Igor Pro 中的统计分析方法

在 Igor Pro 里，统计分析功能相对完整，适合实验数据处理和科研分析。大致可以分为以下几类：

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1. 描述性统计

用于快速了解数据的分布特征。

菜单路径：Analysis → Statistics → Descriptive Statistics

常见输出：均值、标准差、标准误、方差、偏度、峰度、*小值、*大值、中位数。

2. 假设检验

常用于比较不同组数据是否有显著差异。

t 检验：配对样本、独立样本。

方差检验（F 检验、ANOVA）：多组数据差异。

非参数检验：如 Wilcoxon、Mann-Whitney，用于不满足正态分布假设的情况。

菜单路径：Analysis → Statistics → Tests

3. 相关与回归分析

相关系数：皮尔逊、斯皮尔曼，衡量变量间线性或单调关系。

线性回归：拟合直线，输出斜率、截距和置信区间。

多元回归：支持多个自变量。

菜单路径：Analysis → Regression 或 Analysis → Statistics → Correlation

4. 分布拟合与概率分析

可以拟合数据到正态、指数、泊松等分布，得到参数估计。

可以做直方图统计，再进行分布检验（如 Kolmogorov-Smirnov 检验）。

菜单路径：Analysis → Histogram，Analysis → Curve Fitting

5. 统计与多变量分析

主成分分析（PCA）：用于降维和模式识别（需额外加载统计扩展宏）。

聚类分析：对多组实验数据分组。

多因素 ANOVA：研究多个自变量对因变量的综合影响。

6. 残差与拟合优度分析

当做拟合（如线性或非线性拟合）时，Igor Pro 可以输出残差波、标准误差和 R²，方便检验模型是否合理。

以上是深圳市理泰仪器有限公司小编为您讲解的Igor Pro 中的统计分析方法，想要咨询Igor软件其他问题请联系客服。