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专为科学研究而设计的首选的分析和绘图解决方案。 和世界领先的科学家一起,探索如何使用Prism来节省时间,做出更合适的分析选择,并优雅地绘制和展示您的科学研究。

综合分析和强大的统计,简化

有效地组织您的数据

与电子表格或其他科学图形程序不同,Prism有八种不同类型的数据表,专门为您要运行的分析而格式化。这样可以更轻松地正确输入数据,选择合适的分析并创建令人惊叹的图形。

执行合适的分析

避免统计术语。 在清晰的语言中,Prism提供了广泛的分析库,从常见到高度特定的非线性回归,t检验,非参数比较,单,双和三因子方差分析,列联表,生存分析等等。 每个分析都有一个清单,以帮助您了解所需的统计假设,并确认您已选择适当的检验。

Perform The Right Analysis

随时随地获得可操作的帮助

降低统计数据的复杂性。 Prism的在线帮助超出了您的预期。 几乎每一步,都可以从在线Prism Guides访问数千页。 浏览图表产品组合,了解如何制作各种图表类型。 教程数据集还可帮助您了解执行某些分析的原因以及如何解释结果。

Get Actionable Help As You Go

 

更智能的工作,不是更难

一键式回归分析

没有其他程序像Prism那样简化曲线拟合。 选择一个方程式,Prism执行其余的曲线拟合处理,显示结果和函数参数表,在图形上绘制曲线,并插入未知值。

One-Click Regression Analysis

专注于您的研究,而不是您的软件

无需编码。 图表和结果会实时自动更新。 对数据和分析的任何更改 - 添加遗漏数据,省略错误数据,更正拼写错误或更改分析选择 - 都会立即反映在结果,图表和布局中。

Focus on Your Research, Not Your Software

无需编程即可自动完成工作

减少分析和绘制一组实验的繁琐步骤。 通过创建模板,复制系列或克隆图表可以轻松复制您的工作,从而节省您数小时的设置时间。 使用Prism Magic一键单击,对一组图形应用一致的外观。

Automate Your Work Without Programming

优雅地绘制和分享您的工作的最快方式

无数种自定义图表的方法

专注于数据中的故事,而不是操纵您的软件。 Prism可以轻松创建所需的图形。 选择图形类型,并自定义任何部分 - 数据的排列方式,数据点的样式,标签,字体,颜色等等。 定制选项是无止境的。

Countless Ways to Customize Your Graphs

一键导出出版级质量的图形

减少发布时间。 Prism允许您自定义导出(文件类型,分辨率,透明度,尺寸,颜色空间RGB / CMYK)以满足期刊的要求。 设置默认值以节省时间。

Export Publication-Quality Graphs With One Click

加强协作

不仅仅是分享图表。 Prism对您数据的全面记录可以与其他科学家进行有效的合作。 Prism项目的所有部分(原始数据,分析,结果,图形和布局)都包含在一个文件中,您只需单击一下即可共享。 现在,其他人可以在每一步都轻松地完成您的工作,提高您的发现的清晰度并简化您的协作工作。

Enhance Collaboration

发掘 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。

 

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