在 Igor Pro 中進行數據的分組與分類分析，主要通過以下幾種方法來實現：使用數據管理和處理功能對數據進行分組、分類、統計分析等操作。以下是具體步驟和技巧：

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1. 組織和分組數據

在 Igor Pro 中，數據通常是存儲在 數據矩陣（waves）中。為了進行分組與分類分析，你首先需要將數據根據某些條件分組。這通常依賴于給定的數據特征（例如，實驗組、時間段、類別標簽等）。

a. 使用不同的變量來組織數據

可以通過將不同類別的數據存儲在不同的 waves（波形）中來進行分組。例如，如果你有多個實驗組的數據，可以為每個組創建一個獨立的 wave，然后在圖表中顯示或分析這些數據：

Variable group1Data = {1.2, 3.4, 2.5, 4.1}  // **組數據

Variable group2Data = {2.3, 3.9, 2.8, 5.1}  // 第二組數據

b. 通過標簽數據分組

如果數據集包含一個標識每個數據點所屬類別的標簽變量（如實驗組、時間段或其他分類信息），可以使用這些標簽對數據進行分組。例如，假設你有一個標簽變量 groupLabel，可以使用這個變量對數據進行分類：

Variable groupLabel = {"Group1", "Group1", "Group2", "Group2"}

Variable data = {1.2, 2.3, 3.4, 4.5}

通過這種方式，你可以根據 groupLabel 對數據進行分組，進行進一步的分析。

2. 分類數據分析

一旦數據分組，可以通過分類分析來進行統計、回歸、假設檢驗等操作。

a. 使用條件選擇器進行分類

可以使用條件語句來選擇和操作特定類別的數據。例如，你可以通過 If 條件選擇，提取特定標簽下的數據：

Variable group1Data

If groupLabel == "Group1"

    group1Data = data

EndIf

這樣就可以根據標簽選擇數據，并對其進行后續分析。

b. 統計分析

Igor Pro 提供了多種統計工具，你可以使用這些工具進行數據分組后的統計分析。例如，你可以計算每個組的均值、標準差等統計量：

Mean group1Mean = mean(group1Data)   // 計算Group1的均值

StdDev group1StdDev = stdev(group1Data)  // 計算Group1的標準差

同樣地，你可以使用類似的命令分析其他組的數據，進行多組數據之間的比較。

c. 分類回歸分析

對于更復雜的分類分析，特別是在處理回歸分析時，可以使用 Igor Pro 中的 多元回歸分析 來分類分析不同組之間的差異。你可以使用 Fit 命令對不同組的數據進行回歸分析：

Fit polynomial curve to group1Data

3. 圖形化展示數據

在進行數據分組和分類分析之后，你通常希望通過圖形展示結果。Igor Pro 提供了多種方式來展示不同類別數據的對比，常見的有箱形圖、分布圖、條形圖等。

a. 箱形圖

箱形圖是一種展示數據分布和分組統計的常用方法。在 Igor Pro 中，你可以通過以下方式繪制不同組的數據箱形圖：

Display/Box group1Data, group2Data

這樣你就能直觀地看到各組數據的分布范圍、均值、中位數等信息。

b. 條形圖

條形圖也可以用于比較不同組的統計特征，如均值或其他聚合數據。你可以通過以下命令繪制：

Display/barGraph group1Mean, group2Mean

c. 分布圖

如果你有多個類別的數據，Igor Pro 可以通過直方圖或密度圖展示各組數據的分布情況：

Display/histogram group1Data, group2Data

4. 使用分組標簽進行分析

如果你的數據集包含多個分類標簽，你可以使用這些標簽對數據進行分組并進行進一步的統計或圖形分析。你可以創建一個包含標簽的變量，并根據標簽對數據進行分組分析：

Variable labels = {"A", "B", "A", "B", "A"}

Variable data = {5.1, 3.2, 4.8, 2.9, 6.0}

// 使用標簽對數據進行分組

Variable groupAData, groupBData

groupAData = {data[labels == "A"]}

groupBData = {data[labels == "B"]}

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在Igor Pro中實現數據的分組與分類分析的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116（微信同號）。