● 平均值,中位值,95%CI,标准差(SD),均值误(SEM)。同时使用Kolmogorov-Smirnov检验分布是否符合高斯分布。
● 配对和非配对t检验;Mann-Whitney和Wilcoxon非参数检验
● 附带Bonferroni,Tukey,Student-Neuman-Keuls或Dunnett post检验的普通和重复测量方差分析
● 附带Dunn post检验的Kruskal-Wallis或Friedman非参数检验。
● 带或不带Yates连续性修正的卡方检验
● 用于线性趋势的卡方检验
● Fisher检验
● 计算相对,比值比(odds ratio)或两个比例差异的95%的置信区间
● 计算敏感性,特异性,正预测值,负预测值和似然率的95%置信区间
● 计算斜率和截距的95%置信区间
● 强制回归线通过指定点
● 从标准曲线插补
● 计算相关系数(Spearman或Pearson)及其置信区间
● 用用于线性的游程检验或F检验来检验线性的偏离性
● 计算相关矩阵
● 使用选定X定量进行多元回归
● 对于X变量,计算其标准误差及95%置信区间的适合系数,以及P值检验变量是否对模型作出了重大贡献。
● 计算变量膨胀因子(VIF)来检验多重共线性。
较多10,000行和52列数据。
精确地变换选择的数据(如,log,倒数,logit等)。
转置行和列。
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组合2列(加,减,乘,除)以创建新列。
导入逗号或制表符分隔的文件。
导入索引(堆叠)数据,整个表或选定的行和列,过滤所选数据。
将数据表导出为文本表或索引(堆叠)文件。
排除所选值。它们出现在数据表中,但通过分析被视为缺失值。
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