检验列数据的正态性和对数正态性

•我们又增加了一个正态性检验（Anderson-Darling）。因此，现在Prism 可以用四种检验方法检验正态性。

•列数据的正态性检验现在是一项单独的分析，而不是列统计的附加功能。

•除了（或代替）检验正态性，还可以检验 对数正态性，检验数据更有可能是从正态分布（高斯分布）还是对数正态分布中采样的。 

•绘制 QQ 图作为正态性检验的一部分。

 

新变换

•将数据四舍五入到小数点后的指定位数。

•以 2 为底的对数及其倒数 (2^Y)

•从统计比率（和自由度）计算 P 值的逆统计函数：zinv、tinv、chiinv、Finv（编写用户自定义方程或变换时使用）。

 

t 检验

•多重 t 检验分析现在可以自动绘制火山图（差值与 P 值）。

•t 检验现在可以绘制均值间差异的置信区间图。

•单样本 t 检验可以使用以平均值、n 和 SD 或 SEM 形式输入分组表的数据。

 

其他改进

•格拉布斯检验在发现异常值时报告 G 值。

•对于分组表、嵌套表或 XY 表，可单独检验每个子列的异常值。

•行统计可以计算平均值和置信区间。

•创建 ROC 曲线时，请选择所需的置信水平（如 99%，而不是 95%）和用于计算的方法。

•二项式检验要快得多。

•计算非线性回归的不对称置信区间要快两三倍。

•描述性统计包括调和平均数和二次平均数及其置信区间。

•相关矩阵分析可以创建R2值的热度图（8.1 中的新功能）。