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對于Figure的數據方面的特征，主要由兩方面產生影響：實驗設計，結果分析。
1 實驗設計
為了使我們最終Figure展現的結果是嚴謹的，我們就必須實驗開始前就進行合理的實驗設計。在清楚實驗流程、耗材試劑等基本情況后，我們的理解應該上升到一個新的高度：怎樣的結果才是嚴謹的、有意義的？
實驗設計的基本三原則是：對照，重復，隨機。
（1）對照原則（Control）
只有有比較才有鑒別。對照實驗可以鑒別出實驗組的效應，消除和控制非實驗因素，消除或減少實驗誤差或偏倚，保證實驗結果的可比性。如圖1，只有通過比較，才能得出“RARγ在癌組織內高表達，但在癌旁表達量較低”這一結論。
圖1 RARγ在癌組織與癌旁組織中的表達情況
常用的對照方法有以下幾種：
空白對照（Blank Control），不給予任何處理的對照。這在動物實驗以及實驗室方法研究中常采用以評定測量方法的準確度以及觀察實驗是否處于正常狀態等。
陽性對照（Positive Control），是一種干預方法，比如一種藥物,療法，或醫療器械，這種干預方法的有效性以前已經是明確的，只是為了說明新療法的有效性。陽性對照是與要進行的實驗內容很相似但不相同，而且其由經驗可以預見其結果，即應該得出正面的結果。
陰性對照（Negative Control），是肯定不會出現結果的“實驗組”，材料也是確定的。陰性對照除了實驗需要驗證的變量，其他條件全部都是與實驗組一樣的，用來排除其他實驗情況對結果產生的影響。
自身對照，即同一受試個體處理前后的比較，或者兩種處理一前一后的比較。
（2）重復原則（Replication）
這就要求我們多次重復實驗。在相同的實驗條件下，應該進行實驗全過程的重復，而不是最后讀數的重復。
另外，還必須有足夠的例數（樣本數）進行實驗。這樣可以保證在實驗結束時，實驗組與對照組的測定指標可能獲得顯著性所需的最少觀察數。
（3）隨機原則（Randomization）
按照遇機的原則進行抽樣或分組，使各受試對象被分配到各組的機會均等，而不受主觀因素的影響。
目前，常用的實驗設計方案有以下幾種：
（1）完全隨機設計
（2）配對設計
配對包括自身配對（如實驗前后比較，左右側比較，等）以及遺體配對（如同窩動物，病情、年齡等相同的病人，等）。
（3）隨機區組設計
（4）交叉設計
該方法可以在同一病人身上觀察兩種或多種處理的效應。
（5）重復測量設計
該方法為同一研究對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次觀察或測量的設計方法。其與隨機區組設計的區別在于：（1）同一研究對象的數據高度相關；（2）研究對象內的個時間點固定，不能隨機分配。
2 結果分析
在一幅Figure中，較之實驗的原始結果，更應該展示的是分析后的結果。
除了平常的均值、標準差分析外，還應針對不同的實驗目的、實驗設計采用不同的分析方法進行數據分析，如配對t-test、線性擬合、突變率分析、聚類分析、離散性分析、比對分析等等。根據不同的分析方法，我們也應該選擇不同的圖形進行展示，如柱圖、散點圖、線圖、箱圖、熱圖、流程圖等等。具體情況可看本專題下的Model Case一節。
值得一提的是，很多情況下，我們的實驗結果可能只是一幅幅的Photos，如Western Blot、免疫組化、活體腫瘤球大小分析等等。此時，我們就必需對這些圖片的結果進行數據化，再進行數據分析，并作出相關的Figure，這樣的結果才是完整的，如圖2所示。
圖2 免疫組化圖片數據化分析