MedCalc 19.4.0 Statistik-Daten Medizin

MedCalc ist eine Statistik-software für die biomedizinische Forschung analysieren können, viele performance-curve Systems mit einer Reihe von umfangreichen Funktionen, Diagramm-Typen und der fortgeschrittenen-Modul. MedCalc wurde entwickelt, um die Bedürfnisse und Anforderungen der Studie der Natur und zielt auf die Analyse der statistischen Berechnungen des Projekts. Diese software bietet die Werkzeuge und Mittel wesentlicher Bedeutung für die Analyse der Kennlinie des Systems (ROC), die Daten und führen Sie die statistischen Berechnungen.

MedCalc - statistische Daten, medizinische

Mit spreadsheet-integration, einschließlich mehr als 100.000.000 Zeilen, MedCalc haben die Fähigkeit, zu Lesen und die Anzeige der richtigen Daten-Import aus Excel, SPSS, DBase, Lotus, oder die Flucht aus der Datei SYLK, DIF und text. Daten-browser MedCalc Daten-Verwaltung, Notizen, text und Grafiken gut. Das wichtigste Merkmal dieser software ist die Fähigkeit zur Analyse der ROC-Kurve. MedCalc können Diagramme erstellt werden, für die ROC Kurve mit 95 Prozent Genauigkeit sind, und bestimmen Sie die Größe der Fläche unter dem Graphen. MedCalc überprüfen können, verloren Sie Daten, erstellen Sie eine Gruppe und rangiert nach dem Prozentsatz. Sie können auch Berichte aus den statistischen Berechnungen seiner eigenen und die Daten nebeneinander.

Merkmale von MedCalc

• Spreadsheet-integration mit mehr als 100.000 Zeilen
• Lesen und anzeigen von Daten-Import aus Excel -, SPSS-und Berechnungs-software und andere statistische
• Analysieren von Daten und durchführen von mathematischen Berechnungen und Statistiken
• Das Design und die Analyse der Kurve der ROC-Kurve
• Dokumentation online und offline
• Die verschiedenen Funktionen im detail zu analysieren, die Grafik
• Browser integrierten Daten, um Daten zu verwalten
• Erstellen von Subgruppen, die für das Diagramm

Content-update MedCalc 19.1.1:

Bei der Analyse der ROC-Kurve mittels bootstrapping (zum Beispiel zur Berechnung der CI des Youden-index), CI bootstrap-AUC berichtet.

Prozessverbesserung die Berechnung der durchschnittlichen Differenz Hodges - Lehmann, die erlaubt, größeren Stichprobe.

Verbessern sich die Zeit genommen, um zu überprüfen, die Genauigkeit der Fischer.