GraphPad Prism 10—生物统计分析软件

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软件介绍

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

与电子表格或其他科学绘图程序不同，GraphPad Prism有八种不同类型的数据表，这些数据表专门针对您希望运行的分析进行了格式设置。 这使得正确输入数据、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。GraphPad 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。

使用中随时获得帮助

降低统计的复杂性，GraphPad Prism的在线帮助超出您的预期，几乎每个步骤都可从在线GraphPad 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。

巧干，而不是苦干

一键式回归分析
没有其他程序能像GraphPad Prism那样简化曲线拟合。 选择方程式，GraphPad 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。

无需编程即可自动化完成您的工作
减少分析和绘制一组实验图的繁琐步骤。 通过创建模板、复制族谱或克隆图形，可很容易地复制您的工作，从而节省数小时的设置时间。 使用 Prism Magic，一次单击即可将一致的外观应用于一组图形。

优美绘图和分享工作成果的最快方法

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。 GraphPad 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。

一键导出出版质量的图形
减少发表所需的时间。 GraphPad 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。 GraphPad 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。 GraphPad 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。

探索GraphPad Prism 9的新功能！

隆重推出功能更强大的Prism，它具有增强的数据可视化和图形自定义能力，可进行更直观的导航和更复杂的统计分析。

增强的数据可视化功能

小提琴图
与箱线图或简单的条形图相比，小提琴图可更清晰地显示大数据集的分布

估计图
自动显示您的分析结果

平滑样条
重大改进是在于通过 Akima 样条和平滑样条显示一般数据的趋势，并改进了对节点或拐点数量的控制

气泡图
直接通过表示位置（x和y坐标）、颜色和尺寸变量的原始数据即可创建气泡图

增强的制图和自定义选项

绘制含居中文字的线条和括号
使用星号或自定义标签轻松注释数据

自动标注条形图
在柱状图上标注均值、中位数或样本量，以强调您工作的重点

增强的分组图
轻松创建同时显示单个点（散点）、均值（或中值）线和误差线的图表

更直观的导航

轻松查找相关工作表
新的族面板显示与当前工作表相关的工作表族，并可自动缩进分析链

轻松在多个结果表之间导航
将多结果表的分析归组为单一的工作表，每个结果表带有选项卡；可选择要显示或隐藏的标签

增强的搜索功能
按带有高亮显示的工作表或按指定颜色的注释进行搜索

提供八种数据表

新功能： 多变量数据表
每行代表不同的主题，每列代表不同的变量，允许您执行多元线性回归（包括泊松回归），将数据子集提取到其他表格类型中或选择并转换数据子集

新功能： 嵌套数据表
分析和可视化包含相关组中子集的数据；使用这些表中的数据执行嵌套 t 检验和嵌套单向方差分析

更复杂的统计分析

即使数据丢失，也可进行重复测量方差分析
现在，Prism 将自动拟合混合效果模型以完成此分析

常规方差分析的重大改进
查看单元格、行、列和总平均数（或缺少数据时的最小平方平均值）；检验方差齐性。 对于单向方差分析，选择不假设均方差的检验。

执行一元和多元逻辑回归
基于一个预测变量（一元逻辑回归）或多个预测变量（多元逻辑回归），将模型拟合为二进制结果（是/否、获胜/失败、通过/未通过）。

嵌套 t 检验和嵌套单向方差分析
利用新型数据表进行嵌套 t 检验、嵌套方差分析以及多元线性回归（包括泊松回归）

绘制来自多种分析类型的残差图
以四种不同方式检验残差的正态性，并从四种不同方式中进行选择以显示这些残差

发掘GraphPad Prism 8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。
自动生成多次 t 检验分析的火山图（差值相比于 P 值）。
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。

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。

Prism for Windows

操作系统：在Windows 7、8或10的64位版本中运行。Prism 9不支持32位Windows。
RAM：为获得舒适的性能和反应性，Prism需要以下数量的RAM： 2 GB RAM用于在当前打开的Prism文件中存储最多200万个数据单元
4 GB RAM用于存储200-800万个数据单元
8 GB RAM用于存储800-1600万个数据单元
16 GB RAM用于存储超过1600万个单元
显示器：最小显示分辨率为800 x 600，但舒适工作的建议显示分辨率为1280 x 1024。
HDD：硬盘驱动器上需要约100 MB（兆字节）的空间。
因特网：Prism必须在首次激活时连接至互联网来验证许可证。此外，Prism还会在每次启动时尝试连接，如果未关闭应用程序，则每24小时尝试连接一次。如需继续运行，必须每30天成功连接一次（或每尝试20次成功连接一次，以较早者为准）。

Prism for Mac

操作系统：在macOS X 10.12（Sierra）或更高版本下运行。如果您使用macOS 10.11，则Prism将会启动且似乎运行正常，但我们尚未在macOS的该版本下全面测试Prism，且无法提供更多支持。如果您使用10.11，则我们强烈建议您更新MacOS。
oPrism 9的最新版本已经更新，以便与macOS X 10.15（Catalina）兼容。如果使用macOS X 10.15，则务必将Prism更新为最新版本。
显示器：需要分辨率像素至少为1024×768的显示器。
HDD：硬盘驱动器上需要约130 MB（兆字节）的空间。
因特网：Prism必须在首次激活时连接至互联网来验证许可证。此外，Prism还会在每次启动时尝试连接，如果未关闭应用程序，则每24小时尝试连接一次。如需继续运行，必须每30天成功连接一次（或每尝试20次成功连接一次，以较早者为准）。

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