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GraphPad Prism 10—生物統計分析軟件

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軟件介紹

專為科學研究而創建的首選分析和圖形解決方案。 與世界領先的科學家一起，探索如何使用GraphPad Prism來節省時間、做出更合適的分析選擇、優美繪圖并展示您的科學研究。

全面的分析和強大的統計能力，一切易如反掌

有效組織您的數據

與電子表格或其他科學繪圖程序不同，GraphPad Prism有八種不同類型的數據表，這些數據表專門針對您希望運行的分析進行了格式設置。 這使得正確輸入數據、選擇合適的分析和創建精美的圖表變得更加容易。

進行正確的分析

避免使用統計術語。GraphPad Prism使用清晰的語言提供大量的分析庫，涵蓋從普通到高度特定的分析 — 包括非線性回歸、t檢驗、非參數比較、方差分析（單因素、雙因素和三因素）、列聯表分析、生存分析等等。每項分析都列有一個清單，以幫助您了解所需的統計假設并確認您選擇了適當的檢驗。

使用中隨時獲得幫助

降低統計的復雜性，GraphPad Prism的在線幫助超出您的預期，幾乎每個步驟都可從在線GraphPad Prism指南中訪問數千頁信息。 瀏覽圖形組合（Graph Portfolio），了解如何繪制眾多的圖形類型。 教程數據集還可幫助您理解執行某些分析的原因以及如何解讀結果。

巧干，而不是苦干

一鍵式回歸分析
沒有其他程序能像GraphPad Prism那樣簡化曲線擬合。 選擇方程式，GraphPad Prism即可完成其余工作 - 擬合曲線、顯示結果和函數參數列表，在圖形上繪制曲線并插入未知值。

專注于研究而不是軟件
無需編碼。 圖形和結果會實時自動更新。 數據和分析的任何更改（添加丟失的數據、省略錯誤的數據、糾正錯別字或更改分析選擇）都將立即反映在結果、圖形和布局中。

無需編程即可自動化完成您的工作
減少分析和繪制一組實驗圖的繁瑣步驟。 通過創建模板、復制族譜或克隆圖形，可很容易地復制您的工作，從而節省數小時的設置時間。 使用 Prism Magic，一次單擊即可將一致的外觀應用于一組圖形。

優美繪圖和分享工作成果的最快方法

眾多的自定義圖形方法
更直觀地展示您的數據，而不是操作軟件。 GraphPad Prism讓創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 - 數據的排列方式、數據點的樣式、標簽、字體、顏色等等。 自定義選項不盡其數。

一鍵導出出版質量的圖形
減少發表所需的時間。 GraphPad Prism允許您自定義導出（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。 設置默認值以節省時間。

加強協作
不僅限于分享您的圖表。 GraphPad Prism全面記錄您的數據，使您能夠與其他科學家有效進行協作。 GraphPad Prism項目的所有部分（原始數據、分析、結果、圖形和布局）都包含在一個單一的文件中，一次單擊即可完成共享。 這樣，其他人就可以輕松同步您的工作，從而提高了結果的清晰度并簡化了協作過程。

探索GraphPad Prism 9的新功能！

隆重推出功能更強大的Prism，它具有增強的數據可視化和圖形自定義能力，可進行更直觀的導航和更復雜的統計分析。

增強的數據可視化功能

小提琴圖
與箱線圖或簡單的條形圖相比，小提琴圖可更清晰地顯示大數據集的分布

估計圖
自動顯示您的分析結果

平滑樣條
重大改進是在于通過 Akima 樣條和平滑樣條顯示一般數據的趨勢，并改進了對節點或拐點數量的控制

氣泡圖
直接通過表示位置（x和y坐標）、顏色和尺寸變量的原始數據即可創建氣泡圖

增強的制圖和自定義選項

繪制含居中文字的線條和括號
使用星號或自定義標簽輕松注釋數據

自動標注條形圖
在柱狀圖上標注均值、中位數或樣本量，以強調您工作的重點

增強的分組圖
輕松創建同時顯示單個點（散點）、均值（或中值）線和誤差線的圖表

更直觀的導航

輕松查找相關工作表
新的族面板顯示與當前工作表相關的工作表族，并可自動縮進分析鏈

輕松在多個結果表之間導航
將多結果表的分析歸組為單一的工作表，每個結果表帶有選項卡；可選擇要顯示或隱藏的標簽

增強的搜索功能
按帶有高亮顯示的工作表或按指定顏色的注釋進行搜索

提供八種數據表

新功能： 多變量數據表
每行代表不同的主題，每列代表不同的變量，允許您執行多元線性回歸（包括泊松回歸），將數據子集提取到其他表格類型中或選擇并轉換數據子集

新功能： 嵌套數據表
分析和可視化包含相關組中子集的數據；使用這些表中的數據執行嵌套 t 檢驗和嵌套單向方差分析

更復雜的統計分析

即使數據丟失，也可進行重復測量方差分析
現在，Prism 將自動擬合混合效果模型以完成此分析

常規方差分析的重大改進
查看單元格、行、列和總平均數（或缺少數據時的最小平方平均值）；檢驗方差齊性。 對于單向方差分析，選擇不假設均方差的檢驗。

執行一元和多元邏輯回歸
基于一個預測變量（一元邏輯回歸）或多個預測變量（多元邏輯回歸），將模型擬合為二進制結果（是/否、獲勝/失敗、通過/未通過）。

嵌套 t 檢驗和嵌套單向方差分析
利用新型數據表進行嵌套 t 檢驗、嵌套方差分析以及多元線性回歸（包括泊松回歸）

繪制來自多種分析類型的殘差圖
以四種不同方式檢驗殘差的正態性，并從四種不同方式中進行選擇以顯示這些殘差

發掘GraphPad Prism 8中可用統計特征的多樣性

統計比較

配對或非配對 t 檢驗。 報告 P 值和置信區間。
自動生成多次 t 檢驗分析的火山圖（差值相比于 P 值）。
非參數 Mann-Whitney 檢驗，包括中位數差值的置信區間。
用于比較兩組的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗。
含中位數置信區間的 Wilcoxon 檢驗。
一次執行多個 t 檢驗，使用錯誤發現率（或 Bonferroni 多重比較）選擇哪些比較是需要進一步研究的發現。
進行普通或重復測量方差分析，然后進行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比較檢驗，趨勢后驗或 Fisher 最小顯著性檢驗。
在不假設群體具有相同標準偏差的情況下，使用 Brown-Forsythe 和 Welch 方差分析進行單因素方差分析，然后進行適當的比較檢驗（Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3） 許多多重比較測試都伴隨著置信區間和多重性調整的P值。
進行 Greenhouse-Geisser 校正，因此重復測量的單向、雙向和三向方差分析不必假設結果呈球形分布。 選擇此項時，多個比較檢驗也不必假設呈球形分布。
含 Dunn 后驗的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非參數單向方差分析。
Fisher 精確檢驗或卡方檢驗。 計算含置信區間的相對風險和優勢比。
對即使在某些后驗中仍缺少數值的數據進行雙向方差分析。
對一個或兩個因素進行重復測量的數據進行雙向方差分析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多重比較檢驗主要和簡單效應。
三向方差分析（限制在其中兩個因素中的兩個級別，和在第三個因素中的任意數量的級別）。
使用混合效應模型（類似于重復測量方差分析，但能夠處理丟失的數據），分析重復測量數據（單向、雙向和三向）。
Kaplan-Meier 生存分析。 應用對數秩檢驗（包括趨勢檢驗）比較曲線。
使用嵌套 t 檢驗或嵌套單向方差分析比較嵌套數據表中的數據（使用混合效應模型）。

非線性回歸

擬合我們的 105 個內置方程式之一，或輸入您自己的方程式。 現在包括生長方程族： 指數生長、指數平臺、Gompertz、Logistic 和 beta（先增長后衰減）。
輸入微分或隱式方程。
輸入用于不同數據集的方程。
全局非線性回歸 – 在數據集之間共享參數。
強大的非線性回歸功能。
自動識別或消除離群值。
使用額外的平方和 F 檢驗或 AICc 比較模型。
比較數據集之間的參數。
應用約束。
通過幾種方法差分權重，并評估加權方法的效果。
接受自動初始估計值或輸入您自己的值。
在指定的X值范圍內自動繪制曲線圖。
使用參數 SE 或 CI 量化擬合精度。 置信區間可為對稱性（傳統上）或不對稱性（更準確）。
應用 Hougaard 偏度量化不精確的對稱性。
繪制置信度或預測帶。
檢驗殘差的正態性。
運行或復制模型充分性檢驗。
報告協方差矩陣或依賴集。
從最佳擬合曲線中輕松插入數據點。
將直線擬合到兩個數據集，并確定交點和雙方斜率。

列統計

計算描述性統計： 最小值、最大值、四分位數、均值、標準差（SD）、標準誤（SEM）、置信區間（CI）、變異系數（CV）、偏度、峰度。
含置信區間的均值或幾何均值。
頻率分布（從 bin 到直方圖），包括累積直方圖。
通過四種方法進行正態性檢驗（新功能： Anderson-Darling）。
對數正態性檢驗，以及從正態（高斯）與對數正態分布中取樣的可能性。
創建 QQ 圖作為正態性檢驗的一部分。
單樣本 t 檢驗或 Wilcoxon 檢驗，用于對柱均值（或中位數）和理論值進行比較。
使用 Grubbs 或 ROUT 方法鑒別異常值。
分析批量 P 值，應用 Bonferroni 多重比較或 FDR 方法識別“重大”研究結果或發現。

簡易的線性回歸和相關性

計算含置信區間的斜率和截距。
強制回歸線穿過指定點。
擬合以復制 Y 值或均值 Y。
應用運行測試來檢驗線性度偏離。
用四種不同方式（包括 QQ 圖）計算和繪制殘差圖。
比較兩條或更多條回歸線的斜率和截距。
沿標準曲線插入新點。
Pearson 或 Spearman（非參數）相關性。

廣義線性模型（GLM）

使用新的多變量數據表生成多個自變量與單個因變量的相關模型。
多元線性回歸（當Y連續時）。
泊松回歸（當Y計數時；0，1，2，...）
邏輯回歸（當Y為二進制時；是/否、通過/失敗等）。
臨床（診斷）實驗室統計
Bland-Altman 圖。
受試者工作特征（ROC）曲線。
Deming 回歸（II 型線性回歸）。

模擬

模擬XY、列或列聯表。
重復模擬數據的分析，作為 Monte-Carlo 分析。
根據選擇或輸入的方程式和您選擇的參數值繪制函數圖。

其他計算

曲線下面積，含置信區間。
轉換數據。
標準化。
鑒別異常值。
正態性檢驗。
轉置表格。
減去基線（以及合并列）。
將每個值計算為其行、列或總計的分數。

Prism for Windows

操作系統：在Windows 7、8或10的64位版本中運行。Prism 9不支持32位Windows。
RAM：為獲得舒適的性能和反應性，Prism需要以下數量的RAM： 2 GB RAM用于在當前打開的Prism文件中存儲最多200萬個數據單元
4 GB RAM用于存儲200-800萬個數據單元
8 GB RAM用于存儲800-1600萬個數據單元
16 GB RAM用于存儲超過1600萬個單元
顯示器：最小顯示分辨率為800 x 600，但舒適工作的建議顯示分辨率為1280 x 1024。
HDD：硬盤驅動器上需要約100 MB（兆字節）的空間。
因特網：Prism必須在首次激活時連接至互聯網來驗證許可證。此外，Prism還會在每次啟動時嘗試連接，如果未關閉應用程序，則每24小時嘗試連接一次。如需繼續運行，必須每30天成功連接一次（或每嘗試20次成功連接一次，以較早者為準）。

Prism for Mac

操作系統：在macOS X 10.12（Sierra）或更高版本下運行。如果您使用macOS 10.11，則Prism將會啟動且似乎運行正常，但我們尚未在macOS的該版本下全面測試Prism，且無法提供更多支持。如果您使用10.11，則我們強烈建議您更新MacOS。
oPrism 9的最新版本已經更新，以便與macOS X 10.15（Catalina）兼容。如果使用macOS X 10.15，則務必將Prism更新為最新版本。
顯示器：需要分辨率像素至少為1024×768的顯示器。
HDD：硬盤驅動器上需要約130 MB（兆字節）的空間。
因特網：Prism必須在首次激活時連接至互聯網來驗證許可證。此外，Prism還會在每次啟動時嘗試連接，如果未關閉應用程序，則每24小時嘗試連接一次。如需繼續運行，必須每30天成功連接一次（或每嘗試20次成功連接一次，以較早者為準）。

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