⑴Medcalc 中文版是功能强大的医学统计与绘图分析软件，软件具备多种功能，满足医学研究人员的数据分析需求，软件具备了汇总统计、异常值检测、分布图、方差比检验、ROC曲线、数据对比图、多重对比图表、集群多重对比图表、卡方检验、诊断检验、相对风险等多种强大的功能，支持将数据导出，从而便于用户进行数据交互。
⑵MedCalc旨在满足生物医学研究人员对大型数据集统计分析的要求。它为执行接收器操作特性曲线分析，数据绘图，Bablok和Deming回归等提供了必要的工具和功能。
⑶通过具有超过,行的集成电子表格，MedCalc能够读取和显示从Excel，SPSS，Dbase，Lotus导入的详细数据或从SYLK，DIF或文本文件中提取的详细数据。可以轻松地对信息进行排序，过滤或编辑。
⑷内置数据提供了一种轻松管理数据，变量，注释，文本和图形的舒适方法，同时支持的图形和图表数组(散点图，方法比较图，子组图或最多个连续变量，生存曲线，连续测量，标准化平均曲线等等，使其非常适合分析趋势和比较信息。
⑸MedCalc最重要的特征之一与其ROC曲线分析功能有关。它可以生成具有%置信区间的ROC曲线图，计算所有阈值的特异性，灵敏度，预测值，似然比，生成结论性图并确定ROC图下面积的大小。最多可以比较条ROC曲线，计算区域之间的差异，标准误差，P值等。
⑹MedCalc能够处理缺失数据，创建子组，计算百分位数和功率转换。它具有异常检测，相关和回归工具，Bland和Altman绘图，同时还使您能够运行Anova，方差比，均值，性能，卡方，Fisher和T检验。
⑺由于多重比较图功能，可以轻松生成统计报告的摘要，并且可以并排放置和查看数据。
⑻MedCalc至少需要基本的统计知识才能充分发挥其潜力。其广泛的功能使其成为运行方法比较研究和分析生物医学数据的必备工具。
⑼用于生物医学研究的，具有丰富的功能，图形类型和用于执行ROC图分析的高级模块。
⑽如何输入ROC曲线分析数据
⑾ROC曲线分析：计算并创建ROC曲线
⑿交互式点图：双点图，具有灵敏度和特异性的交互式计算
⒀绘图与标准值：绘制灵敏度和特异性与标准值的关系图
⒁情节与患病率：绘制预测值与疾病患病率的关系图
⒂预测值：使用敏感性，特异性和疾病流行率计算预测值
⒃区间似然比：计算区间特定的似然比
⒄ROC曲线的比较：执行最多条ROC曲线的比较
⒅独立ROC曲线的比较：变量子组的ROC曲线分析
⒆“图形”菜单包含用于创建其他统计图的命令。
⒇数据比较图：用于比较组数据的图表
⒈多个比较图：用于在一个变量中比较子组(一个分类因子)的图
⒉聚类多个比较图：用于在一个变量中比较子组(两个分类因子)的图
⒊多变量图：用于比较多达六个变量的图
⒋聚类多变量图：用于比较多达六个变量的子组(一个分类因子)的图
⒌多行图：创建一个图表，显示不同变量的连续观察。
⒍控制图：创建控制图
⒎Youden图：创建Youden图以分析实验室间数据
⒏极坐标图：创建极坐标图
⒐森林地块：创建森林地块
⒑功能图：绘制任何用户定义的功能
⒒“测试”菜单包括对表格或汇总数据的统计测试。当您没有电子表格中的原始数据时，这些测试非常有用，例如：当你想比较时，例如文献中报道了两种方法，您无法访问原始数据。
⒓卡方检验：卡方检验
⒔Fisher精确测试：对具有少量预期频率的x表进行精确测试
⒕Memar测试配对比例(表格数据)
⒖文的比较(t检验)：两种独立方法的比较(t检验)
⒗标准偏差(F检验)：两个独立标准差的比较(F检验)
⒘相关系数：两个独立相关系数的比较
⒙比例：两个独立比例的比较(以百分比表示)
⒚变异系数：两个独立变异系数的比较
⒛独立ROC曲线下的区域：两条独立ROC曲线的曲线下面积(AUC)的比较
①费率保证间隔的速率：计算费率的泊松置信区间
②比较两种费率：比较两种费率
③相对风险：计算相对风险
④优势比：计算比值比
⑤评估者间协议：评估关于汇总数据的评估者间协议(Kappa)
⑥诊断测试(x表)：从 x 表中评估诊断测试(灵敏度，特异性等)
⑦似然比(xk表)：计算不同测试水平的似然比
⑧“样本大小”菜单包含用于计算某些常见问题所需样本大小的命令，同时考虑到差异的大小以及得出正确或错误结论的可能性。
⑨单一均值：计算平均值的测试样本量
⑩单一比例：计算个比例的测试样本量
Ⅰ两种方法的比较：计算样本大小以比较两种方法
Ⅱ配对样本t检验：计算样本量以比较配对样本的平均值
Ⅲ两个比例的比较：计算样本大小以比较两个比例
ⅣMemar：计算Memar测试的样本量(比较两个成对比例)
Ⅴ相关系数：计算相关系数的样本大小
Ⅵ生存分析(logrank检验)：计算样本量以比较两种存活率
ⅦBland-Altman图：使用Bland-Altman图计算方法比较研究的样本量
ⅧROC曲线下面积：计算一条ROC曲线下面积的样本大小
Ⅸ两条ROC曲线的比较：计算样本大小，以比较两条相关ROC曲线下的面积
Ⅹ置信区间估计和精确度 - 计算预定置信区间宽度或精度的样本大小