多功能非線性迴歸分析繪圖工具GraphPad Prism 9

GraphPad Prism 9專為科學家(而非統計學家)設計的多功能統計工具。 直接將資料輸入專為科學研究而設計的表格，並指導您進行統計分析，進而簡化您的研究工作流程，無需編碼。GraphPad Prism有八種不同型別的資料表，這些資料表專門針對您希望執行的分析進行了格式設定。 這使得正確輸入資料、選擇合適的分析和建立精美的圖表變得更加容易。

有效組織您的資料

與電子表格或其他科學繪圖程式不同，GraphPad Prism有八種不同型別的資料表，這些資料表專門針對您希望執行的分析進行了格式設定。 這使得正確輸入資料、選擇合適的分析和建立精美的圖表變得更加容易。

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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 — 包括非線性迴歸、t檢驗、非引數比較、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，以幫助您瞭解所需的統計假設並確認您選擇了適當的檢驗。

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使用中隨時獲得幫助

降低統計的複雜性，GraphPad Prism的線上幫助超出您的預期，幾乎每個步驟都可從線上GraphPad Prism指南中訪問數千頁資訊。 瀏覽圖形組合(Graph Portfolio)，瞭解如何繪製眾多的圖形型別。 教程資料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。

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巧幹，而不是苦幹

一鍵式迴歸分析沒有其他程式能像GraphPad Prism那樣簡化曲線擬合。 選擇方程式，GraphPad Prism即可完成其餘工作 - 擬合曲線、顯示結果和函式引數列表，在圖形上繪製曲線並插入未知值。

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專注於研究而不是軟體無需編碼。 圖形和結果會實時自動更新。 資料和分析的任何更改(新增丟失的資料、省略錯誤的資料、糾正錯別字或更改分析選擇)都將立即反映在結果、圖形和佈局中。

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無需程式設計即可自動化完成您的工作減少分析和繪製一組實驗圖的繁瑣步驟。 透過建立模板、複製族譜或克隆圖形，可很容易地複製您的工作，從而節省數小時的設定時間。 使用 Prism Magic，一次單擊即可將一致的外觀應用於一組圖形。

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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資料，而不是操作軟體。 GraphPad Prism讓建立所需的圖形變得容易。 選擇圖形型別，然後自定義任何部分 - 資料的排列方式、資料點的樣式、標籤、字型、顏色等等。 自定義選項不盡其數。

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一鍵匯出出版質量的圖形減少發表所需的時間。 GraphPad Prism允許您自定義匯出(檔案型別、解析度、透明度、尺寸、色彩空間 RGB/CMYK)，以滿足期刊的要求。 設定預設值以節省時間。

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加強協作不僅限於分享您的圖表。 GraphPad Prism全面記錄您的資料，使您能夠與其他科學家有效進行協作。 GraphPad Prism專案的所有部分(原始資料、分析、結果、圖形和佈局)都包含在一個單一的檔案中，一次單擊即可完成共享。 這樣，其他人就可以輕鬆同步您的工作，從而提高了結果的清晰度並簡化了協作過程。

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探索GraphPad Prism 9的新功能!

隆重推出功能更強大的Prism，它具有增強的資料視覺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。

增強的資料視覺化功能

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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資料集的分佈

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估計圖自動顯示您的分析結果

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平滑樣條重大改進是在於透過 Akima 樣條和平滑樣條顯示一般資料的趨勢，並改進了對節點或拐點數量的控制

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氣泡圖直接透過表示位置(x和y座標)、顏色和尺寸變數的原始資料即可建立氣泡圖

增強的製圖和自定義選項

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繪製含居中文字的線條和括號使用星號或自定義標籤輕鬆註釋資料

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自動標註條形圖在柱狀圖上標註均值、中位數或樣本量，以強調您工作的重點

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增強的分組圖輕鬆建立同時顯示單個點(散點)、均值(或中值)線和誤差線的圖表

更直觀的導航

輕鬆查詢相關工作表新的族皮膚顯示與當前工作表相關的工作表族，並可自動縮排分析鏈輕鬆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，每個結果錶帶有選項卡;可選擇要顯示或隱藏的標籤增強的搜尋功能按帶有高亮顯示的工作表或按指定顏色的註釋進行搜尋

提供八種資料表

新功能： 多變數資料表每行代表不同的主題，每列代表不同的變數，允許您執行多元線性迴歸(包括泊松迴歸)，將資料子集提取到其他表格型別中或選擇並轉換資料子集新功能： 巢狀資料表分析和視覺化包含相關組中子集的資料;使用這些表中的資料執行巢狀 t 檢驗和巢狀單向方差分析

更復雜的統計分析

即使資料丟失，也可進行重複測量方差分析現在，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檢視單元格、行、列和總平均數(或缺少資料時的最小平方平均值);檢驗方差齊性。 對於單向方差分析，選擇不假設均方差的檢驗。執行一元和多元邏輯迴歸基於一個預測變數(一元邏輯迴歸)或多個預測變數(多元邏輯迴歸)，將模型擬合為二進位制結果(是/否、獲勝/失敗、透過/未透過)。巢狀 t 檢驗和巢狀單向方差分析利用新型資料表進行巢狀 t 檢驗、巢狀方差分析以及多元線性迴歸(包括泊松迴歸)繪製來自多種分析型別的殘差圖以四種不同方式檢驗殘差的正態性，並從四種不同方式中進行選擇以顯示這些殘差

發掘GraphPad Prism 8中可用統計特徵的多樣性

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(差值相比於 P 值)。非引數 Mann-Whitney 檢驗，包括中位數差值的置信區間。用於比較兩組的 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。進行普通或重複測量方差分析，然後進行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比較檢驗，趨勢後驗或 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，然後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，因此重複測量的單向、雙向和三向方差分析不必假設結果呈球形分佈。 選擇此項時，多個比較檢驗也不必假設呈球形分佈。含 Dunn 後驗的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非引數單向方差分析。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。對即使在某些後驗中仍缺少數值的資料進行雙向方差分析。對一個或兩個因素進行重複測量的資料進行雙向方差分析。 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(類似於重複測量方差分析，但能夠處理丟失的資料)，分析重複測量資料(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。使用巢狀 t 檢驗或巢狀單向方差分析比較巢狀資料表中的資料(使用混合效應模型)。

非線性迴歸

擬合我們的 105 個內建方程式之一，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(先增長後衰減)。輸入微分或隱式方程。輸入用於不同資料集的方程。全域性非線性迴歸 – 在資料集之間共享引數。強大的非線性迴歸功能。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。比較資料集之間的引數。應用約束。透過幾種方法差分權重，並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值範圍內自動繪製曲線圖。使用引數 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。繪製置信度或預測帶。檢驗殘差的正態性。執行或複製模型充分性檢驗。報告協方差矩陣或依賴集。從最佳擬合曲線中輕鬆插入資料點。將直線擬合到兩個資料集，並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)、變異係數(CV)、偏度、峰度。含置信區間的均值或幾何均值。頻率分佈(從 bin 到直方圖)，包括累積直方圖。透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)與對數正態分佈中取樣的可能性。建立 QQ 圖作為正態性檢驗的一部分。單樣本 t 檢驗或 Wilcoxon 檢驗，用於對柱均值(或中位數)和理論值進行比較。使用 Grubbs 或 ROUT 方法鑑別異常值。分析批次 P 值，應用 Bonferroni 多重比較或 FDR 方法識別“重大”研究結果或發現。

簡易的線性迴歸和相關性

計算含置信區間的斜率和截距。強制迴歸線穿過指定點。擬合以複製 Y 值或均值 Y。應用執行測試來檢驗線性度偏離。用四種不同方式(包括 QQ 圖)計算和繪製殘差圖。比較兩條或更多條迴歸線的斜率和截距。沿標準曲線插入新點。Pearson 或 Spearman(非引數)相關性。

廣義線性模型(GLM)

使用新的多變數資料表生成多個自變數與單個因變數的相關模型。多元線性迴歸(當Y連續時)。泊松迴歸(當Y計數時;0，1，2，...)邏輯迴歸(當Y為二進位制時;是/否、透過/失敗等)。臨床(診斷)實驗室統計Bland-Altman 圖。受試者工作特徵(ROC)曲線。Deming 迴歸(II 型線性迴歸)。

模擬

模擬XY、列或列聯表。重複模擬資料的分析，作為 Monte-Carlo 分析。根據選擇或輸入的方程式和您選擇的引數值繪製函式圖。

其他計算

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

Prism for Windows

作業系統：在Windows 7、8或10的64位版本中執行。Prism 9不支援32位Windows。RAM：為獲得舒適的效能和反應性，Prism需要以下數量的RAM： 2 GB RAM用於在當前開啟的Prism檔案中儲存最多200萬個資料單元4 GB RAM用於儲存200-800萬個資料單元8 GB RAM用於儲存800-1600萬個資料單元16 GB RAM用於儲存超過1600萬個單元顯示器：最小顯示解析度為800 x 600，但舒適工作的建議顯示解析度為1280 x 1024。HDD：硬碟驅動器上需要約100 MB(兆位元組)的空間。

Prism for Mac

作業系統：在macOS X 10.12(Sierra)或更高版本下執行。如果您使用macOS 10.11，則Prism將會啟動且似乎執行正常，但我們尚未在macOS的該版本下全面測試Prism，且無法提供更多支援。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)相容。如果使用macOS X 10.15，則務必將Prism更新為最新版本。顯示器：需要解析度畫素至少為1024×768的顯示器。HDD：硬碟驅動器上需要約130 MB(兆位元組)的空間。作業系統：在macOS X 10.12(Sierra)或更高版本下執行。如果您使用macOS 10.11，則Prism將會啟動且似乎執行正常，但我們尚未在macOS的該版本下全面測試Prism，且無法提供更多支援。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)相容。如果使用macOS X 10.15，則務必將Prism更新為最新版本。顯示器：需要解析度畫素至少為1024×768的顯示器。HDD：硬碟驅動器上需要約130 MB(兆位元組)的空間。

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Windows：%3D