Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版是一款专门为用户们研发的绘画软件,用户们可以在Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版科学的进行作图、综合曲线模拟等强大功能的使用,用户们可以在Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版快捷的进行数据的统计和阻止,还能进行数据表的添加和超多的重大改变,提高用户们的工作效率,感兴趣的用户快来KK下载体验吧~
Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版特点
1. 操作简单快捷:
1.1 输入数据后,软件自动生成统计图,无需专门绘制。
1.2 工具栏按钮简洁明了,一键式操作,包含了所有的绘图和分析功能。
2. 图片类型齐全:
2.1 能绘制各种类型的统计图。
2.2 可以自定义图片的各个细节,得到漂亮的统计图。
2.3 满足科研数据绘图的所有要求,包括误差条、对数轴、不连续参数轴、希腊字符等。
3. 高质量的图片输出:
3.1 支持多种格式的图片输出,包括高分辨率的TIF格式和EPS格式,满足发表文章的各种需要。
3.2 运用Layout工具,将多个相关的统计图排版到同一个页面中
Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版特色
统计分析易如反掌
Graphpad Prism是专为科学家而不是统计人员而构建的通用统计工具。将数据输入用于科学研究的表格中,Prism指导您进行统计分析,从而简化您的研究工作流程,从而获得一个良好的开端,无需编程。
做出更准确、更明智的分析选择
Prism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。
得心应手获得帮助
Prism能够降低统计的复杂性,Prism 的在线帮助超出您的预期,几乎每个步骤都可从在线 Prism 指南中访问数千页信息。 浏览图形组合(Graph Portfolio),了解如何绘制众多的图形类型。 教程数据集还可帮助您理解执行某些分析的原因以及如何解读结果。
用您的数据讲述故事
Prism便于您与同事合作、接收同事的反馈以及与世界分享您的研究。Prism轻松从数据到优雅的出版物质量的图表。Prism提供了无数方法来自定义图形,从配色方案到如何组织数据。导出为几乎任何格式,发送到 PowerPoint,或直接从应用程序发送电子邮件。
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。
Graphpad使您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。
Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版优势
1、有效地整理数据
Prism是专门为要运行的分析设置的格式,包括对定量和分类数据的分析。这样可以更轻松地正确输入数据,选择合适的分析以及创建精美的图形。
2、进行正确的分析
避免使用统计术语。用清晰的语言,Prism提供了一个广泛的分析库,从普通检验到高度特定的检验– t检验,单向,双向和三向方差分析,线性和非线性回归,剂量反应曲线,二进制逻辑回归,生存分析,主要成分分析等等。每个分析都有一个清单,以帮助您了解所需的统计假设并确认您选择了适当的测试。
3、一键回归分析
没有其他程序可以像Prism那样简化曲线拟合。选择一个方程式,然后Prism进行其余工作-拟合曲线,显示结果和函数参数表,在图形上绘制曲线,并内插未知值。
4、专注于您的研究,而不是您的软件
Prism为您处理编码。图形和结果将自动实时更新。数据和分析的任何更改(直接输入数据,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。
5、无需编程即可自动化您的工作
单击即可自动将多个成对比较添加到您的分析中。对于这些行和星号的自定义选项,只需再次单击工具栏按钮。调整数据或分析,图形上显示的结果将自动更新。
Graphpad Prism 9棱镜科研绘画工具中文版亮点
一、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。使用标准结构探索更大的数据集,并通过以下改进执行新的和改进的分析:
1、增加的数据限制-在每个数据表中最多输入1024列数据
2、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
3、数据表中的文本信息-直接以文本形式输入数据。无需编码“ 0”和“ 1”之类的变量,只需直接在数据表中输入“ Male”和“ Female”
4、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字“虚拟”变量
二、主成分分析(PCA)
有时,收集的变量数量远远超过可供研究的学科数量。考虑基因表达研究,其中从分为两组的受试者中测量了成百上千种不同基因的表达水平:治疗组和对照组。可能仅仅是变量太多而无法使模型适合数据。但是,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是一种“降维”技术,可用于减少所需变量的数量,同时从数据中消除尽可能少的信息。
PCA中可用的其他功能包括:
1、通过平行分析(以及Kaiser方法,总方差阈值方法等)选择组件
2、碎石图,分数图和双线图的生成
3、自动准备PCA结果以进一步用于多元线性回归(主成分回归)
三、向图形添加新尺寸
直接从原始数据,符号位置(X和Y坐标),大小和填充颜色的编码变量创建气泡图。请注意,可以使用分类(分组)或连续变量来定义符号颜色和符号大小。
在此图上,超过100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陆。在这种情况下,此最终变量(颜色)是分类变量,但气泡图中的颜色也可以由连续变量定义:在该图中,符号的X坐标,Y坐标和大小与以前相同。但是,现在该符号的颜色连续不断地代表该国家每1000个人的出生率。棱镜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。
四、自动将多个比较结果添加到图形!
只需执行多个成对比较的适当分析即可。然后单击一次以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些行和星号,只需再次单击工具栏按钮。调整数据或分析,图形上显示的结果将自动更新。但是请记住,P值只是故事的一部分。别忘了报告效果估算值(例如,均值差异为95%置信区间!)
五、使用估计图更好地可视化T测试结果
在测试中执行,Prism现在将自动创建结果的估计图。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,将绘制组均值的差及其95%置信区间。该可视化提供的信息比单独的P值还多,因为它不仅显示了95%CI是否包含零(如果95%CI包含零,则P值将大于0.05;它还显示了95%CI的宽度)。如果95%CI不包括零,则P值将小于0.05)
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