MedCalc v20.0.15激活版

MedCalc激活版是一款非常实用的医学ROC曲线统计分析参考软件，它特别适用于ROC曲线分析，对于那些在医学方面的工作设计师们来说真的非常的方便。MedCalc激活版的功能非常的齐全，可以轻松的帮助各种医生们比较出各种计算结果从而选出非常正确的选择等，软件内自带了海量的常规医学计算规则以及解决方案，详细到病人的数据，单位参数以及各种费用计算，除了这些之外还可以将各种图形转换成为图片格式文件，比如png，JPG，BMP等，动图格式的GIF也是能够支持，甚至还可以转换成为PowerPoint幻灯片（* .pptx）非常方便我们进行重复观看检查，最重要的当然还是各种数据表格曲线分析，有了这些功能就能够非常方便快捷的了解到各种信息，清楚准确到各种数值的差异值，误差值等等

MedCalc激活版功能介绍

1.数据管理

MedCalc ROC曲线分析 集成的电子表格多达16384列和100000行

MedCalc ROC曲线分析 正确处理遗漏数据

MedCalc ROC曲线分析 异常值能方便的被排除

MedCalc ROC曲线分析 内置的所见即所得(WYSIWYG)的文本编辑器

MedCalc ROC曲线分析 导入Excel,Excel 2007,SPSS,DBase和Lotus文件,和SYLK,DIF或plain文本格式的文件

MedCalc ROC曲线分析 统计分析时的方便的子组选择

2.文档管理

MedCalc ROC曲线分析 详尽的帮助文件

MedCalc ROC曲线分析 PDF格式手册

MedCalc ROC曲线分析 MedCalc网站上的完整的HTML手册

MedCalc ROC曲线分析 对话框中的上下文帮助

3.ROC曲线分析

MedCalc ROC曲线分析 带有标准误,95%置信区间和p值的曲线下面积(area under the curve)

MedCalc ROC曲线分析 为所有可能极限值列出敏感性,特异性(specificity),似然率和正和负的预测值

MedCalc ROC曲线分析 带有95%置信边界的ROC曲线图形

MedCalc ROC曲线分析 极限值能够在带有自动计算功能的交互图表中被选择

MedCalc ROC曲线分析 敏感性和特异性对应标准值图

MedCalc ROC曲线分析 区间似然率

MedCalc ROC曲线分析 多达6个ROC曲线的对照：带有标准误,95%置信区间和p值的曲线下面积之间的差异

MedCalc ROC曲线分析 对应曲线下面积和ROC曲线对照的样本大小计算

4.图形管理

MedCalc ROC曲线分析 大量的图形

MedCalc ROC曲线分析 在图形中的数据点识别

MedCalc ROC曲线分析 命名,保存和重新创建图形和统计分析

MedCalc ROC曲线分析 在图形窗口中的统计信息

MedCalc激活版安装教程：

1、软件下载解压完成后，点击medcalcsetup32打开软件，点击next开始安装medcalc软件。

2、勾选I accept，点击next继续安装软件。

3、选择软件安装目录。

4、medcalc安装完成。

5、复制软件包中的Crack文件夹中的破解补丁。

6、将破解补丁复制到软件安装包中。

7、至此medcalc破解完成，但还是英文版本，打开软件，点击tool中的options。

8、点击language选择chinese（simplified）就是简体中文，即可设置成功。

MedCalc激活版使用方法

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。

贴张自己做的最终效果图

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