軟件介紹
Medcalc 19中文版是功能強大的醫學統計與繪圖分析軟件，軟件具備多種功能，滿足醫學研究人員的數據分析需求，軟件具備了匯總統計、異常值檢測、分布圖、方差比檢驗、ROC曲線、數據對比圖、多重對比圖表、集群多重對比圖表、卡方檢驗、診斷檢驗、相對風險等多種強大的功能，支持將數據導出，從而便于用戶進行數據交互。
軟件功能
MedCalc旨在滿足生物醫學研究人員對大型數據集統計分析的要求。它為執行接收器操作特性曲線分析，數據繪圖，Bablok和Deming回歸等提供了必要的工具和功能。
通過具有超過100,000行的集成電子表格，MedCalc能夠讀取和顯示從Excel，SPSS，Dbase，Lotus導入的詳細數據或從SYLK，DIF或文本文件中提取的詳細數據?？梢暂p松地對信息進行排序，過濾或編輯。
內置數據瀏覽器提供了一種輕松管理數據，變量，注釋，文本和圖形的舒適方法，同時支持的圖形和圖表數組(散點圖，方法比較圖，子組圖或最多24個連續變量，生存曲線，連續測量，標準化平均曲線等等，使其非常適合分析趨勢和比較信息。
MedCalc最重要的特征之一與其ROC曲線分析功能有關。它可以生成具有95%置信區間的ROC曲線圖，計算所有閾值的特異性，靈敏度，預測值，似然比，生成結論性圖并確定ROC圖下面積的大小。最多可以比較6條ROC曲線，計算區域之間的差異，標準誤差，P值等。
MedCalc能夠處理缺失數據，創建子組，計算百分位數和功率轉換。它具有異常檢測，相關和回歸工具，Bland和Altman繪圖，同時還使您能夠運行Anova，方差比，均值，性能，卡方，Fisher和T檢驗。
由于多重比較圖功能，可以輕松生成統計報告的摘要，并且可以并排放置和查看數據。
MedCalc至少需要基本的統計知識才能充分發揮其潛力。其廣泛的功能使其成為運行方法比較研究和分析生物醫學數據的必備工具。
用于生物醫學研究的統計軟件，具有豐富的功能，圖形類型和用于執行ROC圖分析的高級模塊。
軟件特色
ROC曲線分析
理論總結
如何輸入ROC曲線分析數據
ROC曲線分析：計算并創建ROC曲線
交互式點圖：雙點圖，具有靈敏度和特異性的交互式計算
繪圖與標準值：繪制靈敏度和特異性與標準值的關系圖
情節與患病率：繪制預測值與疾病患病率的關系圖
預測值：使用敏感性，特異性和疾病流行率計算預測值
區間似然比：計算區間特定的似然比
ROC曲線的比較：執行最多6條ROC曲線的比較
獨立ROC曲線的比較：變量子組的ROC曲線分析
圖表菜單
“圖形”菜單包含用于創建其他統計圖的命令。
數據比較圖：用于比較2組數據的圖表
多個比較圖：用于在一個變量中比較子組(一個分類因子)的圖
聚類多個比較圖：用于在一個變量中比較子組(兩個分類因子)的圖
多變量圖：用于比較多達六個變量的圖
聚類多變量圖：用于比較多達六個變量的子組(一個分類因子)的圖
多行圖：創建一個圖表，顯示不同變量的連續觀察。
控制圖：創建控制圖
Youden圖：創建Youden圖以分析實驗室間數據
極坐標圖：創建極坐標圖
森林地塊：創建森林地塊
功能圖：繪制任何用戶定義的功能
測試菜單
“測試”菜單包括對表格或匯總數據的統計測試。當您沒有電子表格中的原始數據時，這些測試非常有用，例如：當你想比較時，例如文獻中報道了兩種方法，您無法訪問原始數據。
測試一個均值
測試一個比例
卡方檢驗：卡方檢驗
Fisher精確測試：對具有少量預期頻率的2x2表進行精確測試
McNemar測試配對比例(表格數據)
文的比較(t檢驗)：兩種獨立方法的比較(t檢驗)
標準偏差(F檢驗)：兩個獨立標準差的比較(F檢驗)
相關系數：兩個獨立相關系數的比較
比例：兩個獨立比例的比較(以百分比表示)
變異系數：兩個獨立變異系數的比較
獨立ROC曲線下的區域：兩條獨立ROC曲線的曲線下面積(AUC)的比較
費率保證間隔的速率：計算費率的泊松置信區間
比較兩種費率：比較兩種費率
相對風險：計算相對風險
優勢比：計算比值比
評估者間協議：評估關于匯總數據的評估者間協議(Kappa)
診斷測試(2x2表)：從2 x 2表中評估診斷測試(靈敏度，特異性等)
似然比(2xk表)：計算不同測試水平的似然比
樣本大小菜單
“樣本大小”菜單包含用于計算某些常見問題所需樣本大小的命令，同時考慮到差異的大小以及得出正確或錯誤結論的可能性。
單一均值：計算1平均值的測試樣本量
單一比例：計算1個比例的測試樣本量
兩種方法的比較：計算樣本大小以比較兩種方法
配對樣本t檢驗：計算樣本量以比較配對樣本的平均值
兩個比例的比較：計算樣本大小以比較兩個比例
McNemar：計算McNemar測試的樣本量(比較兩個成對比例)
相關系數：計算相關系數的樣本大小
生存分析(logrank檢驗)：計算樣本量以比較兩種存活率
Bland-Altman圖：使用Bland-Altman圖計算方法比較研究的樣本量
ROC曲線下面積：計算一條ROC曲線下面積的樣本大小
兩條ROC曲線的比較：計算樣本大小，以比較兩條相關ROC曲線下的面積
置信區間估計和精確度 - 計算預定置信區間寬度或精度的樣本大小
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