生物统计分析软件
GraphPad Prism是一款为科研人员研发的科研绘图工具,GraphPad Prism集科学图形、综合曲线拟合、非线性回归、可理解的统计数据、数据组织等多项数据统计绘图功能于一体,是科学分析、统计、绘图的工具。能进行自定义方程曲线拟合的软件中,GraphPad Prism的操作简便快捷,拟合前参数设置方便,拟合速度快,并支援批量拟合。
GraphPad Prism适用于Windows和Mac,具有增强的数据可视化和图形定制、更直观的导航和更复杂的统计分析。软件有八种不同类型的数据表,运行您想要运行的分析进行格式化,并能比用盒须图或的条形图更清晰的显示大数据集的分布。
GraPhPad Prism结合了科学的图形,的曲线拟合(非线性回归),统计和数据组织。它是为医学院校和制药公司中的实验生物学家设计的,尤其是药理学和生理学的生物学家。GraphPad Prism现在已被生物学家以及社会和自然科学家广泛使用。
软件
分析清单
完成分析后,软件的分析检查表可帮助选择适合您的实验设计的分析,并了解分析背后的假设。
追溯分析
除非能记录数据的分析方式,否则这不是真正的科学。对它来说这不是问题。您远不会想知道结果如何。即使工作是由人完成的,您也可以查看(并更改)所以分析选择,并查看分析顺序(即在曲线拟合之前件X值转换为对数)。同样,可以检查误差条是否SD还是SEM(或)。
自动化编程
项目的所以部分都是相互关联的。这着当修复数据输入错误时,它会自动更新结果,图形和布局。优点是可以立即分析重复试验。在使用来自试验的数据完成分析和绘图步骤之后,就重复这些步骤。软件提供了几种回收工作的方法—分析和绘制重复实验,重复繁琐的步骤,脚本或编程。还为那些想要更复杂的自动化的人提供脚本语言。
自动错误条
如果输入原始数据,它可以自动将误差条绘制为SD,SEM,范围,四分位数范围或95%置信区间。如果您在位置计算了误差值,请将它们输入标记(SD或SEM)子列。该软件的分析(即t检验,ANOVA,回归)将考虑SD(或SEM)和样本大小。
工作记录
项目文件数据、分析和图形。它的文件可以是您实验的记录。文件可以任意数量的数据表、信息页面、分析结果、图表和页面布局。数据表可以分析数据和图形,还可以您决定排除的数据,这些数据保留在数据表中(蓝色斜体)。可以突出显示稍后要查看的值。信息页面都可以存储成非结构化注释和结构化信息常量,例如批号、浓度、笔记本页码等。图形和布局可以用文字、线条、箭头、方框、表格、方程式、图片等装饰。用颜色编码的浮动笔记对页面进行注释,并突出显示(您选择的颜色)要再次查看的页面名称,或者人查看。将文件保存在计算机或网络上,或直接保存到基于云的实验笔记本LabArchives。
准备发布
该软件将从原始数据转移到图形(或布局),准备好演示文稿、海报或。单击即可将完成的图形或布局发送到PowerPoint或Word。当然,复制和粘贴也可以。导出为TIFF、EPS、JPG或PDF(及)格式,以及满足科学期刊要求的选项。
非线性回归
非线性回归是分析选择的工具,但通常比它需要的更难。实际上,您通常可以在步骤中拟合曲线。从常用方程的广泛列表中选择方程式(或输入自己的方程式),软件自动完成剩下的方程式—拟合曲线,将结果显示为表格,在图表上绘制曲线,并插入未知值。将多个数据集的数据并排放置在有组织的数据表上,可以同时将数据集放入其中。
可以将相同的模型分别放入数据集,使用全局非线性回归在数据集之间共享参数值,或将不同的模型拟合到不同的数据集中。软件还为您提供了的配件选择。可以将拟合参数的置信区间报告为不对称范围(轮廓似然法),这比通常的对称区间更。还可以从标准曲线中自动插入未知值(即分析RAI数据)。使用F检验或Akaike的信息准则(AIC)比较两个方程的拟合,绘制残差,识别离群值,差分权重数据点,测试正常性的残差,等等。
可以理解的统计数据
虽然它不会取代大型统计程序,但它可以让您执行实验室和临床研究人员常用的基本统计测试。提供t检验,非参数比较、单、双和三向方差分析,应急表的分析和生存分析。分析选择以清晰的语言呈现,避免了不的统计术语。软件提供可理解的统计帮助。从数据分析对话框中按“Learn”按钮,在线文档将解释分析的原理,以帮助您做出的选择。一旦做出选择,它就会在有组织,易于理解的表格上展示结果。文档超出了您的预期。其中一半以上用于解释基本统计和非线性曲线拟合,教您正确分析数据。
软件可用的功能
统计比较
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配对或非配对t检验。报告P值和置信区间
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自动生成多次t检验分析的火山图(差值相比于P值)
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非参数Mann-Whitney检验,中位数差值的置信区间
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十余种统计比较
非线性回归
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拟合105个内置方程之一,或输入您自己的方程式。:指数生长、指数平台、Gompertz、Logistic和beta(先增长后衰减)
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输入微分或隐式方程
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输入用于不同数据集的方程
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非线性回归
列统计
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计算描述性统计:小值、大值、四分位数、均值、标准差(SD)、标准误(SEM)、置信区间(CI)、变异系数(CV)、偏度、峰度
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含置信区间的均值或几何均值
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频率分布,累积直方图
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列统计
简易的线性回归和相关性
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计算含置信区间的斜率和截距
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强制回归线穿过指定点
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拟合以复制Y值或均值Y
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线性回归
广义线性模型(GLM)
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使用新的多变量数据表生成多个自变量与单个因变量的相关模型
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多元线性回归(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为二进制时;是/否、通过/失败等)
临床(诊断)实验室统计
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Bland-Altman图
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受试者工作(ROC)曲线
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Deming回归(II型线性回归)
模拟
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模拟XY、列或列联表
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重复模拟数据的分析,作为Monta-Carlo分析
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根据选择或输入的方程式和您选择的参数值绘制函数图
计算
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曲线下面积,含置信区间
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转换数据
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标准化
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计算
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