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medcalc破解版是一款专门为医学工作者量身打造的医学计算器,该软件界面简洁,功能丰富,是一款非常有用的计算器,能够帮助医学人员进行快速的医学计算,方便医生快速的对症下药,目前为止该软件已经通过了众多医院和医护人员的认可,是相当好用的工具软件。
medcalc破解版支持数十种计算方法,其中包括病人数据、单位参数、费用计算等等,让用户能够快速完成有关病人的数据收集及计算,方便工作人员对病症进行了解和控制。软件的集成电子表格由16384列和高达100000行,你可以详细的记录所有你的病人的数据,这些数据你可以直接在软件中管理,也可以导出到其他数据库或Excel中进行查看,非常好用。medcalc破解版还有全面的帮助文档和PDF格式的使用手册,让我们的用户能够学习如何使用这款软件,相信即使不会使用的用户通过帮助文档也能够学会如何使用。
1.数据录入
MedCalc的数据录入界面与SPSS类似,只是它没有变量视图,只有一个数据录入界面,这是与SPSS区别的地方,那么我们在第一行直接命名变量标签即可。需要指出Diagnosis变量指的是以金标准(如病理诊断)判断是否患病的结果。Test1,2,...3指得是不同诊断方法所得到的结果。
2. 参数选择
2.1 单一诊断试验评估
在标签栏中选择Stastistics——ROC curves——ROC curve analyze,出现以下操作界面,那么在Variable一栏中选择我们研究的变量(也就是诊断方式);Classification variable一栏中选择诊断结局(是否患病等);Select一栏中选择我们要进行的亚组分析,如性别,年龄段等。其他一些框框大家可以自己勾选看看是什么效果
ROC图是以灵敏度(真阳性率)为纵坐标,1-特异度(假阳性率)为横坐标,我们可以得到某诊断试验的最佳诊断标准,以及在该标准下该诊断试验的灵敏度和特异度(如图所示)。在该图中,最接近左上角(0,100)的点所对应的诊断标准即为最佳诊断标准。
2.2 多个诊断试验的比较
多诊断试验的比较与单一诊断试验的区别在于ROC curves选项下选择Comparison of ROC curves,然后进行variable和Classification variable的输入,这里Variable需要将每一个诊断试验指标逐一选入(如图)。
最后是结果的解读,在第一个表里,我们可以看到Test1-3的AUC(曲线下面积),ROC曲线下面积反映诊断试验的价值大小,(0.50,0.70],表示诊断价值较低;(0.70,0.90],表示诊断价值中等; 0.90以上表示诊断价值较高。第二张表列出了诊断试验两两比较是否有差异。
• 集成电子表格与 16384 列和 100000 行。
• 正确处理丢失的数据。
• 离群值可以很容易被排除。
• 内置的所见即所得的文本编辑器。
• 导入 Excel、 SPSS、 DBase、 Excel 2007 莲花的文件,并在 SYLK、 DIF 或纯文本格式文件的。
• 轻松选择的分组进行统计分析。
medcalc主要功能
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
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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