Prism mac版

Prism mac版是一款科学家数据处理图形化软件，简化了数据分析和可视化的过程。丰富的数据可视化和图形自定义功能，支持多种数据分析方法，包括模型拟合、全局非线性回归等，能够生成准确可靠的分析结果和优雅的图表。全世界有超过100个国家的10万科学家使用这款软件进行科学实验的分析和图形的创建，用于理解统计和数据组织，被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。内置了AadvanCEd Rradioligand Bbinding、剂量反映曲线、Bacterial Growth以及峰拟合等数十个生物统计模组，将分析结果和图表导出为多种格式，方便与同事、同行交流和分享。

Prism mac版软件特色

1、有效地组织您的数据

与电子表格或其他科学图形程序不同，prism有八种不同类型的数据表，专门为您要运行的分析而格式化。这样可以更轻松地正确输入数据，选择合适的分析并创建令人惊叹的图形。

2、执行正确的分析

避免统计术语。在清晰的语言中，prism提供了广泛的分析库，从常见到高度特异-非线回归，t检验，非参数比较，单因素，双因素和三因子方差分析，列联表，生存分析等等。每个分析都有一个清单，以帮助您了解所需的统计假设，并确认您已选择适当的测试。

3、随时随地获得可操作的帮助

降低统计数据的复杂程度。prism的在线帮助超出了您的预期。几乎每一步，都可以从在线prism Guides访问数千页。浏览图表产品组合，了解如何制作各种图表类型。教程数据集还可帮助您了解执行某些分析的原因以及如何解释结果。

4、一键式回归分析

没有其他程序像prism那样简化曲线拟合。选择一个方程式，prism进行曲线的其余拟合，显示结果和函数参数表，在图表上绘制曲线，并插入未知值。

5、专注于您的研究，而不是您的软件

无需编码。图表和结果会实时自动更新。对数据和分析的任何更改-添加遗漏数据，省略错误数据，更正拼写错误或更改分析选择-都会立即反映在结果，图形和布局中。

6、无需编程即可自动完成工作

减少分析和绘制一组实验的繁琐步骤。通过创建模板，复制系列或克隆图表可以轻松复制您的工作，从而节省您数小时的设置时间。使用prism Magic一键单击，对一组图形应用一致的外观。

Prism mac版新版说明

一、更高维度的数据！

Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构探索更大的数据集，并通过以下改进执行新的和改进的分析：

1、增加的数据限制-在每个数据表中最多输入1024列数据

2、自动识别变量类型-将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值

3、数据表中的文本信息-直接以文本形式输入数据。无需编码“ 0”和“ 1”之类的变量，只需直接在数据表中输入“ Male”和“ Female”

4、自动变量编码-输入您的数据，让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数字“虚拟”变量

二、主成分分析（PCA）

有时，收集的变量数量远远超过可供研究的学科数量。考虑基因表达研究，其中从分为两组的受试者中测量了成百上千种不同基因的表达水平：治疗组和对照组。可能仅仅是变量太多而无法使模型适合数据。但是，选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息！PCA是一种“降维”技术，可用于减少所需变量的数量，同时从数据中消除尽可能少的信息。

PCA中可用的其他功能包括：

1、通过平行分析（以及Kaiser方法，总方差阈值方法等）选择组件

2、碎石图，分数图和双线图的生成

3、自动准备PCA结果以进一步用于多元线性回归（主成分回归）

三、向图形添加新尺寸

直接从原始数据，符号位置（X和Y坐标），大小和填充颜色的编码变量创建气泡图。请注意，可以使用分类（分组）或连续变量来定义符号颜色和符号大小。

在此图上，超过100个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP（PPP），而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例（两个最大的符号分别代表中国和印度）。最后，每个符号的颜色代表该国家所在的大陆。在这种情况下，此最终变量（颜色）是分类变量，但气泡图中的颜色也可以由连续变量定义：在该图中，符号的X坐标，Y坐标和大小与以前相同。但是，现在该符号的颜色连续不断地代表该国家每1000个人的出生率。棱镜现在还具有内置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重叠的符号。

四、自动将多个比较结果添加到图形！

只需执行多个成对比较的适当分析即可。然后单击一次以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些行和星号，只需再次单击工具栏按钮。调整数据或分析，图形上显示的结果将自动更新。但是请记住，P值只是故事的一部分。别忘了报告效果估算值（例如，均值差异为95％置信区间！）

五、使用估计图更好地可视化T测试结果

在测试中执行，Prism现在将自动创建结果的估计图。在此图上，两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上，将绘制组均值的差及其95％置信区间。该可视化提供的信息比单独的P值还多，因为它不仅显示了95％CI是否包含零（如果95％CI包含零，则P值将大于0.05；它还显示了95％CI的宽度）。如果95％CI不包括零，则P值将小于0.05）