MedCalc v23

[Dutch Holland]

MedCalc 23.2.8 Deutsch-Multilanguage

MedCalc 23.2.8 Deutsch-Multilanguage || 75.33 MB || Sprache: Deutsch-Multilanguage


Beschreibung:

Spoiler

MedCalc ist ein umfassendes Statistikprogramm für Windows, das speziell auf die Anforderungen biomedizinischer Forscher zugeschnitten ist. Es ist schnell, benutzerfreundlich und zuverlässig. MedCalc ist die benutzerfreundlichste Software für die Analyse von ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic Curve). Das MedCalc ROC-Modul ermöglicht den Vergleich von bis zu sechs ROC-Kurven. Die Software umfasst außerdem die Bland & Altman-Beschreibung, die Passing- sowie die Bablok & Deming-Regression für Methodenvergleichsstudien.

Beschreibung von MedCalc für Windows
Datenverwaltung
Integrierte Tabellenkalkulation mit 1.048.576 Zeilen und 16.384 Spalten.
Korrekte Behandlung fehlender Daten.
Ausreißer können einfach ausgeschlossen werden.
Integrierter WYSIWYG-Texteditor.
Importiert Excel-, Excel 2007-, SPSS-, DBase- und Lotus-Dateien sowie Dateien im SYLK-, DIF- oder Textformat.
Einfache Auswahl von Untergruppen für die statistische Analyse.
MedCalc-Dokumentation
Umfassende kontextsensitive Hilfe. Vollständiges HTML-Handbuch auf der MedCalc-Website.
Kontexthilfe in Dialogfeldern.
Taschenbuch.
ROC-Kurvenanalyse
MedCalc ist die Referenzsoftware für die ROC-Kurvenanalyse. Unser ROC-Kurvenanalysemodul umfasst:
Fläche unter der Kurve (AUC) mit Standardfehler, 95%-Konfidenzintervall und P-Wert. Auswahl zwischen der Methodik von DeLong et al. (1988) und Hanley & McNeil (1982, 1983).
Liste der Sensitivität, Spezifität, Likelihood-Quotienten sowie der positiven und negativen Vorhersagewerte für alle möglichen Schwellenwerte.
ROC-Kurvendiagramm mit 95%-Konfidenzgrenzen.
Schwellenwerte können in einem interaktiven Punktdiagramm ausgewählt werden, mit automatischer Berechnung der entsprechenden Sensitivität und Spezifität.
Beschreibung von Sensitivität und Spezifität bzw. Kosten im Vergleich zu Kriteriumswerten.
Beschreibung der Vorhersagewerte im Vergleich zur Prävalenz.
Intervall-Likelihood-Quotienten.
Vergleich von bis zu 6 ROC-Kurven: Differenz zwischen den Flächen unter den ROC-Kurven, mit Standardfehler, 95%-Konfidenzintervall und P-Wert.
Berechnung des Stichprobenumfangs für die Fläche unter der ROC-Kurve und Vergleich der ROC-Kurven.
Weitere Informationen zur ROC-Kurvenanalyse in MedCalc finden Sie im Abschnitt „ROC-Kurvenanalyse“ des MedCalc-Handbuchs.
Diagramme
Viele Diagramme, siehe Diagrammgalerie.
Datenpunktidentifizierung in Diagrammen.
Textfelder, Linien, Pfeile und Verbinder zeichnen.
Diagramme und Statistiken benennen, speichern und abrufen.
Statistische Informationen in Diagrammfenstern.
Diagramme können als SVG-, PNG-, JPG-, GIF-, BMP-, PCX- oder hochauflösende TIF-Dateien oder als PowerPoint-Folien (*.pptx) gespeichert werden.

Sprache: Deutsch und Multilanguage
File Size: 75.33 MB
Format: .Rar und .Exe
Plattform: Windows 11, 10, 8.1, 8, 7 (32 und 64 Bit)
Passwort: Wird nicht benötigt
Hoster: nitroflare.com , ddownload.com , rapidgator.net

Mirrors sind untereinander kompatibel



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[SKIKDA]

MedCalc 23.2.8 Multilingual

File size: 70.7 MB

Statistical software for biomedical research with a rich set of functions, graph types and an advanced module for performing ROC graph analysis. MedCalc is designed to meet the requirements of biomedical researchers with respect to the statistical analysis of large datasets. It provides the necessary tools and features for performing Receiver Operating Characteristic curve analysis, data plotting, Bablok and Deming regression and more.

With an integrated spreadsheet with over 100,000 rows, MedCalc is capable of reading and displaying detailed data imported from Excel, SPSS, Dbase, Lotus or extracted from SYLK, DIF or text files. The information can be easily sorted, filtered or edited.

The built-in data browser offers a comfortable means of easily managing data, variables, notes, texts and graphs, while the array of supported graphs and diagrams (scatter plots, method comparison graphs, graphs for subgroups or for up to 24 continuous variables, survival curves, serial measurement, standardized mean plots and many more) make it perfect for analyzing trends and comparing information.

One of the most important features of MedCalc is related to its ROC curve analysis capabilities. It can generate the ROC curve graph with 95% confidence bounds, calculate specificity, sensitivity, predictive values for all the thresholds, likelihood ratios, generate conclusive plots and determine the size of an area under the ROC graph. Up to 6 ROC curves can be compared, calculating the differences between the areas, the standard errors, P-values and more.

MedCalc is capable of handling missing data, creating subgroups, calculating percentile ranks and power transformation. It features outlier detection, correlation and regression tools, Bland & Altman plotting, while also enabling you to run Anova, variance ratio, mean, propertion, Chi-Square, Fisher and T-tests.
A summary of the statistical report can be easily generated and data can be placed and viewed side-by-side thanks to the multiple comparison graphs function.
MedCalc requires at least basic statistics knowledge in order to get the most out of its potential. Its extensive array of features make it a must-have tool for running method comparison studies and analyzing biomedical data.

Screen :

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