StatsDirect特别版是一款适合不同行业使用的数据统计和分析软件,我们可以通过这款软件来获取到表格里的所有数据内容,然后进行统计分析,从而找出你需要的数据信息。
1、几秒钟内回答
StatsDirect非常易于使用
无需编程
该软件的学习曲线最少,原因是:
数据界面类似于Microsoft Excel
报告界面就像一个简单的文字处理器
直观的操作是二十多年研发的结果
包括所有常见的统计方法
2、支持您的统计知识
统计指南内置在软件中
提供强大的研究工具,有利于(重新)学习
帮助和界面可消除常见的统计误解
3、坚固可靠
使用最新的计算方法
所有方法均已被科学文献充分引用
通过网络提供的持续改进
4、负担得起的
针对学生,发展中国家和个人的低成本许可证
接受学术定价和官方订单
5、统计知识管理
统计指南内置在软件中
包括所有常见的统计方法
联机帮助已完全引用科学引用
为学生提供认真的研究工具,对学习有好处
帮助和界面可消除常见的统计误解
建立在二十多年的研发基础上
该软件的学习曲线最少,原因是:
数据界面类似于Microsoft Excel
报告界面就像一个简单的文字处理器
通过网络提供的持续改进
1、为什么有时在StatsDirect中看到的P值与其他软件相比略有不同?
StatsDirect针对非参数统计推断中的P值开发了许多精确(置换)和模拟精确(蒙特卡洛)算法。
相比之下,其他软件可能会在StatsDirect采用更复杂算法的地方使用近似值,例如在存在联系的情况下进行Wilcoxon签名秩检验的情况下-此处StatsDirect,SAS和StatXact将采用渗透方法,其中SPSS和R还原为渐近逼近。
2、为什么StatsDirect给出的比例置信区间与手工计算的相比要稍有不同?
许多教科书都包含效果不佳的公式,无法近似二项式比例及其之间的差异的置信区间。StatsDirect通过使用具有良好覆盖率属性的方法对这些公式进行了改进,尤其是在存在少量公式的情况下。有关StatsDirect中使用的方法选择背后原因的更详细讨论,请参见Robert Newcombe的以下优秀论文系列:
Newcombe R.改进了基于配对数据的二项式比例之间差异的置信区间。医学统计学1998; 17:2635-2650。
Newcombe R.独立比例之间的差异的区间估计。医学统计学1998; 17:873-890。
Newcombe R.单一比例的两侧置信区间:七个方法的比较评估。医学统计学1998; 17:857-872。
3、如果分子的比例为零,该怎么办?
例:
单比例
总数= 30,响应= 0比例= 0
精确(Clopper-Pearson)95%置信区间= 0到0.115703
近似(Wilson)95%中P置信区间= 0至0.113513
观察:
“ ...您提到,对于n = 30和r = 0的情况,精确的Clopper-Pearson)95%置信区间为0到.115703。但是,如果在一个审判中得到一案的概率为.115703,那么在30个试验中没有案件的概率为(1-.115703)^ 30 = .025。这看起来像是97.5%的置信区间。”
Robert Newcombe博士(该领域专家)的答复:
我们应该将整体覆盖率保持在95%,还是将一个相关的非覆盖率保持在2.5%?当数字+ ve趋于零时,为了实现解释的连续性,选择后者似乎是有意义的。但是有人会争论,为什么不通过使用1-0.05 **(1/30)= 0.095034的上限而不是1-0.025 **(1/30)= 0.115703来获得更短的间隔?我认为这就是StatXact所做的。我会回答说,实际上,有一种更全面的方法可以缩短CP间隔,同时保持min CP = 0.95的定义属性。这是由Blyth&Still开发的。它为N'
4、如何操作图表标题等?
如果单击StatsDirect报表中的图形,然后单击鼠标右键,然后从弹出菜单中选择“复制”,则将其复制为Windows图元文件。然后可以将其粘贴到Microsoft Word中,然后可以在Word中选择图形,右键单击并从弹出菜单中选择“编辑图片”。不要使用拖放,因为这不适用于所有版本的Word。如果使用复制和粘贴方法,则可以在Word中将图形编辑为线条图。在安装Office时,请确保已安装WMF格式的图形转换器选项。
5、有没有一种方法可以估算试验所需的样本量,而该试验旨在比较试验(敏感性/特异性等),从而为估算值提供所需的置信区间?
敏感性和特异性是二项式比例:
疾病:目前缺席
测试:+ a(true + ve)h3(false + ve)
-c(false -ve)d(true -ve)
灵敏度= a /(a + c)
特异性= d /(h3 + d)
因此,您可以使用人口调查样本大小计算得出指定容差和错误概率(即不在该容差范围内)内的目标灵敏度%或特异性%。
6、如何计算荟萃分析的功效或样本量?
为了计算荟萃分析的统计能力,您需要对目标效应大小的合并方差进行良好的估计,并对暴露/条件(异质性)之间的研究间差异对两者的影响做出合理的假设。方差和效果估计。所有这些都是不平凡的,最好由与荟萃分析密切相关的统计学家来处理。可以将功率结果添加到所有StatsDirect元分析输出中,但是是否适当还需要进一步讨论。有人认为不应进行功能不足的研究,因此会质疑将其纳入系统评价的质量。如果采用这种方法,则汇集功率几乎是无关紧要的。
7、空值和零值有什么区别?
空值是缺失或排除的观察值,记录为工作表中的间隙或星号*符号。缺失值的内部代码是3E + 300,如果您将其输入为观察值,则也将被视为缺失/空值。零必须始终输入为0或0.0或0.0e0才能将其视为对零的观察-但请记住,在分类分析(例如列联表中的计数)中,一些研究人员可能会将零称为无效响应。
8、关联两个比率的最佳方法是什么?
我假设低颈动脉分叉比分叉具有更长的疾病长度,并且测量并创建了两个比率(分叉比率-从锁骨到分叉的长度除以总颈动脉长度;以及疾病比率(从分叉到末端的长度) (从锁骨到疾病末期的长度除以疾病的比率)。使用简单的线性回归/相关性并将分叉比作为自变量,将疾病比作为因变量是否有效?
答:比率测量标尺具有间隔标尺的所有属性以及绝对零点。您可能需要查看一致性限制而不是相关性。
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