GraphPad Prism 10.1.0.316 x64免费下载 安装教程
Graphpad Prism 10 是一款优秀的统计绘图软件，集生物统计、曲线拟合、科研绘图于一体，科学统计分析和图形可视化。 软件专门为科研工作者设计，可以轻松地进行统计分析并绘制图表，已被世界知名学府、科研机构、医学中心和制药企业广泛使用。专为科学研究而创建的首选分析和图形解决方案。 与世界领先的科学家一起，探索如何使用GraphPad Prism来节省时间、做出更合适的分析选择、优美绘图并展示您的科学研究。
全面的分析和强大的统计能力，一切易如反掌
有效组织您的数据
Prism为您的分析进行了特别的设计 — 定量分析和分类数据分析。使得正确输入数据、选择合适的分析和创建精美的图表变得更加容易。
进行正确的分析
避免使用统计术语。Prism使用清晰的语言提供大量的分析库，涵盖从普通到高度特定的分析 — 包括非线性回归、t检验、非参数比较、方差分析（单因素、双因素和三因素）、列联表分析、生存分析等等。每项分析都列有一个清单，以帮助您了解所需的统计假设并确认您选择了适当的检验。
随时获得可操作的帮助
降低统计数据的复杂性。GraphPad Prism的在线帮助超出了你的预期。在几乎每一步，您都可以访问数千页的Prism用户指南；并可以通过Prism Academy学习视频课程、指南和培训材料，浏览图形组合并学习如何制作各种图形类型。同时，GraphPad为您提供了教程数据集，可以帮助您理解为什么应该执行某些分析以及如何解释结果。
一键式回归分析
没有其他程序能像Prism那样简化曲线拟合。 选择方程式，Prism即可完成其余工作 – 拟合曲线、显示结果和函数参数列表，在图形上绘制曲线并插入未知值。
专注于研究而不是软件
无需编码。 图形和结果会实时自动更新。 数据和分析的任何更改（添加丢失的数据、省略错误的数据、纠正错别字或更改分析选择）都将立即反映在结果、图形和布局中。
无需编程即可让您的工作自动执行
只需点击一下，即可自动将多个成对比较添加到您的分析中。只需点击工具栏按钮，即可执行这些线和星号的自定义选项。对数据或分析进行的调整，图上显示的分析结果也将自动更新。
众多的自定义图形方法
更直观地展示您的数据，而不是操作软件。 Prism让创建所需的图形变得容易。 选择图形类型，然后自定义任何部分 – 数据的排列方式、数据点的样式、标签、字体、颜色等等。 自定义选项不尽其数。
探索你的数据
让您集中精力分析最相关的数据。您可自定义如何在数据中表示关系，以有效地探索大量数据集。您在这里注意到有趣的事情了吗？突出显示单个数据点以探索其相应的属性。利用prism强大的数据整理功能，您既可以节省时间，又可以确保您的分析基于干净且结构良好的数据。
一键导出出版质量的图形
减少发表所需的时间。 Prism允许您自定义导出（文件类型、分辨率、透明度、尺寸、色彩空间 RGB/CMYK），以满足期刊的要求。 设置默认值以节省时间。
加强协作
不仅限于分享您的图表。 Prism全面记录您的数据，使您能够与其他科学家有效进行协作。 Prism项目的所有部分（原始数据、分析、结果、图形和布局）都包含在一个单一的文件中，一次单击即可完成共享。 这样，其他人就可以轻松同步您的工作，从而提高了结果的清晰度并简化了协作过程。
发掘GraphPad Prism中可用统计特征的多样性
统计比较
- 配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信区间。
- 通过多重t检验分析自动生成火山图（注意与P值的不同）。
- 非参数 Mann-Whitney 检验，包括中位数差值的置信区间。
- 用于比较两组的 Kolmogorov-Smirnov 检验。
- 含中位数置信区间的 Wilcoxon 检验。
- 一次执行多个 t 检验，使用错误发现率（或 Bonferroni 多重比较）选择哪些比较是需要进一步研究的新发现。
- 进行普通或重复测量方差分析，然后进行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比较检验，趋势后验或 Fisher 最小显著性检验。
- 在不假设群体具有相同标准偏差的情况下，使用 Brown-Forsythe 和 Welch 方差分析进行单因素方差分析，然后进行适当的比较检验（Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3）
- 许多多重比较测试都伴随着置信区间和多重性调整的P值。
- 进行 Greenhouse-Geisser 校正，因此重复测量的单向、双向和三向方差分析不必假设结果呈球形分布。 选择此项时，多个比较检验也不必假设呈球形分布。
- 含 Dunn 后验的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非参数单向方差分析。
- Fisher 精确检验或卡方检验。 计算含置信区间的相对风险和优势比。
- 对即使在某些后验中仍缺少数值的数据进行双向方差分析。
- 对一个或两个因素进行重复测量的数据进行双向方差分析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多重比较检验主要和简单效应。
- 三向方差分析（限制在其中两个因素中的两个级别，和在第三个因素中的任意数量的级别）。
- 使用混合效应模型（类似于重复测量方差分析，但能够处理丢失的数据），分析重复测量数据（单向、双向和三向）。
- Kaplan-Meier 生存分析。 应用对数秩检验（包括趋势检验）比较曲线。
- 使用嵌套 t 检验或嵌套单向方差分析比较嵌套数据表中的数据（使用混合效应模型）。
非线性回归
- 拟合我们的 105 个内置方程式之一，或输入您自己的方程式。 现在包括生长方程族： 指数生长、指数平台、Gompertz、Logistic 和 beta（先增长后衰减）。
- 输入微分或隐式方程。
- 输入用于不同数据集的方程。
- 全局非线性回归 – 在数据集之间共享参数。
- 强大的非线性回归功能。
- 自动识别或消除离群值。
- 使用额外的平方和 F 检验或 AICc 比较模型。
- 比较数据集之间的参数。
- 应用约束。
- 通过几种方法差分权重，并评估加权方法的效果。
- 接受自动初始估计值或输入您自己的值。
- 在指定的X值范围内自动绘制曲线图。
- 使用参数 SE 或 CI 量化拟合精度。 置信区间可为对称性（传统上）或不对称性（更准确）。
- 应用 Hougaard 偏度量化不精确的对称性。
- 绘制置信度或预测带。
- 检验残差的正态性。
- 运行或复制模型充分性检验。
- 报告协方差矩阵或依赖集。
- 从最佳拟合曲线中轻松插入数据点。
- 将直线拟合到两个数据集，并确定交点和双方斜率。
主成分分析Principal Component Analysis (PCA)
- 通过并行分析(Monte Carlo模拟)、Kaiser标准(特征值阈值)、方差阈值的比例等来选择主成分。
- 自动生成陡坡图、载荷图、双标图等
- 将PCA的分析结果用在Prism支持的主程序回归等分析中
多变量绘图Multiple Variable Graphing
- 指定定义轴坐标、颜色及尺寸的变量
- 创建气泡图
列统计
- 计算描述性统计： 最小值、最大值、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。
- 含置信区间的均值或几何均值。
- 频率分布（从 bin 到直方图），包括累积直方图。
- 通过四种方法进行正态性检验（新功能： Anderson-Darling）。
- 对数正态性检验，以及从正态（高斯）与对数正态分布中取样的可能性。
- 创建 QQ 图作为正态性检验的一部分。
- 单样本 t 检验或 Wilcoxon 检验，用于对柱均值（或中位数）和理论值进行比较。
- 使用 Grubbs 或 ROUT 方法鉴别异常值。
- 分析批量 P 值，应用 Bonferroni 多重比较或 FDR 方法识别“重大”研究结果或发现。
简易的线性回归和相关性
- 计算含置信区间的斜率和截距。
- 强制回归线穿过指定点。
- 拟合以复制 Y 值或均值 Y。
- 应用运行测试来检验线性度偏离。
- 用四种不同方式（包括 QQ 图）计算和绘制残差图。
- 比较两条或更多条回归线的斜率和截距。
- 沿标准曲线插入新点。
- Pearson 或 Spearman（非参数）相关性。
广义线性模型（GLM）
- 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。
- 多元线性回归（当Y连续时）。
- 泊松回归（当Y计数时；0，1，2，…）
- 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
- Bland-Altman 图。
- 受试者工作特征（ROC）曲线。
- Deming 回归（II 型线性回归）。
模拟
- 模拟XY、列或列联表。
- 重复模拟数据的分析，作为 Monte-Carlo 分析。
- 根据选择或输入的方程式和您选择的参数值绘制函数图。
其他计算
- 曲线下面积，含置信区间。
- 转换数据。
- 标准化。
- 鉴别异常值。
- 正态性检验。
- 转置表格。
- 减去基线（以及合并列）。
- 将每个值计算为其行、列或总计的分数。
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