流式数据分析 | 平均荧光强度 (MFI)
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平均荧光强度(Mean Fluorescence Intensity, MFI)是描述偶联抗体的信号强弱的一种方法。
我们在阅读文献时，一般看到的MFI有两种：Mean Fluorescence Intensity或Median Fluorescence Intensity。
除了Mean和Median，还有Mode和Geometric mean，又该如何选择呢？
Mean：平均值
Median：中位数
Mode：众数
Geometric mean：几何平均数
Mean
平均数是全部数据总和除以这组数据的个数，在流式数据分析中常应用于线性正态分布中。
优点：它具有优良的数学性质，是实际中应用最广泛的集中趋势测度值。
缺点：是易受数据极端值的影响，对于偏态分布的数据，均值的代表性较差。
Median
中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数，左右各有50%数据。
优点：不受数据极端值的影响，对于具有偏态分布的数据，中位数的代表性要比平均值好。中位数能揭示平均值掩盖的真相。是流式里面用的比较多的一个统计值。
Mode
众数是一组数据中出现次数最多的那个数。众数是一组数据分布的峰值，是一种位置代表值。
优点：易于理解，不受极端值的影响。
缺点：具有不唯一性，对于一组数据可能有一个众数，也可能有两个或多个众数。用的比较少。
Geometric mean
几何平均数是指n个观察值连乘积的n次方根，在流式数据分析中常应用于对数正态分布中。几何平均数受极端值的影响较算术平均数（平均值）小。
代表流式实验为一些普遍蛋白表达类的结果，例如一些在细胞上全部表达的蛋白指标，当然这种情况相对少一些。
添加 MFI操作方法
目标荧光通道的上一个门，鼠标右键选择add statistic 或者使用快捷键ctrl+B；然后选择想要分析的 PE-A，点击 Add 可以使其 MFI 在Σ Statistion 框中显示。
小结：
在标准的正态分布下，Mean= Median= Mode。
但是通常在流式中因为总会出现异常值(异常高或异常低的值)，不是完美的正态分布，而Median不受数据形态分布的影响，不需要是正态分布，所以流式数据分析时使用Median，以降低异常值对整个数据的影响。
对于分群明显的样本，使用百分比将产生更容易解释和更具有统计学意义的数据。
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