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PASS ist eines der besten Software-Tools für Ihre klinischen Studien und pharmazeutischen oder medizinischen Forschungen. Mit über 680 statistischen Tests und Konfidenzintervall Szenarien ist PASS ein umfangreiches Software Paket.

Durch die einfache Handhabung und das Importieren von Daten aus anderen Programmen, ermöglicht Ihnen das Software Paket eine schnelle und genaue Festlegung der Größe eines Versuchsdesigns. PASS führt Power-Analysen durch, berechnet den Stichprobenumfang, oder führt Trennschärfeberechnungen durch. Für eine Power Analyse stehen Ihnen über 230 verschiedene Versuchdesigns und -fragestellungen zur Verfügung. Werden Sie sich schnell über die Power, die Effektgröße ihrer Analyse klar!
Die Stichprobengrößenbestimmung in NCSS PASS erfolgt in nur drei Schritten:

  1. Wahl eines Versuchdesigns aus dem Navigator
  2. Eingabe der Parameter
  3. Interpretation des Ergebnis

So einfach kann es mit NCSS PASS sein. Ergänzt wird Ihr Ergebnis durch graphische Visualisierung und der Möglichkeit der Erweiterung des Reports mit eigenen Texten.

Was NCSS PASS Ihnen bietet:

  • Berechnung von Stichprobengrößen und Trennschärfe
  • Validierte Prozeduren
  • Leicht zu lernen und schnell anwendbar
  • Gute Graphiken
  • Output wird verständlich erläutert
  • Übertragung zu allen gängigen Textverarbeitungsprogrammen möglich

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Extrem einfach zu bedienende Software für die Bestimmung des Stichprobenumfangs, für Laborversuche und... Mehr Details

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PASS - Power Analysis & Sample Size Software

PASS ist ein einfaches und zugleich mächtiges Programm zur Festlegung des Versuchsumfangs. PASS führt Power-Analysen durch und berechnet Stichprobengrößen für über 680 statistische Tests. PASS besitzt darüber hinaus die umfangreichste Sammlung an Tools zur Analyse von Stichprobengrößen auf den Markt. Die umfangreiche Software unterstützt Sie durch ein integriertes Hilfemenü mit ausführlichen Material.

Mit PASS bekommen Sie Power!

  • Umfassendes Programm zur Berechnung von Stichprobengrößen und Trennschärfe
  • Die Genauigkeit der Prozeduren ist gut validiert
  • Leicht zu lernen und schnell anwendbar
  • Preis und Leistung stimmen
  • Standalone - Kommt ohne das Vorhandensein anderer Statistikprogramme aus
  • Gute, flexible Grafik
  • Der Output wird in verständlichen (englischen) Sätzen erläutert
  • Der Output kann zu gängigen Textverarbeitungsprogrammen übertragen werden.

PASS im Überblick:

PASS berechnet Stichprobengrößen und führt Power-Analysen oder Trennschärfeberechnungen durch. Um eine sinnvolle Stichprobengröße zu ermitteln sollten Sie eine deartige Software zum Beginn jeder Studie einsetzen. Zum Anschluss einer Studie können Sie prüfen ob Ihre Stichprobe groß genug war.

PASS kann die Power eines Tests, die Stichprobengröße, die Effektgröße und den alpha Fehler ermitteln. Es erzeugt automatisch neben dem numerischen Output die entsprechenden Graphiken und textlichen Erläuterungen, die auch gleich in einem sehr portablen Format vorliegen. Damit können Sie die Ergebnisse leicht, mittels Kopieren und Einfügen in Ihre Textverarbeitung übernehmen.

PASS ist ein "Standalone" Programm
Obwohl es in NCSS integriert werden kann müssen Sie NCSS nicht haben um PASS zu nutzen. Sie können PASS in Kombination mit jeder anderen Statistiksoftware einsetzen.

PASS liefert genaue Resultate
Es wurde intensiv anhand der einschlägigen Literatur verifiziert. Eine Darstellung der Genauigkeit ist für jede Prozedur in der Dokumentation enthalten.

PASS enthält ein umfangreiches Online-Hilfe-System
Neben Tutorien und Beispielen enthält dieses auch erläuterten Output, Referenzen, Videos, Formeln sowie eine komplette Darstellung der Arbeitsweise jeder Prozedur. Die Validität aller Prozeduren wird durch Artikel oder Bücher belegt.

Wählen Sie PASS! Es ist umfangreicher, einfacher in der Anwendung und dabei akkurat und kostengünstiger als andere Programme zur Berechnung des Stichprobenumfangs.


Stichprobengröße in PASS
In PASS können Sie die Stichprobengröße für einen statistischen Test oder eines Konfidenzintervalls in wenigen Schritten schätzen lassen. PASS besitzt eine ausgezeichnete Hilfe-Funktion und eine umfassende Dokumentation, dies hilft Ihnen bei den einzelnen Schritten.

Schätzungen von Stichprobengrößen in PASS

Auswahl einer Prozedur in PASS

Auswahl einer Prozedur
Das richtige Verfahren einer Stichprobengröße zu finden ist simpel und kann über ein Drop-Down-Menü, einen Kategorie-Baum oder einer Suchfunktion realisiert werden.


Dateneingabe
Die Dateneingabe ist dank spezieller Werkzeuge in PASS einfach zu bedienen. Des Weiteren kann zu jedem Werkzeug eine explizite Hilfe-Nachrichten eingeblendet werden.

Dateneingabe mithilfe der Tools in PASS

PASS erstellt Outputs welche sofort weiter verwendet werden können

Ready to Use Output
Wurde eine Prozedur ausgeführt, werden die Ergebnisse im Ausgabefenster angezeigt. Die Stichprobengrößen oder Leistungskurven können angeklickt werden, um in einem seperaten Fenster betrachtet und anschließend gespeichert zu werden. Mehrere Outputs können in einer Gallery gesammelt werden und anschließend gespeichert werden.

Weitere Informationen:

Demoversion der Software PASS

Der Hersteller (NCSS) stellt eine frei zugängliche Demoversion der Software zur Verfügung. Die Testversion ist kostenlos und 7-Tage lang uneingeschränkt nutzbar. Den Lizenzschlüssel Ihrer Testversion können Sie beim Kauf zu einer Vollversion upgraden. Somit ist keine Neuregistration, oder Neuinstallation der Software notwendig.

Sie können die Demoversion unter folgendem Link auf der Webiste des Herstellers beantragen: http://www.ncss.com/download/pass/free-trial/

Systemvoraussetzungen für die Software PASS

 

In order to run PASS 16, your computer must meet the following minimum standards:

  • Processor:
    • 450 MHz or faster processor
    • 32-bit (x86) or 64-bit (x64) processor
  • RAM:
    • 256 MB (512 MB recommended)
  • Operating Systems:
    • Windows 10 or later
    • Windows 8.1
    • Windows 8
    • Windows 7
    • Windows Vista with Service Pack 2 or higher
    • Windows Server 2016 or later
    • Windows Server 2012 R2
    • Windows Server 2012
    • Windows Server 2008 SP2/R2
  • Privileges:
    • Administrative rights required during installation only
  • Third Party Software:
    • Microsoft .NET 4.6 (Comes pre-installed with Windows 10 or later and Windows Server
      2016 or later. Installation required on Windows 8.1 or earlier and Windows Server
      2012 R2 or earlier. For systems where .NET 4.6 installation is required, a .NET 4.6
      download helper will start automatically when you run the PASS setup file.
      )
    • Microsoft Windows Installer 3.1 or higher
    • Adobe Reader® 7 or higher (required for the Help System only)
  • Hard Disk Space:
    • 220 MB for PASS (plus space for Microsoft .NET 4.6 if not already installed)
  • Printer:
    • Any Windows-compatible inkjet or laser printer
    •  

PASS 16 on a Mac

A Windows emulator (such as Parallels) is required to run PASS 16 on a Mac.

 

Neuerungen in PASS 16

PASS 16 erweitert die Software über 55 neue Stichprobenverfahren.

Neue Prozeduren

 

Logistic Regression

  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Normal X (Wald Test)
  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Normal X and Other Xs (Wald Test)
  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Binary X and Other Xs (Wald Test)
  •  

Repeated Measures Slopes (GEE)

  • GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
  • GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Binary Outcome)
  • 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 (Continuous Outcome)
  • GEE Tests for the Slope of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)

 

Repeated Measures Time-Averaged Differences (GEE)

  • GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
  • GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Binary 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 (Continuous Outcome)
  • GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Binary Outcome)
  • GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)

 

Hierarchical Design Comparisons using Mixed Models

  • 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 Proportions in a 2-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 2-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
  • Mixed Models Tests for the Slope Difference in a 2-Level Hierarchical Design with Fixed Slopes
  • Mixed Models Tests for the Slope Difference in a 2-Level Hierarchical Design with Random Slopes
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-3 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-3 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Fixed Slopes (Level-2 Rand.)
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Random Slopes (Level-2 Rand.)
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Fixed Slopes (Level-3 Rand.)
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Random Slopes (Level-3 Rand.)

 

2×2 Cross-Over Design – Odds Ratio

  • Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design

 

2×2 Cross-Over Design – Proportion Difference

  • Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design

 

2×2 Cross-Over Design – Ratio of Poisson Rates

  • Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design

 

2×2 Cross-Over Design – Generalized Odds Ratio for Ordinal Data

  • Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for the Gen. Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design

Williams Cross-Over Design – Pairwise Proportion Differences

  • Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design

Williams Cross-Over Design – Pairwise Mean Differences

  • Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Non-Inferiority Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Superiority by a Margin Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
  • Equivalence Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design

Multiple Correlated Proportions (Stuart-Maxwell Test)

  • Tests for Multiple Correlated Proportions (Stuart-Maxwell Test)