GraphpadPrism9官方版是一款专业的集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体的科研医学生物数据处理绘图软件，它能够准确的对各种数据进行分析，快速的将收集到的数据信息转换成数字表格，然后归类最后汇总成各种图表样式。
统计分析易如反掌
GraphpadPrism是专为科学家而不是统计人员而构建的通用统计工具。将数据输入用于科学研究的表格中，Prism指导您进行统计分析，从而简化您的研究工作流程，从而获得一个良好的开端，无需编程。
做出更准确、更明智的分析选择
Prism避免使用统计术语。Prism使用清晰的语言提供大量的分析库，涵盖从普通到高度特定的分析—包括非线性回归、t检验、非参数比较、方差分析(单因素、双因素和三因素)、列联表分析、生存分析等等。每项分析都列有一个清单，以帮助您了解所需的统计假设并确认您选择了适当的检验。
得心应手获得帮助
Prism能够降低统计的复杂性，Prism的在线帮助超出您的预期，几乎每个步骤都可从在线Prism指南中访问数千页信息。浏览图形组合(GraphPortfolio)，了解如何绘制众多的图形类型。教程数据集还可帮助您理解执行某些分析的原因以及如何解读结果。
用您的数据讲述故事
一键式回归分析
没有其他程序能像Prism那样简化曲线拟合。选择方程式，Prism即可完成其余工作-拟合曲线、显示结果和函数参数列表，在图形上绘制曲线并插入未知值。
Graphpad使您专注于研究而不是软件
无需编码。图形和结果会实时自动更新。数据和分析的任何更改(添加丢失的数据、省略错误的数据、纠正错别字或更改分析选择)都将立即反映在结果、图形和布局中。
一、更高维度的数据!
Prism9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构探索更大的数据集，并通过以下改进执行新的和改进的分析：
1、增加的数据限制-在每个数据表中最多输入1024列数据
2、自动识别变量类型-将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值
3、数据表中的文本信息-直接以文本形式输入数据。无需编码“0”和“1”之类的变量，只需直接在数据表中输入“Male”和“Female”
4、自动变量编码-输入您的数据，让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数字“虚拟”变量
二、主成分分析(PCA)
有时，收集的变量数量远远超过可供研究的学科数量。考虑基因表达研究，其中从分为两组的受试者中测量了成百上千种不同基因的表达水平：治疗组和对照组。可能仅仅是变量太多而无法使模型适合数据。但是，选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息!PCA是一种“降维”技术，可用于减少所需变量的数量，同时从数据中消除尽可能少的信息。
PCA中可用的其他功能包括：
1、通过平行分析(以及Kaiser方法，总方差阈值方法等)选择组件
2、碎石图，分数图和双线图的生成
3、自动准备PCA结果以进一步用于多元线性回归(主成分回归)
三、向图形添加新尺寸
直接从原始数据，符号位置(X和Y坐标)，大小和填充颜色的编码变量创建气泡图。请注意，可以使用分类(分组)或连续变量来定义符号颜色和符号大小。
在此图上，超过100个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP(PPP)，而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例(两个最大的符号分别代表中国和印度)。最后，每个符号的颜色代表该国家所在的大陆。在这种情况下，此最终变量(颜色)是分类变量，但气泡图中的颜色也可以由连续变量定义：在该图中，符号的X坐标，Y坐标和大小与以前相同。但是，现在该符号的颜色连续不断地代表该国家每1000个人的出生率。棱镜现在还具有内置的半透明配色方案，以便可以更清晰地看到重叠的符号。
四、自动将多个比较结果添加到图形!
只需执行多个成对比较的适当分析即可。然后单击一次以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些行和星号，只需再次单击工具栏按钮。调整数据或分析，图形上显示的结果将自动更新。但是请记住，P值只是故事的一部分。别忘了报告效果估算值(例如，均值差异为95%置信区间!)
五、使用估计图更好地可视化T测试结果
在测试中执行，Prism现在将自动创建结果的估计图。在此图上，两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上，将绘制组均值的差及其95%置信区间。该可视化提供的信息比单独的P值还多，因为它不仅显示了95%CI是否包含零(如果95%CI包含零，则P值将大于0.05;它还显示了95%CI的宽度)。如果95%CI不包括零，则P值将小于0.05)