MedCalc强大的表格数据算术功能，可以帮助医生从众多表格内容中找到自己需要的数据信息进行医学计算。使得医生可以为每一个不同症状的患者，制定更加精准的用药用量方案。
1、数据管理
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。
2、文档
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。
3、ROC曲线分析
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。
4、图表
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)。
新版本的MedCalc版包含新的自动更新特征，重复观测方差分析，新的用于 Kruskal-Wallis检验的post-hoc检验，在所有图形中的可移动和可编辑的图例，修正的正态图和直方图以及新的全屏幕视图模式。报告和图形的复制/粘帖功能已经被改善,试者工作特征曲线分析（Receiver Operating Characteristic curve analysis）简称ROC曲线分析，是诊断试验的一个重要的方法，可用于评估试验的诊断性能或评估试验区分研究对象“有病”和“无病”的准确性。ROC曲线也可以用于比较两个或以上的实验室或诊断试验的诊断性能。这里所指的“诊断（diagnosis）”是泛指某对象（如人、仪器、设备、试剂、试验及方法等）对确定事件作出正常或异常判断的过程。在日常工作中，很难用特定试验结果来完美地区分两组人群：病例组和对照组，如帕金森病的有与无、肿瘤的恶性与良性、肿块的一个与多个等。
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3.点击exe文件安装即可
所有医学曲线计算对应的数据变量问题，MedCalc都能为医生进行判断处理。医生只需将需要计算的图表上传到平台上对比分析，系统就会自动计算得出最贴切的病历诊断数据。
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