易侕统计
分析项目
创建新项目:
NewProject
打开现有项目:
OpenProject
导入.cfg 文件:
ImportFile.1
清理项目目录:
CleanProject
保存:
SaveProject
数据操作
更新源数据文件:
ImportFile.2
读入/导出变量注解文件:
ImportFile.3
选择分析对象:
401
变量取值(缺失)组合:
542
检查重复编码记录:
544
两组协变量匹配:
546
缺失数据多重插补:
541
数据结构重组
横向数据转换成纵向数据:
580
纵向数据转换成横向数据:
581
按ID或时间窗计算统计量:
582
非同步重复测量数据转换:
549
输出与查看
查看散点图:
332
时间变化线图:
547
输出数据文件:
543
数据分析
快速探查
诊断数据关联关系:
333
扫描数据关联关系:
545
变量图示与统计检验:
501
快速扫描交互作用:
500
论文图表
全自动流行病学分析:
559
真实世界处理效应分析:
589
研究人群描述:
557
单因素分析:
554
分层分析:
556
多个回归方程:
555
交互作用检验:
553
平滑曲线拟合:
532
综合模型
协变量检查与筛选:
552
重复测量数据GAMM分析:
560
阈值效应与饱和效应分析:
558
边缘结构模型(MSM):
570
工具变量模型:
571
因果中介效应分析:
586
诊断试验与预测方程
诊断试验与ROC分析:
535
预测模型构建与验证:
592
聚集数据ROC分析:
585
全自动机器学习预测:
596
定量测量方法比较:
538
预测方程和标准值(Z):
568
多评估员多病例(MRMC)分析 :
595
时间序列数据分析
自对照病例系列分析:
591
病例交叉匹配分析:
572
正弦余弦曲线回归:
573
潜变量分析
潜类别分类:
577
验证性因子分析(潜变量分析):
550
潜类别混合效应模型:
578
潜变量增长曲线模型:
584
基本统计
正态性检验:
505
均数的比较与检验
单样本与总体比较的t检验:
506
两样本比较的t检验:
593
多样本比较的方差分析:
512
多样本方差齐性检验:
508
频数的比较与检验
单向频数表:
566
两样本率的比较:
594
行X列表和卡方检验:
517
相关分析
一般线性相关系数:
509
序变量(Polychoric)相关系数:
510
组内(Intraclass)相关系数:
567
回归分析
广义线性模型:
526
广义相加模型:
530
广义估计方程(GEE):
527
广义相加混合模型:
534
条件logistic回归:
529
稳健(Robust)线性回归:
528
多分类logistic回归:
537
线性或二次判别分析:
536
分类决策树(Recursive partition):
539
自变量共线性筛查:
561
LASSO 回归:
569
分位(Quantile)回归:
574
结构方程模型(SEM):
583
生存分析
KM生存曲线:
523
竞争风险累积发生率:
579
Cox回归模型:
524
竞争风险模型:
563
多状态风险模型:
576
病例队列Cox模型:
588
非参数检验
两样本比较的U检验:
518
非参数多组比较:
522
非参数曲线回归:
548
多元分析
多元正态性检验:
511
Mahalanobis距离(异常值确定):
525
多元Hotelling T平方检验:
515
多元方差分析:
514
两样本多元反应曲线图比较:
516
广义估计方程多应变量回归:
531
随机交换法校正多重比较P值:
551
Scree检验(确定因子数):
521
最大似然法因子分析(FA):
520
主成分分析(PCA):
519
多重对应分析(MCA):
540
层次聚类分析:
590
遗传学统计
Hardy-Weinberg平衡检验:
507
多位点单倍体型频率估计:
503
多位点单倍体型分数检验:
504
基因型与表型关联分析:
564
易侕工具
数据项目:
dataProject
数据工具
诊断数据关联关系:
dataScan
文本数据提取与清理:
dataProject
非结构化数据工具:
dataExtract
大数据记录筛选:
dataProject
匹配ID导入变量:
dataProject
数据合并:
dataMerge
数据网页:
dataBook
数据转换:
dataConvert
统计工具
计量资料的分析与比较:
701
重复测量随机效应模型分析:
702
直线回归与相关分析:
703
两(多)样本多应变量分析:
704
配对与非配对四格表分析:
705
诊断试验四格表分析:
706
流行病学四格表分析:
707
RxC列联表分析:
708
混合效应模型Meta分析:
709
诊断试验 Meta分析:
710
随机抽样样本量估计:
711
样本量把握度与检测效应:
712
计算机模拟检验效能:
713
合并多套数据的回归系数:
714
计算机模拟可信区间:
715
寿命表:
716
E Value 计算器:
717
基因表达差异分析:
718
等效/非劣效检验:
719
作图工具
热图(heatmap):
801
点线图:
802
均数(效应)及95%可信区间图:
803
简单条图:
804
复合条图:
805
三维条图:
806
森林图:
807
95%可信区间阴影图:
808
科研向导:
empowerGuide
学习教程:
Tutorials
发布预测模型:
empowerModel
易典通平台:
Article
调用 R:
OpenRgui
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