做出明智的决定。3.
有效沟通：清晰地向他人传达数据及其局限性
导入多个 Excel 表的宏
使用新的宏导入多个 Excel 表单，简化工作流程
什么是 Excel 多表导入宏
该功能便于用户从 Excel 文件中导入具有定义范围的多个工作表。用户可以导入具有不同范围的多个工作表。每张工作表都需要在导入语句中添加附加语句。这将保持不变，因为它有利于向后兼容（考虑到所有以前的版本都只能导入第一张工作表，因此保持不变以支持向后兼容，即只导入 Excel 文件中的第一张工作表）。
输入数据
从 Excel 工作簿导入多个工作表的步骤：
打开一个新工作表或任何必须导入数据的现有工作表。
打开 "宏 "对话框，双击 "宏 "选项卡。在弹出的选项列表中选择 "Excel 文件多工作表导入"，然后按编辑。
输出
在本示例中，已导入了两张工作表，其中定义了数据的行和列。明确标记为数据 1 和数据 2。
在 SigmaPlot v16 中使用宏导入多个 Excel 表单的主要应用领域：
临床研究：从多项临床试验中导入大型数据集。
生物医学研究：分析各种实验和研究的数据
环境科学：从多个监测站或实地研究中导入数据。
财务 从多个财务报告或数据库导入数据。
社会科学：从调查、民意测验或人口普查数据中导入数据。
工程和制造：从多个测试或生产运行中导入数据。
在 SigmaPlot v16 中使用宏导入多个 Excel 表单的主要优势：
时间效率：自动导入流程，节省时间。
减少错误：最大限度地减少与手动输入数据相关的错误
提高生产力:专注于数据分析和解释，而不是数据录入。
增强数据完整性：确保数据的一致性和准确性
改进工作流程：简化数据分析工作流程
SigmaPlot v16 现在支持大数据：
增强大型数据集的数据分析能力
使用 SigmaPlot 16 克服大型数据的数据挑战：
SigmaPlot 16 专为轻松处理大型数据集而设计。通过增强其架构，SigmaPlot 16 使您能够在不影响性能或准确性的情况下分析复杂的数据集。
输入数据
下面是 SigmaPlot v16 中大型数据集的示例：
输出数据
下面是一些使用大型数据集的图形输出示例。
SigmaPlot 16 在大数据方面的主要应用领域：
基因组学和生物信息学： 分析大规模基因组和蛋白质组数据。
临床试验： 处理和分析大量临床试验数据
环境科学： 处理来自环境监测研究的大型数据集。
财务分析： 分析大型财务数据集，找出趋势和模式。
社会科学： 分析大规模调查数据和人口研究。
SigmaPlot 16 适用于大数据的主要优势：
- 高效数据处理： 无缝处理和分析大型数据集。
- 提高性能：体验更快的处理时间和更流畅的工作流程。
- 增强可视化： 即使是复杂的数据，也能创建清晰翔实的可视化效果。
- 可靠的结果： 相信分析的准确性和精确性。
真实世界的应用
- 基因组学和生物信息学： 分析大规模基因组和蛋白质组数据。
- 临床试验： 处理和分析大量临床试验数据。
- 环境科学： 处理来自环境监测研究的大型数据集。
- 财务分析： 分析大型财务数据集，找出趋势和模式。