Monday, April 27, 2009
Saturday, January 24, 2009
Friday, January 23, 2009
MYBOX Overview
Version:beta
Author：FOXET
EMAIL：foxetfoxet@gmail.com
【Statistical Analysis】
One Way Anova (example)
Multiple Compare(Lsd t;Bonferroni t)
N Way Anova (example)
Linear Regression (example)
Stepwise
Chi-square test (example)
Fisher exact
McNemar
Kappa
Wilicoxon sign rank (example)
Wilicoxon rank sum (example)
Kruskalwallis (example)
Nemenyi
Friedman (example)
Multiple Compare(Lsd t;Bonferroni t)
Correlation(example)
Partial correlation
Pearson
Spearman
Kendall
Kaplan-Meier (example)
Logrank
Cox regression (example)
Logistic Regression (example)
t-test(Paired) (example)
t-test(independent) (example)
ROC (example)
Non-parametric
Parametric
MANOVA (example)
Repeat measurement
Description (example)
Description (example)
自己用matlab（2008a）做的統計軟件，但絕非matlab命令的簡單GUI整合，有興趣的可以玩玩。。。
由于要用matlab環境，所以如果本身電腦沒裝matlab 或者裝了版本太低的matlab都不能運行的，要裝個運行環境，下面提供MCR.覺得煩的直接下載打包了的軟件，但會比較大。
但如果各位有用matlab來工作，比如腦功能之類的，電腦本身裝有matlab，就只需要下3M不到的文件就可以了。
注意的是軟件打開的時候會有點慢（尤其是初次打開;尤其配置低的），等一等，不要按太多次
【DOWNLOAD】
有裝過2008a版本以上matlab運行環境的(Users who have MATLAB installed on their systems:)：
沒裝過2008a版本以上matlab運行環境的(Users who do not have MATLAB installed on their systems):：完整版本（=單體版本+MCR）
幫助鏈接(Help)
MYBOX 說明書
版本：Beta
日期：2009.1.17
作者：FOXET(木木帆)
開發工具：MATLAB 2008a
EMAIL：foxetfoxet@gmail.com
網址1：http://foxet.blogspot.com/
網址2：http://www.dxyer.cn/foxet/index.htm
注：有提議或者BUG，請發上面的EMAIL
下載地址：幫助文件下載（建議！！！）
一 數據來源:
1.自EXCEL文件導入：
File->Import Data(xls)->選擇文件后按確定
注：
XLS文件里的第一行如果是文字的話，視為變量的名稱，如果是數字，視為數據；
數據里中不能含有任何文字（第一行例外），否則會出錯。
2.新建數據
File->New Data(xls)->彈出Table窗口，填入列（Columns）和行（ROWS）數字，按確定，所有數據自動填0，用戶可以自行修改。
二 另存數據或結果
只能存為EXCEL的XLS文件
存數據
File->Save Data(xls)
存結果
Fiel->Save Result(xls)
三 視圖及基本操作
軟件由菜單、結果區(Result)、數據區(Data）、圖像顯示區及操作區（YFactor面板, Method面板,Graph面板）組成,其中數據區可以編輯，操作區可以選擇。
一般來說，從左至右，“YFactor,”的第一個窗口為應變量，第二個窗口為自變量（要點在窗口下的"Factors/x"），第三個窗口為一些影響因素（要在窗口下的"Wt/Block）。選擇的時候按“Ctrl+單擊“可以多選。
在右下有個“graph”的勾選框，勾選了才會繪畫統計圖的。
改變變量名稱 EDIT->Header Label Editor->輸入新名字即可
刪去某一變量 先在數據區對應變量的那一列點一下，然后EDIT->Remove Column
增加一變量 EDIT->Add Column
放大、編輯或保存圖片 Option->Figure Editor
改變bar，boxplot的縱橫向，Option->Horizontal(only for bar/box plot)
四、統計例子：
One Way Anova
File->Import Data(xls)->選擇oneway2.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“血紅蛋白”，自變量窗口（第二個，只能選1個）的“藥”。
在Method面板選擇“One Way Anova”,可以鉤選“Multi compare”做多重比較（LSD t，或者Bronferroni t）
在圖形面板有"Box plot" ,"Bar plot","3D bar"三種選擇
最后按Method面板的RUN
N Way Anova
File->Import Data(xls)->選擇nwayanova.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“1”，自變量窗口（第二個，可以選1個以上）的“2”和“3”。
在Method面板選擇“N Way Anova”,若勾選“interact”后，結果會把變量的所有交互作用考慮進來，其下有兩個子選項，一個是"None"，一個是“Create a new item”，前者不產生新的變量，后者產生一個新的變量，就是所選擇的自變量的相乘，用于靈活組合想要的交互作用。
在圖形面板有"Bar plot","Bar plot(stacted)","3Dbar(detacted)","3Dbar(stacted)"幾種種選擇
最后按Method面板的RUN，
例如有應變量y，因變量X1,X2,X3,X4
現在想知道，y受到X1,X2,X3,X4，X3*X4關系的影響，可以先選擇y做應變量，X3,X4做因變量，鉤選“interact”，“Create a new item”，獲得新變量X3*X4。取消“interact”后先選擇y做應變量X1,X2,X3,X4，X3*X4做因變量
Linear Regression
File->Import Data(xls)->選擇Multiple regression.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“血糖”，自變量窗口（第二個，可以選1個以上）的“總膽固醇”、“甘油三酯”、“胰島素”、“糖化血紅蛋白”
。
在Method面板選擇“Linear Regession”,若勾選“stepwise”后，結果會把變量進行逐步篩選，
在圖形面板有"Scatter","Scatter fit"兩種選擇，
而這兩種畫圖只是做前2個因量與Y的關系，其他是不會理會的，如該例，只做血糖，與“總膽固醇”、“甘油三酯”、的回歸，而“甘油三酯”、“胰島素”、“糖化血紅蛋白”。
有1個因變量時，“Scatter fit”做直線的擬合，2個因變量時，做平面的擬合。
最后按Method面板的RUN
Chi-square test
File->Import Data(xls)->選擇chi.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,選1個以上）的“1”，“2”，“3”，“4”
在Method面板選擇“Chi-square test”,勾選sub Method后，可有“Fisher test”，“McNemar”，“Kappa”后，根據需要選擇。
最后按Method面板的RUN
Wilicoxon sign rank
File->Import Data(xls)->選擇rank sign.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選2個）的“1”,“2”
最后按Method面板的RUN
Wilicoxon rank sum
File->Import Data(xls)->選擇ranksum.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“1”，自變量窗口（第二個，只能選1個）的“2”，此處為因素。
。
在Method面板選擇“Wilicoxon rank sum”
最后按Method面板的RUN
Kruskalwallis
File->Import Data(xls)->選擇H test.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“天數”，自變量窗口（第二個，只能選1個）的“菌”，此處為因素。
。
在Method面板選擇“Kruskalwallis”,若勾選“Nemenyi”后，結果會把變量進行兩兩比較，
最后按Method面板的RUN
Friedman
File->Import Data(xls)->選擇friedman2.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“藥濃度”，自變量窗口（第二個，只能選1個）的“狗號”，自變量窗口（第三個，只能選1個）的“時間”。
在Method面板選擇“Friedman”,可以鉤選“Multi compare”做多重比較（LSD t，或者Bronferroni t）
最后按Method面板的RUN
Correlation
File->Import Data(xls)->選擇correlation.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,能選2個或以上）的“y”，“x1”，“x2”，作y與x1，y與x2，x1與x2的相關分析
。
在Method面板可選擇“Pearson”，“Spearman”，“Kendall”三種方式進行相關分析。若勾選“Partial correlation”，則做偏相關分析。
最后按Method面板的RUN
Kaplan-Meier
File->Import Data(xls)->選擇ka.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“天數”，自變量窗口（第二個，只能選1個）的“術式”。
在Method面板選擇“Kaplan-Meier”,可以鉤選“Log-rank”做比較
畫圖有K-M曲線可以選擇
最后按Method面板的RUN
注：負數表示censor
Cox regression
File->Import Data(xls)->選擇COX.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“時間”，自變量窗口（第二個，選1個或1個以上）的“WBC”,"AG"。
在Method面板選擇“Cox regression”,
最后按Method面板的RUN，
注：負數表示censor
Logistic Regression
File->Import Data(xls)->選擇LOGI.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“y”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“x1”，“x2”，“x3”，“x4”，“x5”，“x6”，“x7”，“x8”。
在Method面板選擇“Logistic Regression”,可以鉤選“Predict”做預測，產生一個新的變量，叫“Predict”
最后按Method面板的RUN
t-test(Paired)
File->Import Data(xls)->選擇P T test.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選2個）的“b”，“c”。
在Method面板選擇“ t-test(Paired)”,
最后按Method面板的RUN
t-test(independent)
File->Import Data(xls)->選擇oneway.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“perform”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“group”。
在Method面板選擇“t-test(independent)”,
最后按Method面板的RUN
注：比較類別只限于兩種,如group里只有“1”和“2”
ROC
File->Import Data(xls)->選擇roc.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“Y”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“A”，“B”。
在Method面板選擇“ROC”,可以選擇“Non-parametric”，“Parametric”，“Cutoff report”三種模式之一，畫圖會根據此選擇，做對應的的圖形。
最后按Method面板的RUN
注：由于參數法“Parametric”的計算用到bootstrap，可以在菜單“Option”的“Bootstrap samples"里設重抽樣次數，次數越大計算速度越慢。
MANOVA
A做多因素方差分析
File->Import Data(xls)->選擇Manova2.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，選1個或以上）的“T3”，“T4”，“T4”,自變量窗口（第二個，只能選1個）的“group”。
在Method面板選擇“MANOVA(single)”,最后按Method面板的RUN
B.重復測試
File->Import Data(xls)->選擇Manova2.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“體重”，“體重”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“G”。
在Method面板選擇“MANOVA(single)”,并勾選、“repeat mode”.
最后按Method面板的RUN
Description
在Method面板選擇“ Description”,勾選“General”或 “Test for Normality”可以顯示不同的結果
畫圖的在“Graph”面板有以下選擇，“Normal probability”，“Weibull probability“，“Histogram”，“Pie”，“3D Pie”，“Rose”，“Area”，“Fit histogram”;
最后按Method面板的RUN
Thursday, January 22, 2009
MYBOX samples-MANOVA
A做多因素方差分析
File->Import Data(xls)->選擇Manova2.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，選1個或以上）的“T3”，“T4”，“T4”,自變量窗口（第二個，只能選1個）的“group”。
在Method面板選擇“MANOVA(single)”,最后按Method面板的RUN
B.重復測試
File->Import Data(xls)->選擇Manova2.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“體重”，“體重”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“G”。
在Method面板選擇“MANOVA(single)”,并勾選、“repeat mode”.
最后按Method面板的RUN
MYBOX samples-ROC
File->Import Data(xls)->選擇roc.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個，只能選1個）的“Y”，自變量窗口（第二個，選1個或以上）的“A”，“B”。
在Method面板選擇“ROC”,可以選擇“Non-parametric”，“Parametric”，“Cutoff report”三種模式之一，畫圖會根據此選擇，做對應的的圖形。
最后按Method面板的RUN
注：由于參數法“Parametric”的計算用到bootstrap，可以在菜單“Option”的“Bootstrap samples"里設重抽樣次數，次數越大計算速度越慢。
MYBOX samples-Linear Regression
File->Import Data(xls)->選擇Multiple regression.xls
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“血糖”，自變量窗口（第二個，可以選1個以上）的“總膽固醇”、“甘油三酯”、“胰島素”、“糖化血紅蛋白”
。
在Method面板選擇“Linear Regession”,若勾選“stepwise”后，結果會把變量進行逐步篩選，
在圖形面板有"Scatter","Scatter fit"兩種選擇，
而這兩種畫圖只是做前2個因量與Y的關系，其他是不會理會的，如該例，只做血糖，與“總膽固醇”、“甘油三酯”、的回歸，而“甘油三酯”、“胰島素”、“糖化血紅蛋白”。
有1個因變量時，“Scatter fit”做直線的擬合，2個因變量時，做平面的擬合。
最后按Method面板的RUN
MYBOX samples-N Way Anova
File->Import Data(xls)->選擇nwayanova.xls->
待導入后點選“YFactor,”的應變量窗口（第一個,只能選1個）的“1”，自變量窗口（第二個，可以選1個以上）的“2”和“3”。
在Method面板選擇“N Way Anova”,若勾選“interact”后，結果會把變量的所有交互作用考慮進來，其下有兩個子選項，一個是"None"，一個是“Create a new item”，前者不產生新的變量，后者產生一個新的變量，就是所選擇的自變量的相乘，用于靈活組合想要的交互作用。
在圖形面板有"Bar plot","Bar plot(stacted)","3Dbar(detacted)","3Dbar(stacted)"幾種種選擇
最后按Method面板的RUN，
例如有應變量y，因變量X1,X2,X3,X4
現在想知道，y受到X1,X2,X3,X4，X3*X4關系的影響，可以先選擇y做應變量，X3,X4做因變量，鉤選“interact”，“Create a new item”，獲得新變量X3*X4。取消“interact”后先選擇y做應變量X1,X2,X3,X4，X3*X4做因變量
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