醫學統計助手提供非常多的數據分析計算功能，支持基本統計、卡方檢驗、t檢驗、z檢驗、秩和檢驗、游程檢驗、方差齊性檢驗、方差分析等功能，啟動軟件直接在頂部區域找到自己需要使用的功能就可以在計算區域輸入數值，從而立即在右側界面顯示結果數據，計算的結果都可以直接保存在excel表格中，方便以后分析這些數據，也可以在軟件界面直接查看統計圖，支持條形圖、折線圖、箱式圖、散點圖、餅圖等圖表顯示數據分析計算結果，如果你需要這款軟件就可以下載使用！

軟件功能

　　(一) 基本統計

　　描述性統計量、頻數分布、正態分布、二項分布、Poisson分布

　　描述性統計量是對數據特征進行描述的統計量。包括最大值、最小值、平均數、眾數、中位數、四分位數、方差、標準差、變異系數等等。

　　(二) 卡方檢驗

　　卡方檢驗，是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

　　(三) t檢驗

　　t檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用于樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分布。t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

　　(四) z檢驗

　　Z檢驗是一般用于大樣本平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。在國內也被稱作u檢驗。

　　當已知標準差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用Z檢驗。

　　(五) 秩和檢驗

　　秩和檢驗是一種非參數檢驗，使用樣本秩來代替樣本值的檢驗方法，它不依賴于總體分布的具體形式，應用時可以不考慮被研究對象為何種分布以及分布是否已知，因而實用性較強

　　(六) 游程檢驗

　　游程檢驗是根據樣本標志表現排列所形成的游程的多少進行判斷的檢驗方法。 是一種非參數性統計假設的檢驗方法，用于兩個獨立樣本的比較和觀測結果隨機性的檢驗測試。

　　(七) 方差齊性檢驗

　　方差分析理論上要求各樣本相互獨立，服從正態分布，且方差相同。相對而言，方法是否齊同對檢驗的準確性影響更大些。

　　(八) 方差分析

　　方差分析，簡稱ANOVA，用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。其基本思想是將全部觀測值的總變異按影響因素分解為相應的若干部分變異，在此基礎上，計算假設檢驗的統計量F值，實現對總體均數是否有差別的統計推斷。

　　(九) 回歸分析

　　回歸分析指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

　　(十) 相關分析

　　相關分析是研究兩個或兩個以上處于同等地位的隨機變量間的相關關系的統計分析方法。例如，研究男青年的身高和前臂長之間的關系。

　　(十一) 生存分析

　　生存分析是將事件的結果和出現這一結果所經歷的時間結合起來分析的一類統計分析方法。不僅考慮事件是否出現，而且也考慮事件出現的時間長短，因此該類方法也被稱之為事件時間分析。

　　(十二) 聚類分析

　　聚類分析的目的是把分類對象按照一定規則分成若干類，這些類不是事先給定的，而是根據數據的特征確定的，對類的數目和類的結構不做任何假定

　　(十三) 樣本量估算

　　在確定抽樣方法和樣本量的時候，既要考慮調查的目的、調查性質和精度要求（抽樣誤差）等，又要考慮實際操作的可實施性，非抽樣誤差的控制、經費預算等。

軟件特色

　　1、醫學統計助手功能豐富，進入軟件就可以隨意選擇一個功能使用

　　2、軟件已經提供計算區域和數值填寫區域，錄入數值就可以點擊計算

　　3、可以實時顯示計算結果，方便錄入不同的數值對比結果

　　4、可以在文件菜單保存本次計算的內容，可以將數據保存在xls

　　5、支持示例數據計算，使用官方提供的一組數據嘗試計算結果

　　6、聚類分析：又稱Q型聚類，相當于按行聚類，目的是找出樣品間的共性以指導實踐工作

　　7、很多計算功能都可以在軟件底部顯示文字說明

　　8、醫學統計助手提供教程內容，可以在幫助界面查看軟件詳細操作流程

使用說明

　　1、將軟件直接安裝到電腦C:UsersadminAppDataRoaming醫學統計助手V11.5

　　2、軟件頂部顯示功能列表，設備點擊基本統計就可以顯示計算的功能

　　3、點擊方差分析就可以顯示完全隨機設計、隨機區組設計等計算功能

　　4、提供示例數據，樣本量、合計、最小值、最大值、平均數、離均差平方和、方差、標準差

　　5、相關分析：從男青年總體中隨機抽取11名男青年組成樣本，分別測量每個男青年的身高和前臂長，計算身高與前臂長之間的相關系數。

　　6、統計圖界面，分析的數據可以在曲線圖顯示結果，可以在底部設置圖標顏色和字體

　　7、圖形統計的樣式可以在這里設置，可以切換到折線圖，可以切換到散點圖

　　8、統計的功能也可以在頂部界面找到，每個分析項目都提供很多子選項

　　9、這里是軟件的幫助界面，如果對這款軟件不熟悉就可以打開在線幫助

官方教程

　　(1) Kaplan-Meier法

　　常用Kaplan-Meier法估計生存率，對于頻數表資料可采用壽命表法估計生存率。

　　點擊生存分析，點擊Kaplan-Meier，選擇原始資料或匯總資料，點擊’Kaplan-Meier法計算生存率’。原始資料包括每個樣本的生存時間和生存結局，生存結局1表示死亡，0表示刪失，匯總資料為原始資料匯總而來，包括生存時間，死亡數和刪失數。選擇原始資料會自動計算出匯總表、計算表和生存曲線圖。

　　生存分析計算表：可以在這里查看：死亡概率、生存概率、生存率、生存率標準誤、生存率95%CI

　　生存曲線

　　(2) 壽命表法

　　壽命表法適用于匯總資料，包括生存時間范圍，期內死亡數和期內刪失數。

　　點擊生存分析，點擊壽命表發，選擇設否生成生存曲線圖，點擊壽命表法計算生存率，計算出生存分析匯總表、生存分析計算表和生存曲線圖。

　　分析的數據就是這樣的，不同的分析方式都可以立即顯示結果內容

　　可以在曲線更好的查看數據變化規則

　　(3) 生存率比較

　　對于兩組或多組生存率的比較，log-rank檢驗和Breslow檢驗。

　　點擊生存分析，點擊生存率比較，按提示輸入數據，點擊計算生存率比較，自動生成生存率比較表、顯著性檢驗和生存率比較圖。

　　顯著性檢驗（近似卡方檢驗法）

　　log-rank檢驗對觀察后期差別敏感

　　Breslow檢驗對觀察早期差別敏感。

　　曲線圖的效果就是這樣的，可以顯示多組分析結果