GraphPad Prism
全面的分(fēn)析和强大的统计能(néng)力,一切易如反掌
有(yǒu)效组织您的数据
Prism為(wèi)您的分(fēn)析进行了特别的设计 -- 定量分(fēn)析和分(fēn)类数据分(fēn)析。使得正确输入数据、选择合适的分(fēn)析和创建精美的图表变得更加容易。
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进行正确的分(fēn)析
避免使用(yòng)统计术语。Prism使用(yòng)清晰的语言提供大量的分(fēn)析库,涵盖从普通到高度特定的分(fēn)析 — 包括非線(xiàn)性回归、t检验、非参数比较、方差分(fēn)析(单因素、双因素和三因素)、列联表分(fēn)析、生存分(fēn)析等等。每项分(fēn)析都列有(yǒu)一个清单,以帮助您了解所需的统计假设并确认您选择了适当的检验。
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使用(yòng)中随时获得帮助
降低统计的复杂性,Prism的在線(xiàn)帮助超出您的预期,几乎每个步骤都可(kě)从在線(xiàn)Prism指南中访问数千页信息。 浏览图形组合(Graph Portfolio),了解如何绘制众多(duō)的图形类型。 教程数据集还可(kě)帮助您理(lǐ)解执行某些分(fēn)析的原因以及如何解读结果。
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巧干,而不是苦干
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一键式回归分(fēn)析
没有(yǒu)其他(tā)程序能(néng)像Prism那样简化曲線(xiàn)拟合。 选择方程式,Prism即可(kě)完成其余工作 - 拟合曲線(xiàn)、显示结果和函数参数列表,在图形上绘制曲線(xiàn)并插入未知值。
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专注于研究而不是软件
无需编码。 图形和结果会实时自动更新(xīn)。 数据和分(fēn)析的任何更改(添加丢失的数据、省略错误的数据、纠正错别字或更改分(fēn)析选择)都将立即反映在结果、图形和布局中。
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无需编程即可(kě)让您的工作自动执行
只需点击一下,即可(kě)自动将多(duō)个成对比较添加到您的分(fēn)析中。只需点击工具栏按钮,即可(kě)执行这些線(xiàn)和星号的自定义选项。对数据或分(fēn)析进行的调整,图上显示的分(fēn)析结果也将自动更新(xīn)。
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优美绘图和分(fēn)享工作成果的最快方法
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众多(duō)的自定义图形方法
更直观地展示您的数据,而不是操作软件。 Prism让创建所需的图形变得容易。 选择图形类型,然后自定义任何部分(fēn) - 数据的排列方式、数据点的样式、标签、字體(tǐ)、颜色等等。 自定义选项不尽其数。
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探索你的数据
让您集中精力分(fēn)析最相关的数据。您可(kě)自定义如何在数据中表示关系,以有(yǒu)效地探索大量数据集。
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一键导出出版质量的图形
减少发表所需的时间。 Prism允许您自定义导出(文(wén)件类型、分(fēn)辨率、透明度、尺寸、色彩空间 RGB/CMYK),以满足期刊的要求。 设置默认值以节省时间。
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加强协作
不仅限于分(fēn)享您的图表。 Prism全面记录您的数据,使您能(néng)够与其他(tā)科(kē)學(xué)家有(yǒu)效进行协作。 Prism项目的所有(yǒu)部分(fēn)(原始数据、分(fēn)析、结果、图形和布局)都包含在一个单一的文(wén)件中,一次单击即可(kě)完成共享。 这样,其他(tā)人就可(kě)以轻松同步您的工作,从而提高了结果的清晰度并简化了协作过程。
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发掘GraphPad Prism中可(kě)用(yòng)统计特征的多(duō)样性
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统计比较
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配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信區(qū)间。
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通过多(duō)重t检验分(fēn)析自动生成火山(shān)图(注意与P值的不同)。
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非参数 Mann-Whitney 检验,包括中位数差值的置信區(qū)间。
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用(yòng)于比较两组的 Kolmogorov-Smirnov 检验。
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含中位数置信區(qū)间的 Wilcoxon 检验。
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一次执行多(duō)个 t 检验,使用(yòng)错误发现率(或 Bonferroni 多(duō)重比较)选择哪些比较是需要进一步研究的新(xīn)发现。
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进行普通或重复测量方差分(fēn)析,然后进行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多(duō)重比较检验,趋势后验或 Fisher 最小(xiǎo)显著性检验。
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在不假设群體(tǐ)具有(yǒu)相同标准偏差的情况下,使用(yòng) Brown-Forsythe 和 Welch 方差分(fēn)析进行单因素方差分(fēn)析,然后进行适当的比较检验(Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3)
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许多(duō)多(duō)重比较测试都伴随着置信區(qū)间和多(duō)重性调整的P值。
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进行 Greenhouse-Geisser 校正,因此重复测量的单向、双向和三向方差分(fēn)析不必假设结果呈球形分(fēn)布。 选择此项时,多(duō)个比较检验也不必假设呈球形分(fēn)布。
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含 Dunn 后验的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非参数单向方差分(fēn)析。
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Fisher 精确检验或卡方检验。 计算含置信區(qū)间的相对风险和优势比。
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对一个或两个因素进行重复测量的数据进行双向方差分(fēn)析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多(duō)重比较检验主要和简单效应。
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三向方差分(fēn)析(限制在其中两个因素中的两个级别,和在第三个因素中的任意数量的级别)。
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使用(yòng)混合效应模型(类似于重复测量方差分(fēn)析,但能(néng)够处理(lǐ)丢失的数据),分(fēn)析重复测量数据(单向、双向和三向)。
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Kaplan-Meier 生存分(fēn)析。 应用(yòng)对数秩检验(包括趋势检验)比较曲線(xiàn)。
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使用(yòng)嵌套 t 检验或嵌套单向方差分(fēn)析比较嵌套数据表中的数据(使用(yòng)混合效应模型)。
非線(xiàn)性回归
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拟合我们的 105 个内置方程式之一,或输入您自己的方程式。 现在包括生長(cháng)方程族: 指数生長(cháng)、指数平台、Gompertz、Logistic 和 beta(先增長(cháng)后衰减)。
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输入微分(fēn)或隐式方程。
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输入用(yòng)于不同数据集的方程。
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全局非線(xiàn)性回归 – 在数据集之间共享参数。
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强大的非線(xiàn)性回归功能(néng)。
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自动识别或消除离群值。
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使用(yòng)额外的平方和 F 检验或 AICc 比较模型。
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比较数据集之间的参数。
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应用(yòng)约束。
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通过几种方法差分(fēn)权重,并评估加权方法的效果。
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接受自动初始估计值或输入您自己的值。
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在指定的X值范围内自动绘制曲線(xiàn)图。
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使用(yòng)参数 SE 或 CI 量化拟合精度。 置信區(qū)间可(kě)為(wèi)对称性(传统上)或不对称性(更准确)。
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应用(yòng) Hougaard 偏度量化不精确的对称性。
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绘制置信度或预测带。
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检验残差的正态性。
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运行或复制模型充分(fēn)性检验。
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报告协方差矩阵或依赖集。
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从最佳拟合曲線(xiàn)中轻松插入数据点。
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将直線(xiàn)拟合到两个数据集,并确定交点和双方斜率。
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主成分(fēn)分(fēn)析
多(duō)变量绘图Multiple Variable Graphing
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指定定义轴坐(zuò)标、颜色及尺寸的变量
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创建气泡图
列统计
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计算描述性统计: 最小(xiǎo)值、最大值、四分(fēn)位数、均值、标准差(SD)、标准误(SEM)、置信區(qū)间(CI)、变异系数(CV)、偏度、峰度。
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含置信區(qū)间的均值或几何均值。
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频率分(fēn)布(从 bin 到直方图),包括累积直方图。
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通过四种方法进行正态性检验(新(xīn)功能(néng): Anderson-Darling)。
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对数正态性检验,以及从正态(高斯)与对数正态分(fēn)布中取样的可(kě)能(néng)性。
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创建 QQ 图作為(wèi)正态性检验的一部分(fēn)。
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单样本 t 检验或 Wilcoxon 检验,用(yòng)于对柱均值(或中位数)和理(lǐ)论值进行比较。
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使用(yòng) Grubbs 或 ROUT 方法鉴别异常值。
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分(fēn)析批量 P 值,应用(yòng) Bonferroni 多(duō)重比较或 FDR 方法识别“重大”研究结果或发现。
简易的線(xiàn)性回归和相关性
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计算含置信區(qū)间的斜率和截距。
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强制回归線(xiàn)穿过指定点。
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拟合以复制 Y 值或均值 Y。
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应用(yòng)运行测试来检验線(xiàn)性度偏离。
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用(yòng)四种不同方式(包括 QQ 图)计算和绘制残差图。
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比较两条或更多(duō)条回归線(xiàn)的斜率和截距。
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沿标准曲線(xiàn)插入新(xīn)点。
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Pearson 或 Spearman(非参数)相关性。
广义線(xiàn)性模型(GLM)
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使用(yòng)新(xīn)的多(duō)变量数据表生成多(duō)个自变量与单个因变量的相关模型。
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多(duō)元線(xiàn)性回归(当Y连续时)。
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泊松回归(当Y计数时;0,1,2,...)
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逻辑回归(当Y為(wèi)二进制时;是/否、通过/失败等)。
临床(诊断)实验室统计
模拟
其他(tā)计算
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