medcalc 面向自然与生物医学研究场景打造，属于专业统计工具，医生借助它可迅速完成常规医学运算，并围绕研究项目的统计需求展开分析。ROC 曲线分析是该软件的核心能力，围绕系统特性曲线的解析、数据绘制及统计运算，它都配备了相应工具。数据管理方面同样表现突出，用户可对信息进行排序、筛选和编辑，也能导入来自 Excel、SPSS、Dbase、Lotus 的详细数据，或从 SYLK、DIF 及文本文件中提取数据，从而对医学数据实现统一管理。
1、数据管理
表格容量被扩展至16384列、100000行，电子表格功能已整合其中。
正确处理遗漏数据
异常值能方便的被排除
所配备的文本编辑器支持所见即所得（WYSIWYG）模式
支持从Excel（含2007版本）、SPSS、DBase、Lotus，以及SYLK、DIF和纯文本等多种格式的文件中导入数据。
在开展统计分析的过程中，可以便捷地筛选出所需的子组
2、文档
详尽的帮助文件
PDF格式手册
MedCalc 官方站点提供了一份内容完整的 HTML 格式使用手册。
对话框中的上下文帮助
3、ROC曲线分析
曲线下面积（area under the curve）结果中给出标准误、95%置信区间以及p值。
为所有可能的极限值分别给出敏感性、特异性、似然率以及阳性与阴性预测值。
以ROC曲线图呈现，并附有95%置信区间边界。
交互图表自带自动计算能力，用户可在其中选取极限值
敏感性与特异性对照标准值图
区间似然率
最多可对比六条ROC曲线：各曲线下面积的差异均附带标准误、95%置信区间与p值。
基于曲线下面积与ROC曲线对比的样本量估算
4、图形
大量的图形
在图形中的数据点识别
命名、保存与重新生成图形及统计分析
在图形窗口中的统计信息
1、将压缩包下载到本地并完成解压，即可获得medcalc的安装程序。
2、按照电脑的实际配置找到匹配的原始程序安装包，然后依照界面提示完成安装流程。
3、快捷方式可在此处进行配置。
4、设定软件安装位置，保持默认就行。
5、安装完毕后，请先不要启动软件，点击 finish 关闭引导界面。
6、启动软件后会发现，当前界面仍以英文显示。
7、接着进入设置界面的方式是选中【Tools】菜单下的【Options】项。
8、在【Language】选项处把语言切换成“Chinese(Simplified)”简体中文，界面即可显示为中文。
1、新增了基于精确调用曲线下面积的样本量计算功能。
2、计算精确召回曲线AUC置信区间的方式改为采用Boyd等人（2013）提出的Logit方法；两条精确召回曲线AUC之差的置信区间仍可通过自举方法求得。
3、在“多种方法的比较”里新增了“子组”这一选项。
4、用户可自行设定用于表示缺失值的具体数值（如 NaN、-99999），该设置位于“文件”菜单下的“属性”中，进入“缺少值”选项卡即可找到。
5、颜色选项缺失值处理（“选项”面板）
6、新增电子表格函数 USRMISSING() 与 ISMISSING()
7、按下移动选项的 Enter 键后，单元格指针会跳转至“编辑”菜单。
8、图形调色板得到扩充，其中包含经过挑选的色盲安全色。
9、新的颜色选择器。
10、为常用菜单项补充了对应图标。
1、首先，打开软件。
2、把待分析的数据录入进来，第一列起名为g，用来标识分组，第二列起名为x，存放具体数值；分组取值用0和1来区分。
3、依次选择“Statistics”菜单下的“ROC curve”，再点开“ROC curve analysis...”，随后会跳出相应窗口。
4、选定变量所属的分组，然后按下“OK”按钮。
5、软件启动后最先呈现的窗口即为ROC曲线图，其中纵轴对应灵敏度，横轴则代表1-特异性。
6、第二个界面展示的是具体参数信息，核心内容为曲线下面积（AUC），以及灵敏度和特异性的百分比数值。
一、【数据检查】
1、录入数据之后，请认真核对一遍，确认各项内容都已准确填写。
2、查看摘要统计报告中的数据范围时（比如pH值最大值显示为78），或者绘制不同变量的盒须图、点图、散点图时，错误的数据输入往往就会暴露出来。对于那些明显的异常值应当仔细核查，它们可能意味着录入有误，也可能是技术测量失败或未遵循研究协议所致。唯有基于这类合理缘由，才能将该数值排除在后续分析之外，而不能仅仅因为它是最大值或最小值就将其剔除。倘若没有证据表明存在上述错误，则该数值必须原样保留。
3、在电子表格中，任何值都能通过查找过程定位到。
4、借助“排除”命令，可将正在参与计算的异常值剔除出去。
二、【数值或定量变量】
1、数值变量既可以是纯粹的数字，比如0、25或3.258，也可以是能够被解析为数字的表达式，像LOG（25）或SQRT（VAR1）这样的形式，其中VAR1代表一个存放数字数据的变量名。
2、数值型数据既可能呈现连续形态，也可能呈现离散形态。
(1) 连续数据：指在给定范围内可以取任意数值的数据类型，一般通过测量获得，比如人的身高。
(2)离散数据：这类数据的取值不连续，往往只能取有限的数值，一般通过计数得到，比如一个家庭里孩子的个数。
在MedCalc里，借助电子表格的IF函数（即条件判断函数），能够方便地把数值型变量转成分类变量。
三、【分类或定性变量】
1、分类或定性数据能够以数字或字符串的形式录入。字符串由引号括起的一个或多个字母数字字符构成。凡无法被解析为数字的表达式，程序均视作字符串处理，即便未加引号亦然，譬如“绿色”、黄色、“10”。名义数据与有序数据之间可以作出区分：
(1) 名义数据：指那些类别之间不存在先后次序的划分，像血型、性别（男或女）都属于这一类。
(2) 有序分类数据：指按一定次序排列的分类资料，比如子宫内膜异位症的分期、精索静脉曲张的分级。
2、仅取两个可能值的变量同样叫作二分变量，比如是否怀孕、男性或女性。
3、在MedCalc里，把分类数据用数字编码来表示往往很实用，比如采用0和1，或者1234这样的数值。
四、笔记编辑工具
1、MedCalcNotes编辑器用于短文本编辑，所编辑内容与电子表格数据绑定，注释的加载与保存随MedCalc数据文件的打开和存储同步进行。
2、若需新建一份 Notes 文档，可在内容窗口中用鼠标右键点击 Notes 条目，随后从弹出的快捷菜单里选取 Newnotes 选项。
3、此时内容窗口中出现一份新建的笔记文档，名称默认为“新笔记”。在Newnotes项目上点击鼠标右键，即可调出相应的快捷菜单。
4、笔记文档现在可以打开，打开后就能直接开始编辑。
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