• MedCalc的设计是为了满足需求的生物医学研究人员相对于统计分析的大数据集。 它提供了必要的工具和功能对于接收器进行操作的特性曲线的分析、数据绘图、Bablok和戴明的回归和更多。

    有一个综合的电子表格超过100,000行,MedCalc能够阅读和显示数据的详细进口Excel、SPSS,Dbase、Lotus或提取SYLK,DIF或文本文件。 该信息可以很容易,过滤或编辑。

    内置数据浏览器提供一个舒适的手段轻易地管理数据、变量、笔记、文字和图表,同时列的支持的图表和示意图(散布图,方法比较图表,图表分组或最多24个连续的变量、生存曲线,序列测量、标准化的意图和更多的)使它非常适于分析趋势和比较的信息。

    其中一个最重要的特点MedCalc是有关它的中华民国的曲线分析能力。 它可能产生的中华民国的曲线图形用95%的置信范围、计算特异性,敏感性,预测值用于所有的阈值、可能性比率,产生决定性的地块,并确定小区的中华民国的图表。 6曲线中华民国可以以比较,计算之间差异的地区,标准误差,P-值和更多。

    MedCalc能够处理缺失数据,建立分组,来计算百分位数排名和电转换。 它具有异常值检测、相关性和回归工具、温和和奥特曼的绘图,同时也让你行差分析、差异的比率,意思是,propertion,志平,费希尔和T-测试。

    摘要的统计报告可以很容易地产生和数据可以放和观察side-by-side感谢多对比图表功能。

    MedCalc至少需要基本的统计知识,以便获得最大的潜力。 它的系列广泛的功能,使其成为一个必备工具,用于运行的方法比较研究和分析生物医学数据。

  • MedCalc के लिए बनाया गया है की आवश्यकताओं को पूरा जैव चिकित्सा शोधकर्ताओं के लिए सम्मान के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण के बड़े डेटासेट. यह प्रदान करता है आवश्यक उपकरण और सुविधाओं के प्रदर्शन के लिए रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र विश्लेषण, डेटा की साजिश रचने, Bablok और डेमिंग प्रतिगमन और अधिक.

    के साथ एक एकीकृत स्प्रेडशीट के साथ 100,000 से अधिक पंक्तियों, MedCalc पढ़ने के लिए सक्षम है और प्रदर्शित विस्तृत डेटा से आयात एक्सेल, SPSS, Dbase, कमल या से निकाले SYLK, अलग या पाठ फ़ाइलें । जानकारी कर सकते हो आसानी से सॉर्ट, फ़िल्टर या संपादित.

    निर्मित में डेटा ब्राउज़र प्रदान करता है की एक सहज साधन आसानी से डेटा का प्रबंधन, चर, नोट्स, पाठ और रेखांकन, जबकि सरणी के समर्थन रेखांकन और चित्र (स्कैटर भूखंडों, विधि की तुलना, रेखांकन रेखांकन के लिए उपसमूहों के लिए या अप करने के लिए 24 सतत चर, अस्तित्व घटता, सीरियल माप, मानकीकृत मतलब फ्लैट्स और कई और अधिक) बनाने के लिए यह एकदम सही प्रवृत्तियों का विश्लेषण और तुलना के बारे में जानकारी ।

    एक सबसे महत्वपूर्ण सुविधाओं की MedCalc करने के लिए संबंधित है इसकी आरओसी वक्र विश्लेषण क्षमताओं । यह उत्पन्न कर सकते हैं आरओसी वक्र ग्राफ के साथ 95% विश्वास सीमा की गणना, विशिष्टता, संवेदनशीलता, भविष्य कहनेवाला मूल्यों के लिए सभी थ्रेसहोल्ड, संभावना अनुपात, उत्पन्न निर्णायक फ्लैट्स और निर्धारित आकार के एक क्षेत्र के तहत रूह ग्राफ. अप करने के लिए 6 रूह घटता जा सकता है की तुलना में, गणना के बीच मतभेद के क्षेत्रों में, मानक त्रुटियों, पी-मूल्यों और अधिक.

    MedCalc से निपटने में सक्षम है, लापता डेटा बनाने, उपसमूहों, गणना प्रतिशतक रैंकों और सत्ता परिवर्तन. यह सुविधाओं ग़ैर का पता लगाने, सहसंबंध और प्रतिगमन उपकरण, नरम और अल्टमैन की साजिश रचने, जबकि यह भी आप को सक्षम करने के लिए चलाने के लिए एनोवा, विचरण अनुपात, मतलब, propertion, ची-वर्ग, फिशर और टी-परीक्षण.

    का एक सारांश सांख्यिकीय रिपोर्ट कर सकते हो आसानी से उत्पन्न और डेटा रखा जा सकता है और देखा पक्ष द्वारा साइड करने के लिए धन्यवाद के कई की तुलना रेखांकन समारोह है ।

    MedCalc की आवश्यकता है कम से कम बुनियादी सांख्यिकी ज्ञान के क्रम में बाहर सबसे अधिक प्राप्त करने की इसकी क्षमता है । इसकी व्यापक सुविधाओं के साथ इसे बनाने के लिए एक-होगा उपकरण को चलाने के लिए विधि की तुलना अध्ययन और विश्लेषण जैव चिकित्सा डेटा.

  • MedCalc is designed to meet the requirements of biomedical researchers with respect to the statistical analysis of large datasets. It provides the necessary tools and features for performing Receiver Operating Characteristic curve analysis, data plotting, Bablok and Deming regression and more.

    With an integrated spreadsheet with over 100,000 rows, MedCalc is capable of reading and displaying detailed data imported from Excel, SPSS, Dbase, Lotus or extracted from SYLK, DIF or text files. The information can be easily sorted, filtered or edited.

    The built-in data browser offers a comfortable means of easily managing data, variables, notes, texts and graphs, while the array of supported graphs and diagrams (scatter plots, method comparison graphs, graphs for subgroups or for up to 24 continuous variables, survival curves, serial measurement, standardized mean plots and many more) make it perfect for analyzing trends and comparing information.

    One of the most important features of MedCalc is related to its ROC curve analysis capabilities. It can generate the ROC curve graph with 95% confidence bounds, calculate specificity, sensitivity, predictive values for all the thresholds, likelihood ratios, generate conclusive plots and determine the size of an area under the ROC graph. Up to 6 ROC curves can be compared, calculating the differences between the areas, the standard errors, P-values and more.

    MedCalc is capable of handling missing data, creating subgroups, calculating percentile ranks and power transformation. It features outlier detection, correlation and regression tools, Bland & Altman plotting, while also enabling you to run Anova, variance ratio, mean, propertion, Chi-Square, Fisher and T-tests.

    A summary of the statistical report can be easily generated and data can be placed and viewed side-by-side thanks to the multiple comparison graphs function.

    MedCalc requires at least basic statistics knowledge in order to get the most out of its potential. Its extensive array of features make it a must-have tool for running method comparison studies and analyzing biomedical data.