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GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具

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GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具 v9.3.1.471

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GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具是一款專門為用戶們打造的便捷好用的科學(xué)繪圖和統(tǒng)計(jì)分析軟件,你可以高效的將數(shù)據(jù)收集起來(lái)便捷的進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析繪圖生成分析報(bào)告等等,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化,超多的模版提供給你,讓你可以快速高效的生成高質(zhì)量的圖表和圖形,感興趣的用戶快來(lái)KK下載體驗(yàn)吧~

GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具功能

1.有效組織數(shù)據(jù):Prism為您的分析進(jìn)行了特別的設(shè)計(jì)--定量分析和分類數(shù)據(jù)分析。使得正確輸入數(shù)據(jù)、選擇合適的分析和創(chuàng)建精美的圖表變得更加容易。

2.進(jìn)行正確的分析:避免使用統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)。Prism使用清晰的語(yǔ)言提供大量的分析庫(kù),涵蓋從普通到高度特定的分析,包括非線性回歸、t檢驗(yàn)、方差分析等。

3.一鍵式回歸分析:沒(méi)有其他程序能像Prism那樣簡(jiǎn)化曲線擬合。選擇方程式,即可完成其余工作-擬合曲線、在圖形上繪制曲線并插入未知值。

GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具優(yōu)勢(shì)

統(tǒng)計(jì)分析易如反掌

Graphpad Prism是專為科學(xué)家而不是統(tǒng)計(jì)人員而構(gòu)建的通用統(tǒng)計(jì)工具。將數(shù)據(jù)輸入用于科學(xué)研究的表格中,Prism指導(dǎo)您進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而簡(jiǎn)化您的研究工作流程,從而獲得一個(gè)良好的開(kāi)端,無(wú)需編程。

做出更準(zhǔn)確、更明智的分析選擇

Prism避免使用統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)。Prism使用清晰的語(yǔ)言提供大量的分析庫(kù),涵蓋從普通到高度特定的分析 — 包括非線性回歸、t檢驗(yàn)、非參數(shù)比較、方差分析(單因素、雙因素和三因素)、列聯(lián)表分析、生存分析等等。每項(xiàng)分析都列有一個(gè)清單,以幫助您了解所需的統(tǒng)計(jì)假設(shè)并確認(rèn)您選擇了適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)。

得心應(yīng)手獲得幫助

Prism能夠降低統(tǒng)計(jì)的復(fù)雜性,Prism 的在線幫助超出您的預(yù)期,幾乎每個(gè)步驟都可從在線 Prism 指南中訪問(wèn)數(shù)千頁(yè)信息。 瀏覽圖形組合(Graph Portfolio),了解如何繪制眾多的圖形類型。 教程數(shù)據(jù)集還可幫助您理解執(zhí)行某些分析的原因以及如何解讀結(jié)果。

用您的數(shù)據(jù)講述故事

Prism便于您與同事合作、接收同事的反饋以及與世界分享您的研究。Prism輕松從數(shù)據(jù)到優(yōu)雅的出版物質(zhì)量的圖表。Prism提供了無(wú)數(shù)方法來(lái)自定義圖形,從配色方案到如何組織數(shù)據(jù)。導(dǎo)出為幾乎任何格式,發(fā)送到 PowerPoint,或直接從應(yīng)用程序發(fā)送電子郵件。

一鍵式回歸分析

沒(méi)有其他程序能像 Prism 那樣簡(jiǎn)化曲線擬合。 選擇方程式,Prism 即可完成其余工作 - 擬合曲線、顯示結(jié)果和函數(shù)參數(shù)列表,在圖形上繪制曲線并插入未知值。

Graphpad使您專注于研究而不是軟件

無(wú)需編碼。 圖形和結(jié)果會(huì)實(shí)時(shí)自動(dòng)更新。 數(shù)據(jù)和分析的任何更改(添加丟失的數(shù)據(jù)、省略錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)別字或更改分析選擇)都將立即反映在結(jié)果、圖形和布局中。

GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具特色

1.無(wú)需編碼:只需點(diǎn)擊一下,即可自動(dòng)將多個(gè)成對(duì)比較添加到您的分析中。只需點(diǎn)擊工具欄按鈕,即可執(zhí)行這些線和星號(hào)的自定義選項(xiàng)。

2.眾多的自定義圖形方法:更直觀地展示您的數(shù)據(jù),而不是操作軟件。Prism讓創(chuàng)建所需的圖形變得容易。選擇圖形類型,然后自定義任何部分-數(shù)據(jù)的排列方式等。

3.一鍵導(dǎo)出出版質(zhì)量的圖形:減少發(fā)表所需的時(shí)間。Prism允許您自定義導(dǎo)出(文件類型、分辨率、透明度、尺寸、色彩空間RGB/CMYK),以滿足期刊的要求。

GraphPad Prism醫(yī)學(xué)圖表可視化工具亮點(diǎn)

一、更高維度的數(shù)據(jù)!

Prism 9對(duì)多變量數(shù)據(jù)表進(jìn)行了許多重大改進(jìn)。使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)探索更大的數(shù)據(jù)集,并通過(guò)以下改進(jìn)執(zhí)行新的和改進(jìn)的分析:

1、增加的數(shù)據(jù)限制-在每個(gè)數(shù)據(jù)表中最多輸入1024列數(shù)據(jù)

2、自動(dòng)識(shí)別變量類型-將多變量數(shù)據(jù)表中的變量識(shí)別為連續(xù)值,分類值或標(biāo)簽值

3、數(shù)據(jù)表中的文本信息-直接以文本形式輸入數(shù)據(jù)。無(wú)需編碼“ 0”和“ 1”之類的變量,只需直接在數(shù)據(jù)表中輸入“ Male”和“ Female”

4、自動(dòng)變量編碼-輸入您的數(shù)據(jù),讓Prism負(fù)責(zé)其余的工作。Prism會(huì)自動(dòng)將分類文本變量編碼為數(shù)字“虛擬”變量

二、主成分分析(PCA)

有時(shí),收集的變量數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)可供研究的學(xué)科數(shù)量??紤]基因表達(dá)研究,其中從分為兩組的受試者中測(cè)量了成百上千種不同基因的表達(dá)水平:治療組和對(duì)照組??赡軆H僅是變量太多而無(wú)法使模型適合數(shù)據(jù)。但是,選擇一些要從分析中排除的變量只會(huì)丟掉可能有用的信息!PCA是一種“降維”技術(shù),可用于減少所需變量的數(shù)量,同時(shí)從數(shù)據(jù)中消除盡可能少的信息。

PCA中可用的其他功能包括:

1、通過(guò)平行分析(以及Kaiser方法,總方差閾值方法等)選擇組件

2、碎石圖,分?jǐn)?shù)圖和雙線圖的生成

3、自動(dòng)準(zhǔn)備PCA結(jié)果以進(jìn)一步用于多元線性回歸(主成分回歸)

三、向圖形添加新尺寸

直接從原始數(shù)據(jù),符號(hào)位置(X和Y坐標(biāo)),大小和填充顏色的編碼變量創(chuàng)建氣泡圖。請(qǐng)注意,可以使用分類(分組)或連續(xù)變量來(lái)定義符號(hào)顏色和符號(hào)大小。

在此圖上,超過(guò)100個(gè)國(guó)家/地區(qū)顯示為單個(gè)圓圈。每個(gè)圓圈的X坐標(biāo)代表該國(guó)的GDP(PPP),而Y坐標(biāo)代表出生時(shí)的平均預(yù)期壽命。每個(gè)符號(hào)的大小與其所代表的國(guó)家的人口成比例(兩個(gè)最大的符號(hào)分別代表中國(guó)和印度)。最后,每個(gè)符號(hào)的顏色代表該國(guó)家所在的大陸。在這種情況下,此最終變量(顏色)是分類變量,但氣泡圖中的顏色也可以由連續(xù)變量定義:在該圖中,符號(hào)的X坐標(biāo),Y坐標(biāo)和大小與以前相同。但是,現(xiàn)在該符號(hào)的顏色連續(xù)不斷地代表該國(guó)家每1000個(gè)人的出生率。棱鏡現(xiàn)在還具有內(nèi)置的半透明配色方案,以便可以更清晰地看到重疊的符號(hào)。

四、自動(dòng)將多個(gè)比較結(jié)果添加到圖形!

只需執(zhí)行多個(gè)成對(duì)比較的適當(dāng)分析即可。然后單擊一次以將這些結(jié)果自動(dòng)添加到圖形中。要自定義這些行和星號(hào),只需再次單擊工具欄按鈕。調(diào)整數(shù)據(jù)或分析,圖形上顯示的結(jié)果將自動(dòng)更新。但是請(qǐng)記住,P值只是故事的一部分。別忘了報(bào)告效果估算值(例如,均值差異為95%置信區(qū)間!)

五、使用估計(jì)圖更好地可視化T測(cè)試結(jié)果

在測(cè)試中執(zhí)行,Prism現(xiàn)在將自動(dòng)創(chuàng)建結(jié)果的估計(jì)圖。在此圖上,兩組的原始數(shù)據(jù)都將繪制在左側(cè)的Y軸上。在右邊的Y軸上,將繪制組均值的差及其95%置信區(qū)間。該可視化提供的信息比單獨(dú)的P值還多,因?yàn)樗粌H顯示了95%CI是否包含零(如果95%CI包含零,則P值將大于0.05;它還顯示了95%CI的寬度)。如果95%CI不包括零,則P值將小于0.05)

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