助力临床研究，成就临床科学家

本模块可实现对多组（2-5组）数据的多个变量进行描述和单因素统计分析

用于两组独立样本率进行比较的样本量计算

本模块可实现对一组数据的均值与固定值的比较，可用于原始数据和二次数据

基于二元logistic回归分析构建预测模型，根据预测模型作列线图、校正曲线图和ROC曲线，计算曲线下面积（C index）

本模块可实现多个变量的多因素二元Logistic回归分析，多分类变量可自动设置哑变量，可选择不同的变量筛选方法，自动生成三线表并对结果进行解读

利用二元logistic回归分析进行结局为二分类的单因素分析

用于两组均值差异性检验比较（独立样本t检验）的样本量计算

本模块可实现对分类数据各类别是否相等的比较，可用于原始数据，自动生成三线表

用于两个或多个连续变量、等级变量的受试者工作特征曲线（ROC）绘制，计算曲线下面积（AUC），探索最佳临界值，计算相应的灵敏度、特异度、准确度和约登指数等

logistci回归的列线图&&Cox回归的列线图&&动态列线图

本模块可实现对一组数据的多个变量进行描述和分析，多个连续变量可自动判断数据正态分布情况并选择合适的描述方法，分类数据可进行单组卡方检验

本模块可实现对多组（2-5组）数据的多个变量进行描述和单因素统计分析

本模块可实现对一组数据的均值与固定值的比较，可用于原始数据和二次数据

本模块可实现对多组数据均值的比较（二次数据支持3-5组），根据方差齐性检验的结果自动选择合适的检验方法

本模块可实现对多组数据分布的比较，根据分组数自动选择合适的检验方法，两组时选择wilcox test，3组及以上时选择Kruskal-Wallis test

本模块可实现对分类数据各类别是否相等的比较，可用于原始数据，自动生成三线表

本模块可实现多对变量的配对检验，根据数据类型自动选择合适的统计方法

本模块可实现两个连续变量或等级变量的相关分析，同时进行多对变量的相关分析。根据数据类型，程序可自动选择Pearson相关分析（正态分布时）、Spearman相关分析（非正态分布时）或kendall相关（等级变量），也可以自行选择特定的分析方法

计算一个人的几次测量或多个人的测量结果间的组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC），测量值一般为连续值

用于两个或多个连续变量、等级变量的受试者工作特征曲线（ROC）绘制，计算曲线下面积（AUC），探索最佳临界值，计算相应的灵敏度、特异度、准确度和约登指数等

计算两个或多个连续变量、等级变量的曲线下面积（AUC），并对AUC进行两两比较

本模块可实现多个变量的多因素二元Logistic回归分析，多分类变量可自动设置哑变量，可选择不同的变量筛选方法，自动生成三线表并对结果进行解读

本模块可实现多重线性回归分析，结局（因变量）为连续变量，自变量可以为连续变量、分类变量，其中多分类变量自动设置哑变量

利用分位数回归分析进行结局为连线性变量的多因素分析，用于线性回归分析中残差不符合正态分布时

应用Lasso回归对二分类结局、多分类结局、连续结局和非负次数结局建立lasso回归模型，在自变量较多时或存在共线性时可使用本方法筛选自变量

生成分组的生存曲线，在每个时间点标出随访人数。对分组进行log-rank检验，多组分析时进行两两比较

本模块应用Cox等比例风险模型实现生存资料的单因素分析，如果选择多个变量，则对多个变量分别进行单因素分析，而不是多因素分析

本模块应用Cox等比例风险模型实现生存资料的多因素分析，自动生成三线表格，无需修改可直接用于论文中，请下载word查看

对有竞争风险结局的资料拟合竞争风险模型，计算累积风险发生率，并进行组间比较

用于病人有多次测量数据或双侧器官测量时的生存数据分析，利用Cox比例风险模型进行生存结局的多因素分析，同时校正同一个体多次数据可能存在的相关性

本模块用于一个分组因素的重复测量资料的统计分析，测量次数在2-10次，各组数据应满足正态分布

利用二元logistic回归建立预测模型并计算倾向评分，基于倾向评分进行个体基线匹配

用于将多个有相关性的变量提取主成分或综合成几个因子，达到降维的目的

本模块用两种方法计算率的置信区间，需要输入准确的分子分母病例数

本模块用两组均值差值的置信区间，需要数据中包括分组变量（2组）和数值变量

基于Cox回归分析构建预测模型，根据预测模型作列线图、校正曲线图，计算C index

基于二元logistic回归分析构建预测模型，根据预测模型作列线图、校正曲线图和ROC曲线，计算曲线下面积（C index）

应用Lasso回归对二分类结局的资料建立预测模型，包括直接建立模型和K折交叉验证建立模型，并应用验证集对模型进行验证，计算错误分类百分比和绘制ROC曲线

利用R软件产生单中心随机分组序列，本模块支持最多4组和1个分层因素（最高分为5层），产生序列的方法包括简单随机、区组随机、混合区组随机，区组号可研究者设定或系统指定

利用R软件产生单中心随机分组序列，本模块支持最多4组和1个分层因素（最高分为5层），产生序列的方法包括简单随机、区组随机、混合区组随机，区组号可研究者设定或系统指定

利用R软件产生单中心随机分组序列，本模块支持最多4组和1个分层因素（最高分为5层），产生序列的方法包括简单随机、区组随机、混合区组随机，区组号可研究者设定或系统指定

利用R软件产生多中心随机分组序列，本模块支持最多4组和1个分层因素（最高分为5层），产生序列的方法包括简单随机、区组随机、混合区组随机，区组号可研究者设定或系统指定

用于两组独立样本率进行比较的样本量计算

用于两组独立样本率进行非劣效检验的样本量计算

用于横断面研究中估计某个率的置信区间的样本量计算

用于已知对照组和试验组的OR时，两组独立样本率进行比较的样本量计算

用于已知对照组和试验组的RR时，两组独立样本率进行比较的样本量计算

用于单组临床试验中两阶段的样本量设计，基于Simon样本量计算公式，将研究分两阶段进行，研究可能在第一阶段终止时使用

用于两组均值差异性检验比较（独立样本t检验）的样本量计算

用于两组均值差异性检验比较（独立样本t检验）的样本量计算

用于横断面研究中估计某个均值的置信区间的样本量计算

用于单组样本均值与总体均值比较的样本量计算

用于两组根据中位生存时间比较（log-rank test）的样本量计算

用于两组根据生存率（log-rank test）的样本量计算

用于单组样本中根据灵敏度和特异度的样本量计算

一般散点图&&分组散点图

单个分组&&两个分组&&重复测量&&面积图&&堆叠面积图&&雷达图

基础条形图&&基础条形图&&分组条形图&&分组条形图&&堆叠条形图&&极坐标条形图&&瀑布图

直方图&&分组直方图

单个分组&&两个分组&&小提琴图

回归分析&&meta分析

累积生存率曲线&&累积危险率曲线

生存资料的ROC&&生存资料的AUC&&多个指标联合&&多个指标&&单个指标

logistci回归的列线图&&Cox回归的列线图&&动态列线图

logistci回归的校准曲线&&Cox回归的校准曲线

PR曲线

logistci回归的DCA&&Cox回归的DCA

相关性矩阵图

Bland-Altmam图

基于logistci回归&&基于Cox回归

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