正如预期，我们发现所有工具识别的ASV数量与试验组之间的效应大小呈正相关，未过滤数据的Spearman相关系数值在0.35–0.72之间(图2a),过滤数据的Spearman相关系数值在0.31–0.56之间(图公式为：A$2-A1 如图所示：
第一组和第二组的总算术平均值为：80+85+96+110+125+130+145+160)/8 = 116.375。第一组的算术平均值：80+85+96)/3 = 87 第二组的算术平均值：(110+125+130+1ν误差=32,误差均方MS误差=1. 27,检验的临界值以及小显著性差异值；第二部分为各试验组与对照组比较的情况，用“*”号说明所比较的两组之间差异有统计学意义，
它表示一组数据与这组数据的均值之间的偏差，大致表示每个数据与该数据组的平均值的离差程度。相对标准偏差表示一组数据的相对离散程度，是以将标准偏差和样本均值的比值表示的单个基因在两组之间的表达量差异散点图、箱线图4.火山图·根据logFC(横坐标)和P value(纵坐标)可以画火山图多基因差异分析·Foldchange(FC): 处理组平均值/对照组平均值·l
组间变异度riv通常使用方差分析来计算，其计算公式为：组间变异度riv=(各组平均值的方差)/(样本数-1)。在实际应用中，组间变异度riv可用于分析各种数据类型，例如在医疗领域中用结果：1.在CSOM中，听骨链固定、中断状态的0.5k Hz,1k Hz,2k Hz,4k Hz ABG和0.5k-4k Hz平均ABG均显着大于完整听骨链(P<0.05),而固定和中断状态的上述各频率ABG值
平均值就是把这组数相加，然后除以这组数的个数.不够，测量多组求平均目的有二：1.减少偶然误差.发现偏差大的数据可以及时剔除2.计算标准差的要求，误差理论(一门课程)要求一组数据至少7个以上，计算出的标准误差才科学.当然，中
