医学绘图软件Prism中文版软件下载，GraphPad Prism9.3下载安装
医学绘图软件Prism中文版软件下载，GraphPad Prism9.3下载安装
作为一款专业的医学绘图软件，GraphPad Prism集成了生物统计、曲线拟合和科学绘图等多种功能，是一种非常强大的实用程序。它不仅可以应用于生物统计学、曲线拟合和科学制图等领域，还能帮助医学科研人员管理和组织不同实验中收集的科学数据。
GraphPad Prism提供了丰富的工具，用于创建科学的图表，并生成相关统计数据等等。此外，最新版本的GraphPad Prism软件为GraphPad Prism 9.3.0，功能强大，同时也很容易上手，能够满足绝大部分医学科研绘图的需求。
与其他统计绘图软件（例如R语言）相比，GraphPad Prism的绝对优势在于它可以直接输入原始数据，自动进行基本的生物统计分析，并生成高质量的科学图表。这为医学科研人员提供了便利，让他们可以更加方便快捷地进行数据处理和分析。
Prism软件自取
从我的角度来看，GraphPad Prism是一款非常实用的软件。它能够帮助医学科研人员更好地完成各种数据分析任务，并将数据以更加直观的方式呈现出来。此外，GraphPad Prism还具有快速、高效、灵活等特点，可以满足医学科研人员对数据分析和可视化的多种需求。
如果你是一位医学科研人员，那么我非常推荐你尝试使用GraphPad Prism。相信它一定会成为你工作中不可或缺的好帮手，帮助你更好地完成数据分析和可视化的任务。
GraphPad Prism 9 核心新功能详解
1. 更高维度的数据！
Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构可以分析更大的数据集，并执行新的和改进的分析，主要改进如下：
- 提高了数据列的上限 - 在每个数据表中最多输入1024列数据。
- 自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。
- 数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。无需将变量编码“0”和“1”，只需直接在数据表中输入例如“Male”和“Female”。
- 自动变量编码 - 输入您的数据，让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数值型哑变量。
2. 主成分分析（PCA）
注：上图以二维形式显示了PCA的图形示例。Prism中的PCA可以对数百个变量进行分析！
有时，收集的变量数量远远超过可供研究的受试者数量。看一下基因表达的研究，将受试者分为两组：治疗组和对照组，然后测量成百上千种不同基因的表达水平。可能只是变量太多而无法使模型适配数据。但是，简单的去掉一些变量不去分析，可能会导致丢失有价值的信息。选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息！PCA就是这样一种“降低维度”的技术，可以用它来减少所需变量的数量，但同时从数据中消除尽可能少的信息。
Prism 9的PCA还包括以下其他功能：
- 通过平行分析（以及Kaiser方法，总方差阈值方法等）来选择成分。
- 生成碎石图（Scree Plots）、分数图（Score Plots）和双标图（Biplots）。
- 自动准备PCA的结果，以进一步用于多元线性回归（PCR - 主成分回归）。
3. 向图表添加新的维度
可以从原始数据 – 对符号位置（X和Y坐标）、大小及填充颜色等编码的变量，直接创建气泡图。请注意，可以使用分类（分组）变量或连续变量来定义符号颜色和大小。
在此图上，有100多个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP（PPP），而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例（两个最大的符号分别代表中国和印度）。最后，每个符号的颜色代表该国家所在的大洲。在这个例子里的变量（颜色）是分类变量，但气泡图中的颜色也可以像下面这样由连续变量定义：
此图中，符号的X坐标、Y坐标和大小的定义与上例相同。但是，现在该符号的颜色是连续的，其代表该国家每1000个人的出生率。Prism现在还具有内置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重叠的符号。
4. 自动将多个比较结果添加到图形中
这就是你想要的！
对多个成对比较执行相应的分析后，点击一个按钮就可以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些线和星号，只需再次点击工具栏的按钮即可。如果对数据或分析进行了调整，图形上显示的结果将自动更新。但是请记住，P值只是你研究成果的一方面。别忘了还要报告效应估计值（effect estimation，例如， 95％置信区间的均值差异！）。
5. 使用估计图更好地可视化T检验结果
执行t检验时，Prism现在会自动创建分析结果的估计图（Estimation Plots ）。在此图上，两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上，将绘制组均值差异及其95％置信区间。该图比只使用P值会提供更多的信息，因为它不仅显示了95％CI是否包括零，还显示了95％CI的范围（如果95％CI包括零，则P值将大于0.05，如果95％CI不包含零，则P值将小于0.05）。
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