專為科學(xué)研究而創(chuàng)建的首選分析和圖形解決方案。 與世界領(lǐng)先的科學(xué)家一起，探索如何使用GraphPad Prism來節(jié)省時間、做出更合適的分析選擇、優(yōu)美繪圖并展示您的科學(xué)研究。

當(dāng)前版本 Prism 10.0.2

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全面的分析和強大的統(tǒng)計能力，一切了如指掌

有效組織您的數(shù)據(jù)

Prism為您的分析進(jìn)行了特別的設(shè)計 -- 定量分析和分類數(shù)據(jù)分析。使得正確輸入數(shù)據(jù)、選擇合適的分析和創(chuàng)建精美的圖表變得更加容易。

進(jìn)行正確的分析

避免使用統(tǒng)計術(shù)語。Prism使用清晰的語言提供大量的分析庫，涵蓋從普通到高度特定的分析 — 包括非線性回歸、t檢驗、非參數(shù)比較、方差分析（單因素、雙因素和三因素）、列聯(lián)表分析、生存分析等等。每項分析都列有一個清單，以幫助您了解所需的統(tǒng)計假設(shè)并確認(rèn)您選擇了適當(dāng)?shù)臋z驗。

隨時獲得可操作的幫助

降低統(tǒng)計數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。GraphPad Prism的在線幫助超出了你的預(yù)期。在幾乎每一步，您都可以訪問數(shù)千頁的Prism用戶指南；并可以通過Prism Academy學(xué)習(xí)視頻課程、指南和培訓(xùn)材料，瀏覽圖形組合并學(xué)習(xí)如何制作各種圖形類型。同時，GraphPad為您提供了教程數(shù)據(jù)集，可以幫助您理解為什么應(yīng)該執(zhí)行某些分析以及如何解釋結(jié)果。

巧干而不是苦干

• 一鍵式回歸分析：沒有其他程序能像Prism那樣簡化曲線擬合。 選擇方程式，Prism即可完成其余工作 - 擬合曲線、顯示結(jié)果和函數(shù)參數(shù)列表，在圖形上繪制曲線并插入未知值。




• 專注于研究而不是軟件：無需編碼。 圖形和結(jié)果會實時自動更新。 數(shù)據(jù)和分析的任何更改（添加丟失的數(shù)據(jù)、省略錯誤的數(shù)據(jù)、糾正錯別字或更改分析選擇）都將立即反映在結(jié)果、圖形和布局中。

• 無需編程即可讓您的工作自動執(zhí)行：只需點擊一下，即可自動將多個成對比較添加到您的分析中。只需點擊工具欄按鈕，即可執(zhí)行這些線和星號的自定義選項。對數(shù)據(jù)或分析進(jìn)行的調(diào)整，圖上顯示的分析結(jié)果也將自動更新。

優(yōu)美繪圖和分享工作成果的最快方法

眾多的自定義圖形方法

更直觀地展示您的數(shù)據(jù)，而不是操作軟件。 Prism讓創(chuàng)建所需的圖形變得容易。 選擇圖形類型，然后自定義任何部分 - 數(shù)據(jù)的排列方式、數(shù)據(jù)點的樣式、標(biāo)簽、字體、顏色等等。 自定義選項不盡其數(shù)。

探索您的數(shù)據(jù)

讓您集中精力分析最相關(guān)的數(shù)據(jù)。您可自定義如何在數(shù)據(jù)中表示關(guān)系，以有效地探索大量數(shù)據(jù)集。您在這里注意到有趣的事情了嗎？突出顯示單個數(shù)據(jù)點以探索其相應(yīng)的屬性。利用prism強大的數(shù)據(jù)整理功能，您既可以節(jié)省時間，又可以確保您的分析基于干凈且結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)。

一鍵導(dǎo)出出版質(zhì)量的圖形

減少發(fā)表所需的時間。 Prism允許您自定義導(dǎo)出（文件類型、分辨率、透明度、尺寸、色彩空間 RGB/CMYK），以滿足期刊的要求。設(shè)置默認(rèn)值以節(jié)省時間。

加強協(xié)作

不僅限于分享您的圖表。 Prism全面記錄您的數(shù)據(jù)，使您能夠與其他科學(xué)家有效進(jìn)行協(xié)作。 Prism項目的所有部分（原始數(shù)據(jù)、分析、結(jié)果、圖形和布局）都包含在一個單一的文件中，一次單擊即可完成共享。 這樣，其他人就可以輕松同步您的工作，從而提高了結(jié)果的清晰度并簡化了協(xié)作過程。

增強的數(shù)據(jù)可視化功能（Prism 10 增強）

氣泡圖：直接通過表示位置（x和y坐標(biāo)）、顏色和尺寸變量的原始數(shù)據(jù)即可創(chuàng)建氣泡圖

小提琴圖：與箱線圖或簡單的條形圖相比，小提琴圖可更清晰地顯示大數(shù)據(jù)集的分布

估計圖：自動顯示您的分析結(jié)果

平滑樣條：重大改進(jìn)是在于通過 Akima 樣條和平滑樣條顯示一般數(shù)據(jù)的趨勢，并改進(jìn)了對節(jié)點或拐點數(shù)量的控制

增強的制圖和自定義選項（Prism 10 增強）

圖形上的星號：自動添加多個比較結(jié)果到圖表?？蓮母鞣NP值摘要樣式中進(jìn)行選擇，包括適用于任何alpha水平的響應(yīng)方法

改進(jìn)的圖形自定義設(shè)置：比以前更快、更容易、更直觀地繪制出令人驚嘆的氣泡圖。實時交互和自定義多變量數(shù)據(jù)中的圖表

自動標(biāo)注條形圖：在柱狀圖上標(biāo)注均值、中位數(shù)或樣本量，以強調(diào)您工作的重點

增強的分組圖：輕松創(chuàng)建同時顯示單個點（散點）、均值（或中值）線和誤差線的圖表

GraphPad Prism中可用統(tǒng)計特征的多樣性

統(tǒng)計比較

• 配對或非配對 t 檢驗。 報告 P 值和置信區(qū)間。

• 通過多重t檢驗分析自動生成火山圖（注意與P值的不同）。

• 非參數(shù) Mann-Whitney 檢驗，包括中位數(shù)差值的置信區(qū)間。

• 用于比較兩組的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗。

• 含中位數(shù)置信區(qū)間的 Wilcoxon 檢驗。

• 一次執(zhí)行多個 t 檢驗，使用錯誤發(fā)現(xiàn)率（或 Bonferroni 多重比較）選擇哪些比較是需要進(jìn)一步研究的新發(fā)現(xiàn)。

• 進(jìn)行普通或重復(fù)測量方差分析，然后進(jìn)行 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni 或 Holm-Sidak 多重比較檢驗，趨勢后驗或 Fisher 最小顯著性檢驗。

• 在不假設(shè)群體具有相同標(biāo)準(zhǔn)偏差的情況下，使用 Brown-Forsythe 和 Welch 方差分析進(jìn)行單因素方差分析，然后進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋容^檢驗（Games-Howell、Tamhane T2、Dunnett T3）

• 許多多重比較測試都伴隨著置信區(qū)間和多重性調(diào)整的P值。

• 進(jìn)行 Greenhouse-Geisser 校正，因此重復(fù)測量的單向、雙向和三向方差分析不必假設(shè)結(jié)果呈球形分布。 選擇此項時，多個比較檢驗也不必假設(shè)呈球形分布。

• 含 Dunn 后驗的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非參數(shù)單向方差分析。

• Fisher 精確檢驗或卡方檢驗。 計算含置信區(qū)間的相對風(fēng)險和優(yōu)勢比。

• 對即使在某些后驗中仍缺少數(shù)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙向方差分析。

• 對一個或兩個因素進(jìn)行重復(fù)測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙向方差分析。 Tukey、Newman-Keuls、Dunnett、Bonferroni、Holm-Sidak 或 Fisher LSD 多重比較檢驗主要和簡單效應(yīng)。

• 三向方差分析（限制在其中兩個因素中的兩個級別，和在第三個因素中的任意數(shù)量的級別）。

• 使用混合效應(yīng)模型（類似于重復(fù)測量方差分析，但能夠處理丟失的數(shù)據(jù)），分析重復(fù)測量數(shù)據(jù)（單向、雙向和三向）。

• Kaplan-Meier 生存分析。 應(yīng)用對數(shù)秩檢驗（包括趨勢檢驗）比較曲線。

• 使用嵌套 t 檢驗或嵌套單向方差分析比較嵌套數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)（使用混合效應(yīng)模型）。

非線性回歸

• 擬合我們的 105 個內(nèi)置方程式之一，或輸入您自己的方程式。 現(xiàn)在包括生長方程族： 指數(shù)生長、指數(shù)平臺、Gompertz、Logistic 和 beta（先增長后衰減）。

• 輸入微分或隱式方程。

• 輸入用于不同數(shù)據(jù)集的方程。

• 全局非線性回歸 – 在數(shù)據(jù)集之間共享參數(shù)。

• 強大的非線性回歸功能。

• 自動識別或消除離群值。

• 使用額外的平方和 F 檢驗或 AICc 比較模型。

• 比較數(shù)據(jù)集之間的參數(shù)。

• 應(yīng)用約束。

• 通過幾種方法差分權(quán)重，并評估加權(quán)方法的效果。

• 接受自動初始估計值或輸入您自己的值。

• 在指定的X值范圍內(nèi)自動繪制曲線圖。

• 使用參數(shù) SE 或 CI 量化擬合精度。 置信區(qū)間可為對稱性（傳統(tǒng)上）或不對稱性（更準(zhǔn)確）。

• 應(yīng)用 Hougaard 偏度量化不精確的對稱性。

• 繪制置信度或預(yù)測帶。

• 檢驗殘差的正態(tài)性。

• 運行或復(fù)制模型充分性檢驗。

• 報告協(xié)方差矩陣或依賴集。

• 從最佳擬合曲線中輕松插入數(shù)據(jù)點。

• 將直線擬合到兩個數(shù)據(jù)集，并確定交點和雙方斜率。

主成分分析Principal Componment Analysis（PCA）

• 通過并行分析(Monte Carlo模擬)、Kaiser標(biāo)準(zhǔn)(特征值閾值)、方差閾值的比例等來選擇主成分。

• 自動生成陡坡圖、載荷圖、雙標(biāo)圖等。

• 將PCA的分析結(jié)果用在Prism支持的主程序回歸等分析中。

多變量繪圖Multiple Variable Graphing

• 指定定義軸坐標(biāo)、顏色及尺寸的變量。

• 創(chuàng)建氣泡圖。

列統(tǒng)計

• 計算描述性統(tǒng)計： 最小值、最大值、四分位數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、標(biāo)準(zhǔn)誤（SEM）、置信區(qū)間（CI）、變異系數(shù)（CV）、偏度、峰度。

• 含置信區(qū)間的均值或幾何均值。

• 頻率分布（從 bin 到直方圖），包括累積直方圖。

• 通過四種方法進(jìn)行正態(tài)性檢驗（新功能： Anderson-Darling）。

• 對數(shù)正態(tài)性檢驗，以及從正態(tài)（高斯）與對數(shù)正態(tài)分布中取樣的可能性。

• 創(chuàng)建 QQ 圖作為正態(tài)性檢驗的一部分。

• 單樣本 t 檢驗或 Wilcoxon 檢驗，用于對柱均值（或中位數(shù)）和理論值進(jìn)行比較。

• 使用 Grubbs 或 ROUT 方法鑒別異常值。

• 分析批量 P 值，應(yīng)用 Bonferroni 多重比較或 FDR 方法識別“重大”研究結(jié)果或發(fā)現(xiàn)。

簡易的線性回歸和相關(guān)性

• 計算含置信區(qū)間的斜率和截距。

• 強制回歸線穿過指定點。

• 擬合以復(fù)制 Y 值或均值 Y。

• 應(yīng)用運行測試來檢驗線性度偏離。

• 用四種不同方式（包括 QQ 圖）計算和繪制殘差圖。

• 比較兩條或更多條回歸線的斜率和截距。

• 沿標(biāo)準(zhǔn)曲線插入新點。

• Pearson 或 Spearman（非參數(shù)）相關(guān)性。

廣義線性模型（GLM）

• 使用新的多變量數(shù)據(jù)表生成多個自變量與單個因變量的相關(guān)模型。

• 多元線性回歸（當(dāng)Y連續(xù)時）。

• 泊松回歸（當(dāng)Y計數(shù)時；0，1，2，...）

• 邏輯回歸（當(dāng)Y為二進(jìn)制時；是/否、通過/失敗等）。

臨床（診斷）實驗室統(tǒng)計

• Bland-Altman 圖。

• 受試者工作特征（ROC）曲線。

• Deming 回歸（II 型線性回歸）。

模擬

• 模擬XY、列或列聯(lián)表。

• 重復(fù)模擬數(shù)據(jù)的分析，作為 Monte-Carlo 分析。

• 根據(jù)選擇或輸入的方程式和您選擇的參數(shù)值繪制函數(shù)圖。

其他計算

• 曲線下面積，含置信區(qū)間。

• 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

• 標(biāo)準(zhǔn)化。

• 鑒別異常值。

• 正態(tài)性檢驗。

• 轉(zhuǎn)置表格。

• 減去基線（以及合并列）。

• 將每個值計算為其行、列或總計的分?jǐn)?shù)。

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