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对于Figure的数据方面的特征，主要由两方面产生影响：实验设计，结果分析。
1 实验设计
为了使我们最终Figure展现的结果是严谨的，我们就必须实验开始前就进行合理的实验设计。在清楚实验流程、耗材试剂等基本情况后，我们的理解应该上升到一个新的高度：怎样的结果才是严谨的、有意义的？
实验设计的基本三原则是：对照，重复，随机。
（1）对照原则（Control）
只有有比较才有鉴别。对照实验可以鉴别出实验组的效应，消除和控制非实验因素，消除或减少实验误差或偏倚，保证实验结果的可比性。如图1，只有通过比较，才能得出“RARγ在癌组织内高表达，但在癌旁表达量较低”这一结论。
图1 RARγ在癌组织与癌旁组织中的表达情况
常用的对照方法有以下几种：
空白对照（Blank Control），不给予任何处理的对照。这在动物实验以及实验室方法研究中常采用以评定测量方法的准确度以及观察实验是否处于正常状态等。
阳性对照（Positive Control），是一种干预方法，比如一种药物,疗法，或医疗器械，这种干预方法的有效性以前已经是明确的，只是为了说明新疗法的有效性。阳性对照是与要进行的实验内容很相似但不相同，而且其由经验可以预见其结果，即应该得出正面的结果。
阴性对照（Negative Control），是肯定不会出现结果的“实验组”，材料也是确定的。阴性对照除了实验需要验证的变量，其他条件全部都是与实验组一样的，用来排除其他实验情况对结果产生的影响。
自身对照，即同一受试个体处理前后的比较，或者两种处理一前一后的比较。
（2）重复原则（Replication）
这就要求我们多次重复实验。在相同的实验条件下，应该进行实验全过程的重复，而不是最后读数的重复。
另外，还必须有足够的例数（样本数）进行实验。这样可以保证在实验结束时，实验组与对照组的测定指标可能获得显著性所需的最少观察数。
（3）随机原则（Randomization）
按照遇机的原则进行抽样或分组，使各受试对象被分配到各组的机会均等，而不受主观因素的影响。
目前，常用的实验设计方案有以下几种：
（1）完全随机设计
（2）配对设计
配对包括自身配对（如实验前后比较，左右侧比较，等）以及遗体配对（如同窝动物，病情、年龄等相同的病人，等）。
（3）随机区组设计
（4）交叉设计
该方法可以在同一病人身上观察两种或多种处理的效应。
（5）重复测量设计
该方法为同一研究对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次观察或测量的设计方法。其与随机区组设计的区别在于：（1）同一研究对象的数据高度相关；（2）研究对象内的个时间点固定，不能随机分配。
2 结果分析
在一幅Figure中，较之实验的原始结果，更应该展示的是分析后的结果。
除了平常的均值、标准差分析外，还应针对不同的实验目的、实验设计采用不同的分析方法进行数据分析，如配对t-test、线性拟合、突变率分析、聚类分析、离散性分析、比对分析等等。根据不同的分析方法，我们也应该选择不同的图形进行展示，如柱图、散点图、线图、箱图、热图、流程图等等。具体情况可看本专题下的Model Case一节。
值得一提的是，很多情况下，我们的实验结果可能只是一幅幅的Photos，如Western Blot、免疫组化、活体肿瘤球大小分析等等。此时，我们就必需对这些图片的结果进行数据化，再进行数据分析，并作出相关的Figure，这样的结果才是完整的，如图2所示。
图2 免疫组化图片数据化分析