上海卡贝信息技术有限公司

 

 

 

 

标准版

您期望从昂贵的统计数据包中获得的强大的统计分析和回归。除非没有复杂性或成本。

领先的软件包,可在Microsoft Excel中进行深入的统计分析,已有20多年的历史。

分析 - 它是Excel无与伦比的统计插件。 描述和可视化数据,发现隐藏在数据中的关系,并获得重要问题的答案,以便您做出明智,明智的决策。

描述和可视化数据以获得更多洞察力

如果您不理解您正在查看的数据,您将无法走得太远。 强大的描述性统计数据和可自定义的图表可以快速将大量数据转换为易于理解的摘要,并识别异常和有趣的观察结果。

做出明智的决定

重要的是要知道因素或干预的影响何时是真实且重要的。 广泛的统计假设检验和估算可确保您做出明智的决策。 不要浪费你的时间和金钱来实施无效的干预措施或无效的高成本变革。

发现关系的高级功能

确定数据中变量之间的关系,以便了解重要的内容。 相关和散点图可帮助您发现变量之间隐藏的关系。 基于线性,对数,幂或多项式等函数的简单回归,以及多元回归,ANOVA,ANCOVA和GLM等高级模型,可以模拟变量之间的关系,从而可以了解基础机制并进行预测。 Analyze-it的交互式方法可以轻松地迭代完善模型,直到您对它感到满意为止。

降低复杂性以确定重要的内容

对于复杂的数据集,您通常无法看到树木。 什么是重要的可以被大量的数据或你正在处理的变量数量所淹没。 使用PCA,您可以快速确定变量的相关关系,以及不同的观察组,然后用单点和双点进行可视化(空闲夸耀:它可能是任何商业软件包中最先进的biplots 实现!)。 通过因子分析可以很容易地发现潜在的潜在变量。

我们没有忘记分类数据......

许多统计软件包都具有连续数字数据,但忽略了分类数据。 分析 - 它没有! 通过广泛的统计程序支持分类数据分析。 您可以描述数据,测试假设或估计效果。 我们还包括了一些您在其他地方找不到的富有洞察力的图,例如Mosaic图,因此您可以真正看到变量如何相互作用。

集成到Microsoft Excel中,因此易于使用...

那就对了。 Analyze-it集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016 for Microsoft Windows。 几乎没有学习曲线,直观的用户界面和基于逻辑任务的工作流程对我们这些不是程序员或全职统计员的人来说是有意义的。

您的所有数据和结果都保存在Excel工作簿中,便于与同事协作和共享,并且意味着没有锁定的文件格式。

技术规范

系统需求
  • Microsoft Excel 2007、2010、2013 或 2016(32 位和 64 位)
  • Microsoft Windows Vista、7、8、10、Server 2003、2008、2012 或 2016
  • 建议至少 2GB RAM
  • 80MB 磁盘空间
分布
连续
  • 总和、平均值、方差、SD、CV%、偏度、峰度
  • v4.50 新增几何平均、调和平均
  • 中值、最小值、最大值、范围、IQR
  • 分位数
  • 模式
  • 带有可选法线叠加的直方图
  • 频率多边形
  • 点图 – 抖动、对齐、散布点和改变点符号/颜色
  • 骨架箱线图、Tukey 异常值箱线图、分位数箱线图
  • 平均误差条图,平均置信度菱形图
  • 具有可选 Kolmogorov-Smirnov 置信带的 CDF 图
  • 带有可选 Lilliefors 置信带的正态 QQ 图
  • Shapiro-Wilk、Anderson-Darling 和 Kolmogorov-Smirnov 检验正态性
  • 已知总体 SD 均值的 Z 检验
  • 学生的一个样本 t 检验的平均值
  • 平均值/中位数的 Wilcoxon 检验
  • 中位数符号检验
  • X2 检验方差
  • 基于 t 或基于 Z 的置信区间的均值估计
  • 具有 Thompson-Savur 置信区间的中位数
  • 具有 Tukey 置信区间的 Hodges-Lehmann 伪中值
  • 基于 X2 的置信区间的方差
离散的
  • 频率表——频率、累积频率、相对频率、累积相对频率
  • 带有可选累积频率线的频率条形图
  • 频率饼图
  • 比例的二项式精确检验
  • 二项式比例的 Z 检验
  • 多项比例的 Pearson X2 和似然比 G2 检验
  • Clopper-Pearson 精确或 Wilson 得分置信区间的比例
组比较
  • 按组的描述性统计
  • 并排点图、均值图、分组箱线图
  • Z 检验具有已知总体 SD 的均值差异
  • 学生独立样本 t 检验均值之间的差异
  • Welch 对方差不等均值之间差异的 t 检验
  • Wilcoxon-Mann-Whitney 检验均值/中位数之间的差异
  • 均等均值的 1 向受试者间方差分析
  • Welch's ANOVA 用于方差不等的均值相等
  • 均值/中位数相等的 Kruskal-Wallis 检验
  • 基于 t、基于 Welch-Satterthwaite t 或基于 Z 的置信区间的均值差
  • Cohen's 和 Hedge's g 标准化均值差与基于非中心 t 的置信区间
  • 霍奇斯-莱曼位置偏移与摩西置信区间
  • 多重比较程序:Student's t(个体比较)、Tukey-Kramer(所有对)、Dunnett(对照对照)、Hsu(最佳对照)、Scheffe(所有对照)、Steel(对照对照非参数)、Dwass-Steel- Critchlow-Fligner(非参数所有对),Wilcoxon(非参数个体比较)
  • 多重比较的均值散点图
  • 方差比的 F 检验
  • Bartlett、Levene 和 Brown-Forsythe 检验方差的同质性
配对比较
  • 每组的描述性统计
  • 并排点图、均值图、分组箱线图
  • 具有标识线和可选差异直方图的差异图
  • 已知总体 SD 均值差异的 Z 检验
  • 学生配对样本 t 检验均值之间的差异
  • Wilcoxon 符号秩检验均值/中位数之间的差异
  • 中位数差异的符号检验
  • 均值均等的 1 向受试者内方差分析
  • 弗里德曼检验中位数相等
  • 基于 t 或基于 Z 的置信区间的均值差
  • Cohen's 和 Hedge's g 标准化均值差与基于非中心 t 的置信区间
  • Thompson-Savur 置信区间的中位数差异
  • 带有 Tukey 置信区间的 Hodges-Lehmann 位置偏移
列联表
  • 列联表
  • 分组频率图
  • 堆叠频率图
  • Pearson X2 独立性/比例相等性测试
  • 独立性的似然比 G2 检验
  • 按类别或残差与颜色关联的马赛克图
2x2 相关表
  • 对称性/边际同质性的 McNemar-Mosteller 精确检验
  • 对比例之间的差异进行 Z 测试
  • 与 Newcombe 评分或 Tango 评分置信区间的比例差异(风险差异)
  • 具有二项式精确或威尔逊评分置信区间的优势比
2x2 表格
  • Fisher 精确独立性检验
  • 对比例之间的差异进行 Z 测试
  • 与 Miettinen-Nurminen 评分、Newcombe 评分或 Tango 评分置信区间的比例差异(风险差异)
  • 与 Miettinen-Nurminen 评分或 Newcombe 置信区间的比例比(风险比)
  • 具有超几何精确或 Miettinen-Nurminen 评分置信区间的优势比
拟合模型 - ANOVA / ANCOVA / 回归
线性拟合
  • 简单线性回归
  • 多项式回归(2 到 6 阶)
  • 对数回归
  • 指数回归
  • 功率回归
  • 多元线性回归
  • v4.80 中的新方差分析
  • v4.80 新增 ANCOVA
  • 具有简单、交叉、多项式和阶乘项的高级模型,将分类解释变量编码为虚拟变量
其他适合
  • 二元逻辑回归
  • 模型方程
  • 拟合摘要 – R2、AIC、BIC
  • 参数估计——β、置信区间、VIF、标准化β
  • 带有拟合线和可选置信带的散点图
  • 模型的 F 检验效果
  • 根据实际情节预测
  • 模型中每一项的 F 检验效果
  • 每个术语的影响的杠杆图
  • 残差图——原始的、标准化的
  • 序列图和 Lag-1 图
  • 异常值和影响图
  • 库克的 D 影响
  • 为 X 预测 Y
  • v4.80 中新增的分类变量的效果手段
  • v4.80 中新增的分类变量的主效应图和交互作用图
  • 效果的多重比较均值:Student's t(个体比较)、Tukey-Kramer(所有对)、Dunnett(对照)、Hsu(最佳)、Scheffe(所有对比)v4.80 中新增
  • 用于简单回归模型的失拟检验的 F 检验
  • 将模型变量保存回数据集:拟合 Y、残差、标准化残差、学生化残差、杠杆、库克影响
多变量
  • 系数上带有颜色图的相关矩阵
  • 协方差矩阵
  • 散点图
  • 散点图矩阵
  • 根据一个因素通过颜色改变点
相关/关联
  • Pearson r 相关系数与 Fisher 的 Z 置信区间
  • 线性关联的 Pearson 检验
  • Spearman rs 相关系数与 Fisher Z 置信区间
  • Kendall tau 相关系数与 Samara-Randles 置信区间
  • 单调关联的 Kendall 检验
v4.80 新增项目可靠性
  • Cronbach's alpha(标准化和非标准化)
  • 删除了每个项目的 Cronbach's alpha
v3.80 中新增的 PCA
  • 特征值/特征向量
  • 带有颜色图的系数矩阵以揭示关系
  • 以变​​量为向量,观察为点的经典 Gabriel 双图
  • 以变​​量和观察值作为点的 Gower-Hand 双图
  • 预测新的观察/变量
  • 反射、旋转和缩放双标图
  • 相关单图显示变量之间的关系
  • 屏幕图
v3.90 中新增的公因子分析
  • 最大似然因子提取
  • 具有颜色图的因子模式/结构矩阵以揭示结构
  • 12 因子正交/倾斜旋转,包括 Varimax、Oblimin

 

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