新版 MedCalc包含了新的自动更新特性、重复观察的方差分析、Kruskal-Wallis检验的新的post-hoc检验，在所有图形中都有可移动的、可编辑的图例、修改的正态图和直方图，以及新的全屏显示模式。复制/贴图的报告和图形功能已经得到了改进，而测试者的工作特性曲线分析(Receiver Operating Characteristic curve analysis)简称 ROC曲线分析，是一项重要的诊断试验方法，它可以用来评估试验的诊断性能，也可以用来评价试验场分研究对象是否患有疾病。ROC曲线还可以用来比较两个或更多实验室或诊断试验的诊断性能。“诊断(diagnosis)”是指某一对象(例如，人体、仪器、设备、试剂、试验和方法等)对确定事件作出正常或异常判断的过程。根据具体的试验结果，在日常工作中，很难将该地区划分为两组人群：病例组和对照组，如帕金森病有与无、恶性与良性、肿块的一、多个肿块等。
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1、数据管理
集成的电子表格有16384列和高达100000行。
正确处理丢失的数据。
离群值可以很容易被排除。
内置所见即所得的文本编辑器。
导入Excel时，Excel 2007中，SPSS，质数据库和Lotus文件，并在文件SYLK，DIF或纯文本格式。
轻松选择分组进行统计分析。
2、文档
全面的帮助文件。
PDF格式的手册(去下载区)。
完整的HTML 手册上MedCalc中的网站。
上下文帮助在对话框中。
3、ROC曲线分析
在曲线(AUC)与标准误，95%可信区间，P值下的面积。提供德隆等人的方法之间的选择。(1988)和汉利和麦克尼尔(1982，1983)。
敏感性，特异性，似然比，阳性和阴性预测值的所有可能的阈值列表。
ROC曲线图，95%的置信区间。
阈值可以在交互式点图来选择与自动计算相应的灵敏度和特异性。
情节敏感性和特异性与标准值。
区间似然比。
ROC曲线下面积，标准误差，95%置信区间和P值之间的差异：高达6 ROC曲线比较。
样本量计算ROC曲线下面积和ROC曲线的比较。
转到ROC曲线分析的MedCalc中手册的有关ROC曲线分析在MedCalc中的详细信息部分。
4、图表
大量的图表，请参阅图表画廊。
数据点标识在图。
绘制文本框，线条，箭头和连接器。
命名，保存和调用图表和统计数据。
在图形窗口的统计信息。
图表另存为BMP，PNG，GIF，PCX，JPG或TIF文件，或PowerPoint幻灯片(*。PPTX)。
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