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      ☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
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• MedCalc軟件是一個專門為醫學工作者設計的醫學計算器，功能齊全。它可以幫助醫生快速作出普通的醫學計算，從而對癥下藥。提供超過76種常用的規則和方法，包括：病人數據、單位參數、費用計算等等。
• 它是快速的，界面友好和可靠的。MedCalc的ROC模塊包括多達6種ROC曲線的對照。
• 軟件同樣包括用于方法對照研究的Bland -Altman圖，Passing-Bablok和Deming回歸。
• 新版本的MedCalc進行了一些更改：
• Kaplan-Meier生存分析：通過KleinJP，MoeschbergerML（2003）（117-122）改變了計算中為存活的置信區間的方法（使用對數轉換）
• Passing-Bablok回歸：改變了在特定決策水平上偏差的相對差異的計算
• Bland-Altman圖：在置信區間重疊的情況下，解決了置信區間顯示中的問題
• 還有一些小的錯誤修復
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• MedCalc - 用戶友好的統計軟件
• 快速，可靠的統計軟件
• 簡單易學
• 一個版本包括所有功能
• 超過220個統計測試，程序和圖表
• ROC曲線分析參考軟件......
• 方法比較和方法評估包括Bland&Altamn圖，Passing&Bablok和Deming回歸，......
• 免費更新
• 提供英語，中文（簡體和繁體），法語，德語，意大利語，日語，漢語，波蘭語，葡萄牙語（巴西），俄語，西班牙語用戶界面（幫助文檔和英文文檔）
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• MedCalc for Windows綜述
• 數據管理
• 集成的電子表格多達16384列和100000行
• 正確處理遺漏數據
  異常值能方便的被排除
  內置的所見即所得(WYSIWYG)的文本編輯器
  導入Excel,Excel 2007,SPSS,DBase和Lotus文件,和SYLK,DIF或plain文本格式的文件
  統計分析時的方便的子組選擇
• 文檔
• 詳盡的幫助文件
  PDF格式手冊
  MedCalc網站上的完整的HTML手冊
  對話框中的上下文幫助
• ROC曲線分析
• 帶有標準誤,95%置信區間和p值的曲線下面積(area under the curve)
  為所有可能極限值列出敏感性,特異性(specificity),似然率和正和負的預測值
  帶有95%置信邊界的ROC曲線圖形
  極限值能夠在帶有自動計算功能的交互圖表中被選擇
  敏感性和特異性對應標準值圖
  區間似然率
  多達6個ROC曲線的對照：帶有標準誤,95%置信區間和p值的曲線下面積之間的差異
  對應曲線下面積和ROC曲線對照的樣本大小計算
• 圖形
• 大量的圖形
  在圖形中的數據點識別
  命名,保存和重新創建圖形和統計分析
  在圖形窗口中的統計信息
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• MedCalc兼容Windows XP, Windows Server 2003 , Windows Vista,Windows 7和Windows 8，8.1 或Windows 10; 或者 Windows Server 2003, 2008, 2012 and 2016 (all 32-bit and 64-bit versions supported)
  
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• Data management
• Integrated spreadsheet with 1?048?576 rows and 16?384 columns.
• Correct handling of missing data.
• Outliers can easily be excluded.
• Built-in WYSIWYG text editor.
• Imports Excel, Excel 2007, SPSS, DBase and Lotus files, and files in SYLK, DIF or plain text format.
• Easy selection of subgroups for statistical analysis.
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• MedCalc Documentation
• Comprehensive help file.
• Manual in PDF format (go to download area).
• Complete HTML manual on MedCalc web site.
• Context help in dialog boxes.
  
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• Statistical features
• See list of statistical procedures.
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• ROC curve analysis
• MedCalc is the reference software for ROC curve analysis. Our ROC curve analysis module includes:
• Area under the curve (AUC) with standard error, 95% confidence interval, P-value. Offers choice between methodology of DeLong et al. (1988) and Hanley & McNeil (1982, 1983).
• List of sensitivity, specificity, likelihood ratios, and positive and negative predictive values for all possible threshold values.
• ROC curve graph with 95% Confidence Bounds.
• Threshold values can be selected in an interactive dot diagram with automatic calculation of corresponding sensitivity and specificity.
• Plot of sensitivity and specificity, or cost, versus criterion values.
• Plot of predictive values versus prevalence.
• Interval likelihood ratios.
• Comparison of up to 6 ROC curves: difference between the areas under the ROC curves, with standard error, 95% confidence interval and P-value.
• Sample size calculation for area under ROC curve and comparison of ROC curves.
• Go to the ROC curve analysis section of the MedCalc manual for more information on ROC curve analysis in MedCalc.
  
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• Graphs
• Lots of graphs, see Graph gallery.
• Data point identification in graphs.
• Draw text boxes, lines, arrows and connectors.
• Name, save and recall graphs and statistics.
• Statistical info in graph windows.
• Save graphs as BMP, PNG, GIF, PCX, JPG or TIF files, or as PowerPoint slides (*.pptx).