MedCalc v17.11.5官方版

MedCalc是专为医学工作者打造的一款专业计算和图形绘制工具，软件提供了强大的电子表格数据管理、文档管理、曲线分析等特色，支持导入excel中的数据进行查分析、查看，是您进行医学数据分析的好帮手。

主要功能

[b]1.数据管理[/b]

集成的电子表格有16384列和高达100000行。

正确处理丢失的数据。

离群值可以很容易被排除。

内置所见即所得的文本编辑器。

导入Excel时，Excel 2007中，SPSS，质数据库和Lotus文件，并在文件SYLK，DIF或纯文本格式。

轻松选择分组进行统计分析。

[b]2.文档[/b]

全面的帮助文件。

PDF格式的手册（去下载区）。

完整的HTML 手册上MedCalc中的网站。

上下文帮助在对话框中。

[b]3.ROC曲线分析[/b]

在曲线（AUC）与标准误，95％可信区间，P值下的面积。提供德隆等人的方法之间的选择。（1988）和汉利和麦克尼尔（1982，1983）。

敏感性，特异性，似然比，阳性和阴性预测值的所有可能的阈值列表。

ROC曲线图，95％的置信区间。

阈值可以在交互式点图来选择与自动计算相应的灵敏度和特异性。

情节敏感性和特异性与标准值。

区间似然比。

ROC曲线下面积，标准误差，95％置信区间和P值之间的差异：高达6 ROC曲线比较。

样本量计算ROC曲线下面积和ROC曲线的比较。

转到ROC曲线分析的MedCalc中手册的有关ROC曲线分析在MedCalc中的详细信息部分。

[b]4.图[/b]

大量的图表，请参阅图表画廊。

数据点标识在图。

绘制文本框，线条，箭头和连接器。

命名，保存和调用图表和统计数据。

在图形窗口的统计信息。

图表另存为BMP，PNG，GIF，PCX，JPG或TIF文件，或PowerPoint幻灯片（*。PPTX）。

MedCalc安装教程

1、双击安装文件，进入安装界面，点击下一步

2、阅读许可证协议，勾选“I accept...”表示同意协议

3、勾选附加任务

4、选择安装位置，默认的是“C:\Program Files (x86)\MedCalc\”，想修改点击browse

5、点击“install”开始安装

6、安装完成

MedCalc使用教程

MedCalc做ROC曲线方法

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。