GraphPad Prism 10 Mac是一款专业的科学与统计数据分析软件。GraphPad Prism主要用于绘制、分析和解释生物医学、自然科学和社会科学领域的实验数据。
GraphPad Prism 10 for Mac下载ʕ·͡ˑ·ཻʔ m̶a̶̶c̶a̶̶p̶p̶s̶.c̶o̶m̶.c̶n̶
GraphPad Prism 10 for Mac功能介绍：
数据可视化： GraphPad Prism提供了丰富的图形和图表选项，用户可以轻松创建散点图、折线图、柱状图、生存曲线等。这有助于科研人员更清晰地展示实验结果。
统计分析： Prism集成了各种统计分析工具，包括描述性统计、t检验、方差分析（ANOVA）、非参数检验、回归分析等。用户可以通过简单的界面进行这些统计分析，无需深入了解统计学。
曲线拟合： 在生物学和化学实验中，Prism常用于拟合曲线，例如生长曲线、浓度-反应曲线等。这对于实验数据的定量分析和解释非常重要。
生存分析： 对于生物医学领域的研究，Prism支持生存分析，包括Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验，用于分析生存率和事件发生的关系。
数据导入与导出： Prism支持从Excel等文件格式导入数据，并能将分析结果导出为各种常见的图像和表格格式。这有助于研究人员在不同的平台和文档中共享实验结果。
用户友好性： GraphPad Prism以其简洁、用户友好的界面而闻名，使得即便对统计学不太熟悉的科研人员也能够轻松使用它进行数据分析和可视化。
多学科应用： 虽然GraphPad Prism在生物医学领域得到广泛应用，但它同样适用于其他学科，如化学、工程、社会科学等。
GraphPad Prism 10 新功能介绍
Prism 10 具有增强的数据可视化和图形定制、更直观的导航和更复杂的统计分析。
• 增强的数据可视化和图形定制
气泡图
直接从原始数据创建气泡图，对位置（X 和 Y 坐标）、颜色和大小变量进行编码
小提琴图表
使用扩展或截断的小提琴图可视化大型数据集的分布
估计图
自动显示您的分析结果
平滑样条
通过 Akima 样条线和平滑样条线显示一般数据趋势的重大改进，并改进了对节数或拐点数量的控制
• 改进的图形和自定义选项
星标图表
自动将多个比较结果添加到图表中。从多种 P 值摘要样式中进行选择，包括适合任何 alpha 水平的响应方法
改进的图表定制
比以前更快、更容易、更直观地制作令人惊叹的气泡图。实时交互并自定义来自多变量数据的图表
自动标记条形图
使用平均值、中位数或样本大小的值注释条形图，以强调工作中的重要内容
改进的分组图
轻松创建显示各个点（散点）以及平均值（或中值）和误差条的图表
• 更有效和高效的研究
加强协作
使用 Prism Cloud 避免那些混乱的电子邮件线程。将所有讨论保留在一处，同时安全地控制谁有权访问您的工作
更开放的访问文件格式
通过使用行业标准格式（CSV、PNG、JSON 等），您可以确保您的项目可以在 Prism 之外使用，并为您的数据工作流程和集成开辟新的可能性
扩展的数据表功能
您可以根据需要打开任意数量的窗口，并在最多 2048 列中显示数据，每列有 512 个子列。扩展的分析常量对话框允许您链接到所有类型分析的更多结果
智能数据整理
一系列新工具可帮助您准备数据进行分析。覆盖多变量数据表、选择转换分析及提取重排功能
挂钩常量对话框升级
在 Prism 中的不同元素之间建立联系的便捷方法。新的易于导航的树结构现在涵盖了整个 Prism 分析库
• 具有八种数据表
XY 工作台
当每个数据点都由单个 X 和 Y 值定义时使用。这类数据通常适合线性或非线性回归模型。
柱形表
用于通过单个分组变量将数据组织成组（例如治疗与对照组或女性与男性）。通常使用 t 检验和单向方差分析进行分析。
分组表
用于通过两个分组变量组织成组的数据（例如女性对照与女性治疗与男性对照与男性治疗）。通常使用双向方差分析进行分析。
列联表
用于按两个分组变量（治疗与对照以及阳性结果与阴性结果）组织成组的计数数据。适用于卡方检验和费舍尔精确检验分析。
生存表
用于执行 Kaplan-Meier 生存分析。每行代表一个受试者或个体的生存时间和结果。
整个表的部分内容
当需要询问“表中每个值占总数的几分之几？”时使用。用于计算分数和生成饼图。
多变量表
当数据的每一行是不同的观察值并且每一列是不同的变量并且支持文本值时使用。可以直接使用多元线性回归、Cox 回归等进行分析，或重组为 Prism 的其他表格类型之一。
嵌套表
当数据被组织成分层组时使用。使用嵌套 t 检验或嵌套单向方差分析进行分析。
• 更复杂的统计分析
执行重复测量方差分析 – 即使数据缺失
现在 Prism 将自动拟合混合效应模型来完成此分析
执行简单和多元逻辑回归
基于一个预测变量（简单逻辑回归）或多个预测变量（多重逻辑回归）将模型拟合到二元结果（是/否、获胜/失败、通过/失败）
主成分分析（PCA）
计算并选择描述数据中最大方差的主成分。选择技术包括通过蒙特卡罗模拟进行并行分析、特征值阈值、方差比例阈值等
多重 t 检验（和非参数）分析
同时进行多个独立的两个样本比较测试。从参数/非参数测试中选择，并指定数据是否未配对/配对
在多元线性和多元 Logistic 回归中分析带有文本的分类变量
无需编码！Prism 将自动编码分类变量并执行分析。指定参考并组织模型中所有级别的分类变量，以获得清晰、可读的结果
多元线性和多元逻辑回归插值
使用指定的模型根据数据表中的数据或使用分析中指定的理论值来预测因变量的值