做实验画图时，你是不是也遇到过这种尴尬场景：
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师兄
这几组差异显著，赶紧标出来
好，我加个*
不行，用字母标！
啊？P值要不要也写上
是不是瞬间懵圈：到底该用星号、P值，还是字母？
别慌，其实这三种方式各有应用场景。本文就带你彻底梳理——什么时候用“直白粗暴”的星号，什么时候写上“科学严谨”的P值，而什么时候必须祭出“专业范儿”的字母标注。尤其是字母标注，看完你会发现，它绝对是科研绘图里最优雅的一种表达方式。
👉 在正式开始前，如果你对“显著性差异”还不是很熟悉，可以先戳【数据不再迷茫！“t检验” VS “ANOVA”一看就懂】这篇文章，打好统计学的地基，再回来继续读这篇。
标注方式示例图
01
⭐星号标注：科研界的“通用语言”
在科研图表里，星号几乎是最常见的“显著性翻译器”，在柱状图、折线图等结果展示中经常见到。
约定俗成的标准是：
*：P < 0.05
** ：P < 0.01
*** ：P < 0.001
**** ：P < 0.0001
它的优点很明显：直观、省事，几颗小星星，就能让读者立刻分辨差异是否显著。
缺点也同样突出：当组数一多，星号像天女散花，图表看起来乱糟糟的，读者甚至要靠数星星来理解差异关系。
👉 适用场景：两组比较或者重点突出一两个差异。
星号标注图
核心要点：无论用哪种方式，都必须在图注（Figure Legend）中明确说明星号对应的P值阈值！例如：*P<0.05,**P<0.01, ***P<0.001。这是必不可少的学术规范。
02
🔢P值标注：精确但不美观
另一种方式是直接在图上写明具体P值（如P=0.032）或用区间表示（如P<0.001）。
这种方式胜在严谨、精确，特别适合强调统计的“分辨率”。在某些医学或临床研究里，读者往往更想看到具体数值，而不仅仅是几个星号。
但问题是：当图里有一堆“P=0.0xx”，画面就像一张成绩单📃，信息量大，却不够直观，普通读者需要仔细盯着数值去对比。
👉 适用场景：正文或补充材料表格中需要完整报告统计结果时；或者作为星号的补充，同时标注（如**，P=0.007），兼顾直观与精确。
p值标注图
03
🔤字母标注：多组比较的优雅解法
当比较三组及以上的数据时，字母标注是最推荐的选择。它不仅避免了“星号森林”，还能把所有组间关系清晰表达出来。
1. 标注逻辑
相同字母 → 差异不显著
不同字母 → 差异显著
例如：A组 = “a”，B组 = “b”，说明A≠B。
C组和A不显著，就标“a”；如果与B差异显著，就标“c”。
2. 标注步骤（以Prism为例）
(1) 将所有平均数从大到小排列。
(2) 最大均值标“a”，依次与其他组比较；若差异不显著，也标“a”；若显著不同，则标“b”。
(3) 再以“b”为基准，向上或向下比较，若无显著差异，则同标“b”；若有显著差异，则继续用新字母。
(4) 最终，相同字母表示无显著差异，不同字母表示有显著差异
上述步骤是字母分配的逻辑说明。实际使用 Prism 或其他统计软件时，字母标注结果取决于所选的多重比较方法。
👉 关于字母大小写：
通常，小写字母（如a, b, c）用于 α = 0.05 的显著性水平。
大写字母（如A, B, C）用于 α = 0.01 的水平。
但最重要的是，必须在图注中明确说明你所使用的字母体系是基于哪种显著性水平以及所使用的统计检验方法。
3. 实例：不同肥料对玉米产量的影响（t/ha）
微量元素C = a
有机肥B = b
复合肥A= c
未施肥 = d
解读：
-
微量元素C (a) 与其他所有处理组均显著不同，产量最高。
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有机肥B (b) 与复合肥A和未施肥显著不同，但与微量元素C差异显著，因此独立字母 b。
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复合肥A (c) 与未施肥显著不同，但与有机肥B差异显著，因此字母 c。
-
未施肥 (d) 与所有施肥组显著不同，产量最低，独立字母 d。
通过字母标注，可以直观看出各组产量差异关系：
不同字母 → 显著差异；相同字母 → 差异不显著
本例中没有共享字母，因此说明各组之间均存在显著差异
这样一来，整个组间关系清晰明了，比满图的“***”更优雅。
（左）星号标注图，（右）字母标注图
04
多重比较方法：字母标注背后的统计逻辑
很多人会把“多重比较”简单理解为“多个两两t检验”，其实不对。多重比较是在 ANOVA整体显著（F检验P< 0.05） 的前提下，再做的组间比较。
它的特点是：
-
误差由多个处理的方差合并估计，自由度更大 → 结果更稳定。
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先确认总体差异存在，再去挖掘具体差异，避免把偶然误差当成真实效应。
1. 选择多重比较方法的逻辑
在多重比较中，我们通常面临两类风险：
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α 错误（假阳性）：把没有差异的当成有差异。
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β 错误（假阴性）：把真实差异漏判成无差异。
不同方法在控制这两类错误上的取舍不同：
-
如果否认正确的后果严重（即更担心 α 错误），研究者会选择更严格的方法来控制假阳性。这种情况下，像Tukey法就是首选。
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如果漏判真实差异的后果严重（即更担心 β 错误），有时会采用更灵敏的方法（如 PLSD或SSR），以减少漏判差异的风险。在一些农业试验中，这类方法较常见。
2.为什么重点推荐 Tukey 法？
在国际期刊和科研实践中，Tukey法（HSD, Honestly Significant Difference）是最常见、最稳妥的选择。它的重要性体现在：
(1) 严格控制 α 错误
多组比较时，如果逐一做 t 检验，假阳性率会累积。
Tukey法能有效控制整体显著性水平，保证差异判断不被“虚假显著”干扰。
(2) 结果直观、便于解释
Tukey的比较结果常用字母标注法表示：相同字母 → 差异不显著，不同字母 → 差异显著。
这种方式直观清晰，广泛应用于论文和图表展示。
(3) 国际认可度高
不同领域的统计习惯各异，但Tukey法几乎是跨领域的“通用语言”。
在学术发表时，使用Tukey法可以避免在方法选择上被审稿人质疑。
05
三种标注方式的选择逻辑
因此实验绘图时是星号、P值，还是字母？
如何使用可参考下图：
06
结语
科研绘图不是简单的“装饰”，而是实验结果的语言。
星号标注，就像朋友圈点赞数：看多了，就知道差距大不大。
P值标注，像成绩单上的分数：给你精确的信息，但稍显冰冷。
字母标注，更像分档排名：同一档的同学成绩差不多，跨档才是真差异。
三种方式并没有绝对的“高下”，关键是要根据研究问题和读者群体来选择。
但如果你要做多组对比，字母标注往往能让你的图既专业又一目了然。
下次出图不妨试试字母标注，把你的结果讲清楚、讲漂亮。
💬 你在论文/汇报里最常用哪种标注？在评论区告诉我们吧，说不定会有同道中人和你共鸣。