统计软件

当前位置:

MedCalc | 医学统计软件

MedCalc软件是一个专门为医学工作者设计的医学计算器,功能齐全。它可以帮助医生快速作出普通的医学计算,从而对症下药。提供超过76种常用的规则和方法,包括:病人数据、单位参数、费用计算等等。

 

它是快速的,界面友好和可靠的。MedCalc的ROC模块包括多达6种ROC曲线的对照。

软件同样包括用于方法对照研究的Bland -Altman图,Passing-Bablok和Deming回归。

 

新版本的MedCalc进行了一些更改:

Kaplan-Meier生存分析:通过KleinJP,MoeschbergerML(2003)(117-122)改变了计算中为存活的置信区间的方法(使用对数转换)

Passing-Bablok回归:改变了在特定决策水平上偏差的相对差异的计算

Bland-Altman图:在置信区间重叠的情况下,解决了置信区间显示中的问题

还有一些小的错误修复


MedCalc - 用户友好的统计软件

快速,可靠的统计软件

简单易学

一个版本包括所有功能

超过220个统计测试,程序和图表

ROC曲线分析参考软件......

方法比较和方法评估包括Bland&Altamn图,Passing&Bablok和Deming回归,......

免费更新

提供英语,中文(简体和繁体),法语,德语,意大利语,日语,汉语,波兰语,葡萄牙语(巴西),俄语,西班牙语用户界面(帮助文档和英文文档)


MedCalc for Windows综述

数据管理

集成的电子表格多达16384列和100000行

正确处理遗漏数据
异常值能方便的被排除
内置的所见即所得(WYSIWYG)的文本编辑器
导入Excel,Excel 2007,SPSS,DBase和Lotus文件,和SYLK,DIF或plain文本格式的文件
统计分析时的方便的子组选择

文档

详尽的帮助文件
PDF格式手册
MedCalc网站上的完整的HTML手册
对话框中的上下文帮助

ROC曲线分析

带有标准误,95%置信区间和p值的曲线下面积(area under the curve)
为所有可能极限值列出敏感性,特异性(specificity),似然率和正和负的预测值
带有95%置信边界的ROC曲线图形
极限值能够在带有自动计算功能的交互图表中被选择
敏感性和特异性对应标准值图
区间似然率
多达6个ROC曲线的对照:带有标准误,95%置信区间和p值的曲线下面积之间的差异
对应曲线下面积和ROC曲线对照的样本大小计算

图形

大量的图形
在图形中的数据点识别
命名,保存和重新创建图形和统计分析
在图形窗口中的统计信息

 

 

MedCalc兼容Windows XP, Windows Server 2003 , Windows Vista,Windows 7和Windows 8,8.1 或Windows 10; 或者 Windows Server 2003, 2008, 2012 and 2016 (all 32-bit and 64-bit versions supported)


Data management

Integrated spreadsheet with 1 048 576 rows and 16 384 columns.

Correct handling of missing data.

Outliers can easily be excluded.

Built-in WYSIWYG text editor.

Imports Excel, Excel 2007, SPSS, DBase and Lotus files, and files in SYLK, DIF or plain text format.

Easy selection of subgroups for statistical analysis.


MedCalc Documentation

Comprehensive help file.

Manual in PDF format (go to download area).

Complete HTML manual on MedCalc web site.

Context help in dialog boxes.


Statistical features

See list of statistical procedures.


ROC curve analysis

MedCalc is the reference software for ROC curve analysis. Our ROC curve analysis module includes:

Area under the curve (AUC) with standard error, 95% confidence interval, P-value. Offers choice between methodology of DeLong et al. (1988) and Hanley & McNeil (1982, 1983).

List of sensitivity, specificity, likelihood ratios, and positive and negative predictive values for all possible threshold values.

ROC curve graph with 95% Confidence Bounds.

Threshold values can be selected in an interactive dot diagram with automatic calculation of corresponding sensitivity and specificity.

Plot of sensitivity and specificity, or cost, versus criterion values.

Plot of predictive values versus prevalence.

Interval likelihood ratios.

Comparison of up to 6 ROC curves: difference between the areas under the ROC curves, with standard error, 95% confidence interval and P-value.

Sample size calculation for area under ROC curve and comparison of ROC curves.

Go to the ROC curve analysis section of the MedCalc manual for more information on ROC curve analysis in MedCalc.


Graphs

Lots of graphs, see Graph gallery.

Data point identification in graphs.

Draw text boxes, lines, arrows and connectors.

Name, save and recall graphs and statistics.

Statistical info in graph windows.

Save graphs as BMP, PNG, GIF, PCX, JPG or TIF files, or as PowerPoint slides (*.pptx).

 


Minitab | 功能强大的统计工具
Yaahp Pro | 层次分析软件

上一篇:

下一篇:

分享到: 0