Prism

Analysieren, graphieren und präsentieren wissenschaftliche Daten schneller als je zuvor mit Prism!

Statistische Vergleiche

  • Verbundene oder unverbundene T-Tests. Meldet P-Werte und Konfidenzintervallen.
  • Parameterfreier Mann-Whitney-Test, einschliesslich Konfidenzintervallen von Differenzen zwischen Mittelwerten.
  • Kolmogorov-Smirnov-Test zum vergleichen zweier Gruppen.
  • Wilcoxon-Test mit Konfidenzintervallen von Mittelwerten.
  • Führen Sie mehrere T-Tests gleichzeitig durch, mit Hilfe von False-Discover-Rate (oder multiplen Bonferroni Vergleichen) um auszuwählen welche Vergleiche Ergebnisse sind, die weiterverfolgt werden sollen.
  • Gewöhnliche oder wiederholte Messungen eines einfaktotriellen ANOVA gefolgt von multiplen Tukey-, Newman-Keuls-, Dunnett-, Bonferroni- oder Holm-Sidak-Vergleichstest, der Post-Test für Tendenz, oder Fisher’s Least-Significant-Tests.
  • Viele multiple Vergleichstests sind begleitet von Konfidenzintervallen und Multiplizität angepassten P-Werten.
  • Greenhouse-Geisser-Korrektur damit wiederholte einfaktorielle ANOVA-Werte nicht von einer Sphärizität ausgehen. Wenn dies ausgewählt ist, gehen multiple Vergleichstests auch nicht von einer Sphärizität aus.
  • Kruskal-Wallis oder Friedman parameterfreie einfaktorielle ANOVA mit Dunn’s Post-Test.
  • Fisher’s Exakter Test oder der Chi-Square-Test. Errechnen Sie das relative Risiko- und Wahrscheinlichkeitsverhältnis mit Konfidenzintervallen.
  • Zweifaktotrieller ANOVA, sogar mit fehlenden Werten mit einigen Post-Tests.
  • Zweifaktotrieller ANOVA, mit wiederholten Messungen mit einem oder beiden Faktoren. Multiple Tukey-, Newman-Keuls-, Dunnett-, Bonferron-, Holm-Sidak, oder Fishers-LSD-Vergleiche zum testen von Haupt- und simplen Effekten.
  • Dreifaktorieller ANOVA (begrenzt auf zwei Stufen in zwei der Faktoren, und einer beliebigen Anzahl von Stufen im dritten Faktor).
  • Kaplan-Meier-Überlebenskurve. Vergleichen Sie Kurven mit dem Log-Rank-Test (Einschliesslich Test für Tendenz).

Säulen Statistiken

  • Berechnen Sie Min, Max, Quartilen, Mittelwerte, SD, SEM, CI, CV,
  • Mittelwerte oder geometrische Mittelwerte mit Konfidenzintervallen.
  • Häufigkeitsverteilung (Klasse zum Histogram), einschliesslich kumulative Histogramme.
  • Normalität mit Hilfe von drei Methoden testen.
  • Einstichproben-T-Test oder Wilcoxon-Test zum vergleichen des Säulenmittelwerts (oder Median) mit einem theoretischen Wert.
  • Schräge und Wölbung.
  • Identifizieren Sie Aussreisser mit Hilfe der Grubbs- oder ROUT-Methode.

Lineare Regression und Korrelation

  • Berechnen Sie Neigung und Abschnitt mit Konferenzintervallen.
  • Forcieren Sie die Regressionslinie durch einen bestimmten Punkt.
  • Fähigkeit um Y-Werte oder Y-Mittelwerte zu replizieren.
  • Test zur Ankunft von Linerarität mit einem Runs-Test.
  • Restwerte berechnen und grafisch darstellen.
  • Vergleichen Sie die Neigung und Abschnitt von zwei oder mehr Regressionslinien.
  • Interpolieren Sie neue Punkte entlang der Standardkurve.
  • Pearson- oder Spearman-Korrelation (nichtparametrisch).
  • Analysieren Sie einen Stapel von P-Werten, mit Hilfe von multiplen Bonferroni-Vergleichen oder dem FDR-Ansatz um „signifikante“ Ergebnisse oder Entdeckungen zu identifizieren.

Nichtlineare Regression

  • Nutzen Sie eine unserer 105 integrierten Gleichungen, oder geben Sie ihre eigene ein.
  • Nutzen Sie differenziale oder implizierte Gleichungen ein.
  • Nutzen Sie unterschiedliche Gleichungen für unterschiedliche Datensätze.
  • Globale nichtlineare Regression – teilen Sie Parameter zwischen Datensätzen.
  • Robuste nichtlineare Regression.
  • Automatische Ausreisseridentifikation oder Elimination.
  • Vergleichen Sie Modelle mit Hilfe von Extra-Sum-of-Squares-F-Test oder AICc.
  • Vergleichen Sie Parameter zwischen Datensätzen.
  • Wenden Sie Einschränkungen an.
  • Nutzen Sie differentielle Gewichtspunkte mit mehreren Methoden und bewerten Sie wie gut Ihre Gewichtsmethode funktioniert hat.
  • Akzeptieren Sie automatisch erste Schätzungswerte oder geben Sie ihre eigenen ein.
  • Automatische grafische Kurve der angegebenen Reichweite von X-Werten.
  • Messen Sie Passgenauigkeit mit SE oder CI von Parametern. Konferenzintervalle können symetrisch sein (traditionell) oder asymetrisch (präziser).
  • Messen Sie die Symetrie der Ungenauigkeit mit Hilfe der Hougaard’s-Schräge.
  • Zeichnen Sie Konfidenz- oder Vorhersagestreifen ein.
  • Testen Sie die Normalität von Restwerten.
  • Serien- oder Wiederholungstest der Angemesseheit eines Modells.
  • Melden der Kovarianzmatrix oder einer Reihe von Abhängigkeiten.
  • Interpolieren Sie ganz einfach Punkte der Ausgleichskurve.

Klinische (diagnostische) Laborstatistiken

  • Bland-Altman-Plots.
  • Receiver-Operator-Characteristic (ROC) Kurven.
  • Deming-Regression (Typ ll lineare Regression).

Simulationen

  • Simulieren Sie XY-, Spalten- oder Kontingenz-Tabellen.
  • Wiederholen Sie Analysen von simulierten Daten als eine Monte-Carlo-Analyse.
  • Plot-Funktionen von Gleichungen die Sie auswählen oder eingeben und Parameterwerte die Sie aussuchen.

Andere Berechnungen

  • Bereich unter der Kurve mit Konferenzintervall.
  • Daten transformieren.
  • Normalisieren.
  • Ausreisser identifizieren.
  • Normalität testen.
  • Tabellen transponieren.
  • Basislinie abziehen (und Spalten kombinieren).
  • Errechnen Sie jeden Wert als einen Bruchteil seiner Reihe, Spalte oder Gesamtbetrag.