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2021
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為更好地給各位新老用戶提供一站式科研檢測服務，即日起，栢暉隆重推出科研數(shù)據(jù)處理與作圖服務。部分服務項目如下：一、數(shù)據(jù)展示與統(tǒng)計分析小提琴圖（violin plots）和箱式圖（box plots）與傳統(tǒng)的柱狀圖相比，基于Origin 2021軟件繪制的這兩類圖可以很好的反應同一組處理下樣本的數(shù)據(jù)分布情況，多用于具有多個重復或采樣點的大樣本數(shù)據(jù)，也是目前高水平SCI論文的常見數(shù)據(jù)展示形式。同時，采用單因素方差分析（one-way ANOVA analysis）檢驗不同處理間的差異顯著性。（1）小提琴圖（violin plots）（2）箱式圖（box plots）圖引自(1) Zhang et al., 2021. Aridity and NPP constrain contribution of microbial necromass to soil organic carbon in the Qinghai-Tibet alpine grasslands. Soil Biology and Biochemistry.(2) He et al., 2021. Depth-dependent drivers of soil microbial necromass carbon across Tibetan alpine grasslands. Global Change Biology.二、影響因子分析皮爾森相關系數(shù)分析（Pearson correlation coefficient） 也稱皮爾森積矩相關系數(shù)(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一種線性相關系數(shù)，是最常用的一種相關系數(shù)。記為r，用來反映兩個變量X和Y的線性相關程度，r值介于-1到1之間，絕對值越大表明相關性越強。正負值分別表示變量間正負相關性。圖1方差分解分析（Variance partitioning） 將所有因素共有的方差分割，然后用于量化每一組因素的獨特貢獻。圖2結構方程模型（Structural equation model） 用于評價目標變量與影響因子之間的直接和間接關系。這種方法可以劃分一個變量對另一個變量可能產(chǎn)生的直接和間接影響，因此有助于探索自然生態(tài)系統(tǒng)中的復雜關系。圖3隨機森林分析（Random forest analysis） 用于分析多個因子對目標變量的相對...