pass软件教程 诚信代理

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PASS（Power Analysis and Sample Size）是用于效能分析和样本量估计的统计软件包，是市场研究中好的效能检验的软件。它能对数十种统计学检验条件下的检验效能和样本含量进行估计，主要包括区间估计、均数比较、率的比较、相关与回归分析和病例随访资料分析等情形。该软件界面友好，功能齐全，操作简便。用户不需要精通统计学知识，只要确定研究设计方案，并提供相关信息，就可通过简单的菜单操作，估计出检验效能和样本含量。


样本大小和功能
PASS软件为**过740个统计测试和置信区间场景提供样本大小工具-比任何其他样本大小软件工具多一倍以上。每个工具都经过了公开的文章和/或文本的仔细验证。
PASS有完整的文档和博士统计学家的支持。
经过了20多年的精心调整，PASS已成为试验、制药和其他研究领域的样本软件选择。它也成为所有其他需要进行样本量的计算或评估的领域的支柱。


在PASS中获取样本大小
在PASS中，您可以在几个短的步骤中估计一个统计测试或置信区间的样本大小。如果您在任何步骤中都需要，那么可以通过PASS完整的文档，您也可以联系我们的博士统计学家团队获得帮助。

Non-Inferiority
Non-Inferiority Tests for Two Means in a Cluster-Randomized Design
Superiority by a Margin
Superiority by a Margin Tests for Two Means in a Cluster-Randomized Design
Equivalence
Equivalence Tests for Two Means in a Cluster-Randomized Design
Mixed Models (2-Level Hierarchical Design)
Mixed Models Tests for Two Means in a Cluster-Randomized Design
Mixed Models Tests for Two Means in a 2-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
Mixed Models Tests for Two Means in a 2-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
Mixed Models Tests for Two Means at the End of Follow-Up in a 2-Level Hierarchical Design
Mixed Models (3-Level Hierarchical Design)

PASS软件为**过740个统计测试和置信区间场景提供样本大小工具-比任何其他样本大小软件工具多一倍以上。每个工具都经过了公开的文章和/或文本的仔细验证。
PASS有完整的文档和博士统计学家的支持。
经过了20多年的精心调整，PASS已成为试验、制药和其他研究领域的样本软件选择。它也成为所有其他需要进行样本量的计算或评估的领域的支柱。


选择一个进程
使用下拉菜单、过程搜索或类别树，查找样本大小过程是很*的。


输入参数值
样本大小工具使用简单，并且为每个选项都有内置的帮助消息。
放大这张信息图，看看通过哪些方法可以帮助您在样本大小的过程工具中输入适当的值。


支持输出
当运行一个PASS程序时，输出窗口中会显示样本大小结果和相应的图。可以在单的窗口中显示样本大小或功率曲线，以便查看或保存。


使用导航树使输出变得简单。输出的格式可以方便地查看、复制、粘贴或保存。可以将多个输出运行发送到输出库，以保存或比较样本大小分析。

Rates and Counts
Tests for the Difference Between Two Poisson Rates in a Cluster-Randomized Design
Tests for the Difference Between Two Poisson Rates in a Cluster-Randomized Design with Adjustment for Varying Cluster Sizes
Tests for Two Poisson Rates in a Stepped-Wedge Cluster-Randomized Design
Tests for the Matched-Pair Difference of Two Event Rates in a Cluster-Randomized Design
GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
GEE Tests for the Slope of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
GEE Tests for Multiple Poisson Rates in a Cluster-Randomized Design
Survival
Logrank Tests in a Cluster-Randomized Design
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