405 Waverley St Palo Alto
Neu SigmaPlot v16
SigmaPlot Neue Funktionen
SigmaPlot hat neue Funktionen, die Ihnen die Arbeit erleichtern (klicken Sie auf die untenstehenden Links)
Neuer Diagrammtyp (über ein Makro)
Geige Plot
Visualisieren Sie Datenverteilungen mit Klarheit und Präzision
SigmaPlot 16 bringt Ihnen ein leistungsstarkes neues Makro für die Datenvisualisierung – Violin Plots. Dieses innovative Makro bietet eine umfassendere und informativere Möglichkeit, die Verteilung von numerischen Daten für eine oder mehrere Gruppen darzustellen.
Was sind Geigenplots
Geige Plot wird verwendet, um die Verteilung von numerischen Daten verschiedener Variablen visualisieren. Es stellt die Verteilungen numerischer Daten für eine oder mehrere Gruppen mithilfe von Dichtekurven dar. Die Breite jeder Kurve entspricht der ungefähren Häufigkeit der Datenpunkte in jeder Region.
Verwenden Sie das MakroNeue Geige plotten wenn Sie Folgendes möchten beobachten die Verteilung numerischer Daten beobachten möchten. Diese sind besonders nützlich, wenn Sie Verteilungen zwischen mehreren Gruppen vergleichen möchten. Die Spitzen, Täler und Schwänze der Dichtekurve jeder Gruppe können verglichen werden, um Ähnlichkeiten und Unterschiede innerhalb der Gruppen zu visualisieren.
Dieses Makro erstellt Violinplots mit mehreren Datenspalten, die die Datendichte/Konzentration jeder Spalte oder Gruppe anzeigen.
Eingabedaten
Ordnen Sie die Daten von Violin Plot in mehreren Spalten an. Die oberste Zeile ist für Spaltenbeschriftungen und die Spalte ganz links für Zeilenbeschriftungen vorgesehen. Diese Beschriftungen erscheinen auf der Achse für die Violin-Darstellung. Sie können jedoch auch eine Violin-Darstellung ohne Beschriftungen erstellen.
Die Daten sollten nur numerische Werte enthalten, ohne fehlende oder leere Zellen innerhalb der Daten in jeder Spalte.
Ausgabe
Anwendungsbereiche für die neuen Violin Plots in SigmaPlot v16.
1. Biologie und Medizin
- Analyse der Genexpression: Vergleichen Sie die Genexpressionswerte zwischen verschiedenen Gruppen oder Bedingungen.
- Proteomik: Analysieren Sie die Proteinhäufigkeit und -verteilung.
- Klinische Forschung: Untersuchen Sie die Verteilung von Patientenergebnissen oder Biomarkern.
2. Umweltwissenschaft
- Artenvielfalt: Vergleichen Sie den Artenreichtum und die Abundanz in verschiedenen Lebensräumen.
- Analyse des Klimawandels: Untersuchen Sie Veränderungen der Umweltvariablen im Laufe der Zeit.
- Überwachung der Verschmutzung: Analysieren Sie Schadstoffkonzentrationen und -verteilungen.
3. Sozialwissenschaften:
- Analyse der Umfragedaten: Untersuchen Sie die Verteilung der Antworten auf die Umfragefragen.
- Wirtschaftsforschung: Analysieren Sie die Einkommensverteilung, das Verbraucherverhalten oder Markttrends.
- Sozialpsychologie: Untersuchung von Einstellungen, Überzeugungen und Verhaltensweisen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen.
4. Technik und Technologie:
- Analyse des Herstellungsprozesses: Bewerten Sie die Verteilung der Produktqualitätsmetriken.
- Materialwissenschaft: Analysieren Sie die Eigenschaften von Materialien und deren Variationen.
- Leistungstests: Vergleichen Sie die Leistung verschiedener Systeme oder Komponenten.
5. Andere Anwendungen:
- Finanzen: Analysieren Sie Aktienkursverteilungen, Risikobewertungen oder Portfolio-Performance.
- Psychologie: Studieren Sie psychologische Eigenschaften, kognitive Fähigkeiten oder Persönlichkeitsunterschiede.
- Bildung: Analysieren Sie Schülerleistungen, Lernergebnisse oder die Wirksamkeit des Unterrichts.
Dieser kombinierte Ansatz bietet ein umfassenderes Verständnis Ihrer Daten im Vergleich zu Boxplots allein.
Die wichtigsten Vorteile von Violin Plots in SigmaPlot 16:
- Verbessertes Verständnis der Daten: Gewinnen Sie tiefere Einblicke in die Verteilung Ihrer Daten und erkennen Sie Muster oder Ausreißer.
- Verbesserte Visualisierung: Erstellen Sie visuell ansprechende und informative Diagramme, die Ihre Ergebnisse effektiv vermitteln.
- Einfache Anpassung: Passen Sie das Aussehen Ihrer Geigenplots an Ihre speziellen Bedürfnisse und Vorlieben an.
- Integration mit anderen Darstellungsarten: Kombinieren Sie Violin-Diagramme mit anderen Diagrammtypen, wie z. B. Streudiagrammen oder Balkendiagrammen, um eine umfassendere Analyse zu erhalten.
Schmetterlingsparzellen:
Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten mit Schmetterlingsdiagrammen
Mit den Butterfly Plots von SigmaPlot 16 können Sie Ihre Datenanalyse auf die nächste Stufe heben. Laden Sie noch heute eine kostenlose Testversion herunter und erleben Sie die Leistungsfähigkeit dieses innovativen Visualisierungstools.
Neuer Diagrammtyp (über ein Makro)
Entfesseln Sie die Macht der Datenvisualisierung mit Schmetterlingsdiagrammen
SigmaPlot 16 bietet Ihnen ein leistungsstarkes neues Makro für die Datenvisualisierung - Butterfly Plots. Dieses innovative Makro bietet eine überzeugende Möglichkeit, zwei Datensätze visuell nebeneinander zu vergleichen und so Einblicke zu gewinnen, die sonst verborgen bleiben würden.
Was sind Schmetterlingsparzellen?
Das Schmetterlingsdiagramm ist eine Art von Balkendiagramm, das einen einzigartigen visuellen Stil verwendet, um Unterschiede zwischen zwei Datensätzen hervorzuheben. Durch den Vergleich der Längen der Balken und der zugehörigen Fehlerbalken können Sie leicht signifikante Abweichungen erkennen.
Dieses Makro zeichnet Schmetterlingsdiagramme mit den zwei verschiedenen Gruppen, Ereignissen oder Kategorien des Arbeitsblatts Daten.
Eingabedaten:
Kolumne Titel – Um den Spaltentitel zu ändern, markieren Sie die Arbeitsblattspalte, klicken mit der rechten auf und wählen Sie die Option Spaltentitel. In dem Popup-Fenster können Sie den Spaltentitel ändern. Sie können dies auch tun, indem Sie auf die ausgewählte Zelle mit dem Spaltentitel doppelklicken. Lassen Sie den Anzeigewert leer, wenn Sie den Spaltentitel nicht verwenden.
Zeile Titel – Um den Zeilentitel zu ändern, markieren Sie die Arbeitsblattspalte, klicken mit der rechten auf und wählen Sie die Option Spaltentitel. Das Popup-Fenster zeigt Ihnen die Option um den Zeilentitel zu ändern. Sie können dies auch tun, indem Sie auf die ausgewählte Zeilentitelzelle doppelklicken und die Details direkt in das Arbeitsblatt eingeben. Lassen Sie den Anzeigewert leer, wenn Sie den Zeilentitel nicht verwenden.
Das Makro ausführen – Nachdem Sie das Makro ausgeführt haben, können Sie über das Popup-Menü Daten der Gruppe eins und der Gruppe zwei zuweisen.
Geben Sie die Schmetterlingsdaten in die nebenstehenden Spalten ein.
Klicken Sie auf die Schaltfläche ‚OK‘, um das Makro auszuführen.
Ausgabe
Der entsprechende Butterfly Plot ist unten abgebildet:
Anwendungsbereiche für die neuen Butterfly Plots in SigmaPlot v16.
1. Gesundheitswesen und Medizin:
- Daten aus klinischen Studien: Vergleichen Sie die Ergebnisse der Behandlung zwischen verschiedenen Gruppen.
- Demografische Daten der Patienten: Analysieren Sie die Unterschiede in den Patientenmerkmalen zwischen den Behandlungsgruppen.
- Krankheitsverlauf: Verfolgen Sie Veränderungen der Krankheitsmarker im Laufe der Zeit.
2. Umweltwissenschaft:
- Analyse des Klimawandels:Vergleichen Sie Temperatur- und Niederschlagsdaten im Laufe der Zeit.
- Überwachung der Verschmutzung: Analysieren Sie die Schadstoffwerte an verschiedenen Orten.
- Studien zur Artenvielfalt: Vergleichen Sie die Artenvielfalt in verschiedenen Ökosystemen.
3. Sozialwissenschaften:
- Soziale Umfragen: Vergleichen Sie die Antworten auf Umfragefragen zwischen verschiedenen Gruppen.
- Wahlanalyse: Visualisieren Sie Abstimmungsmuster und Trends.
- Öffentliche Meinungsumfragen: Analysieren Sie die öffentliche Meinung zu verschiedenen Themen.
4. Geschäft und Marketing:
- Verkaufsleistung: Vergleichen Sie die Verkaufszahlen für verschiedene Produkte oder Regionen.
- Analyse der Marktanteile: Visualisieren Sie Marktanteilstrends im Laufe der Zeit.
- Kundenzufriedenheit: Vergleichen Sie die Bewertungen der Kundenzufriedenheit für verschiedene Produkte oder Dienstleistungen.
5. Finanzielle Analyse:
- Vergleichen Sie die Wertentwicklung von Aktien: Visualisieren Sie die Performance von zwei Aktien über einen bestimmten Zeitraum.
- Analysieren Sie die Finanzkennzahlen: Vergleichen Sie Finanzkennzahlen für verschiedene Unternehmen oder Zeiträume.
- Verfolgung der Wirtschaftsindikatoren: Überwachen Sie Veränderungen bei Wirtschaftsindikatoren wie BIP, Inflation und Arbeitslosenquote.
Durch die effektive Visualisierung von Daten können Schmetterlingsdiagramme Ihnen helfen, Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse klar zu kommunizieren.
Die wichtigsten Vorteile von Butterfly Plots in SigmaPlot v16:
- Einfach und intuitiv: Schmetterlingsdiagramme sind leicht zu verstehen und zu interpretieren, auch für diejenigen, die keine umfassenden statistischen Kenntnisse haben.
- Effektive Vergleiche: Vergleichen Sie schnell die Verteilungen von zwei oder mehr Datensätzen, um Trends, Ausreißer und signifikante Unterschiede zu erkennen.
- Anpassbare Visualisierungen: Passen Sie Ihre Schmetterlingsdiagramme an Ihre speziellen Bedürfnisse und Vorlieben an, einschließlich Farbschemata, Beschriftungen und Anmerkungen.
Konfidenz- und Vorhersagebereiche:
Entfesseln Sie die Macht der Datenanalyse mit Konfidenz- und Vorhersagebändern mit SigmaPlot 16:
Was sind Konfidenz- und Vorhersagebänder?
Konfidenz- und Vorhersagebänder werden verwendet, um die Richtigkeit der Anpassung in der Regression zu bewerten und um zukünftige Datenpunkte vorherzusagen.
Diese Funktion in SigmaPlot erleichtert es den Benutzern, Konfidenz- und Vorhersagebänder für die Regression zu erstellen. Frühere Versionen des Produkts unterstützten Konfidenz- und Vorhersagelinien, aber jetzt können Benutzer Bänder für dieselben erstellen.
Eingabe Daten
Klicken Sie auf die Registerkarte Hilfe und wählen Sie die Registerkarte Nicht-lineare Regression. Doppelklicken Sie auf das Arbeitsblatt für die gewichtete Regression, um den Beispieldatensatz zu öffnen, der für die Regressionsanalyse verwendet werden soll.
Wählen Sie die Registerkarte Analyse und klicken Sie auf den Regressionsassistenten. Wählen Sie den Regressionstyp. Klicken Sie auf Weiter im Regressionsassistenten, nachdem Sie den Regressionstyp ausgewählt haben (in diesem Beispiel ist die lineare Regression ausgewählt).
Klicken Sie auf Ihr Arbeitsblatt und wählen Sie die Spalten für Ihr Diagramm aus und klicken Sie dann auf Fertig stellen.
Ausgabe:
Konfidenz- und Vorhersagebänder werden zusammen mit der Linie erstellt.
Anwendungsbereiche für die neuen Confidence & Prediction Bands in SigmaPlot v16.
1. Wissenschaftliche Forschung
Biologie und Medizin:
- Modellierung des Krankheitsverlaufs
- Analyse von Daten aus klinischen Studien
- Vorhersage der Wirksamkeit und Sicherheit von Medikamenten
Chemie:
- Kalibrierung von Instrumenten und Messungen
- Modellierung chemischer Reaktionen
Physik:
- Analysieren experimenteller Daten
- Physikalische Phänomene vorhersagen
2. Technik
- Bauingenieurwesen: Bewertung der Zuverlässigkeit und Sicherheit von Bauwerken
- Maschinenbau: Optimierung von Designs und Vorhersage der Leistung
- Elektrotechnik: Analysieren des Schaltungsverhaltens und Vorhersage der Systemleistung
3. Wirtschaft und Finanzen
- Finanzielle Modellierung: Vorhersage von Aktienkursen, Zinssätzen und Wirtschaftsindikatoren
- Risikobewertung: Quantifizierung der Unsicherheit in Finanzmodellen
- Wirtschaftsprognosen: Vorhersage von Wirtschaftswachstum und Inflationsraten
4. Sozialwissenschaften
- Psychologie: Modellierung von menschlichem Verhalten und Kognition
- Soziologie: Analysieren von sozialen Trends und Mustern
- Politikwissenschaft: Vorhersage von Wahlergebnissen und öffentlicher Meinung
Durch die Verwendung von Konfidenz- und Vorhersagebereichen können Forscher und Analysten fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Ergebnisse mit größerer Sicherheit kommunizieren.
Die wichtigsten Vorteile von Confidence & Prediction Bands in SigmaPlot v16:
- Verbesserte Dateninterpretation: Visualisieren Sie die Unsicherheit und identifizieren Sie Regionen mit höherem/geringerem Vertrauen.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Quantifizieren Sie Risiken und treffen Sie fundierte Entscheidungen.
- Bessere Modellauswertung: Bewerten Sie die Modellanpassung und identifizieren Sie Ausreißer/Anomalien.
- Effektive Kommunikation: Kommunizieren Sie klar und deutlich die Unsicherheit und Variabilität der Ergebnisse.
Fehlerbalken:
Visualisieren Sie Unsicherheit mit Präzision: Einführung von Fehlerbalken in SigmaPlot v16
Was sind Fehlerbänder?
Fehlerbalken sind ein wichtiges Werkzeug bei der Datenvisualisierung, da sie wertvolle Einblicke in die Zuverlässigkeit und Variabilität von Daten bieten. Sie können Konfidenzintervalle, Standardfehler, Standardabweichungen oder andere relevante Größen darstellen. Durch die Visualisierung der Unsicherheit helfen Fehlerbalken dabei, Fehlinterpretationen von Daten zu vermeiden, eine Überschätzung der Genauigkeit zu verhindern und signifikante Unterschiede zwischen Gruppen hervorzuheben.
Eingabe Daten
In SigmaPlot v16 werden die unten genannten Diagrammstile in jedem der Diagrammtypen unterstützt:
- Punktwolke
- Linien- und Streudiagramm
Einfache Streuungsfehlerbalken:
Eine grafische Darstellung der Variabilität von Daten, die in Diagrammen verwendet wird, um den Fehler oder die Unsicherheit in einer gemeldeten Messung anzuzeigen.
In SigmaPlot sind Beispieldaten verfügbar, um Fehlerbalken in Streudiagrammen und angepassten Kurven zu verstehen.
Bild: Hat Streudiagramm mit Fehlerdiagramm Daten und das entsprechende Diagramm
Doppelklicken Sie auf das Diagrammsymbol für das Streudiagramm mit Fehlerbalken und angepassten Kurven und das folgende Diagramm wird für die obigen Daten erstellt.
Ausgabe:
Dieses Linien- und Streudiagramm mit Fehlerbalken enthält:
Anwendungsbereiche für Fehlerbalken in SigmaPlot v16:
Fehlerbalken sind ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen wissenschaftlichen und technischen Bereichen eingesetzt werden kann. Hier sind einige gängige Anwendungen von Fehlerbalken in SigmaPlot:
Wissenschaftliche Forschung:
- Biologie und Medizin: Vergleichen Sie Behandlungseffekte, analysieren Sie biologische Messungen, bewerten Sie die experimentelle Präzision.
- Chemie: Quantifizierung der Unsicherheit, Vergleich von Analysemethoden, Bewertung der Reproduzierbarkeit.
- Physik: Analysieren Sie experimentelle Daten, schätzen Sie Messfehler ab.
Technik:
- Maschinenbau: Bewertung der Fertigungsvariabilität, Bewertung der Zuverlässigkeit von Komponenten.
- Elektrotechnik: Analysieren Sie die Leistung von Schaltungen, schätzen Sie Messfehler ab.
Andere Felder:
- Umweltwissenschaft: Überwachen Sie Umweltvariablen und bewerten Sie deren Variabilität.
- Sozialwissenschaften: Analysieren Sie Umfragedaten und experimentelle Ergebnisse.
- Wirtschaft: Modellieren Sie wirtschaftliche Trends und prognostizieren Sie Ergebnisse.
Die wichtigsten Vorteile der Verwendung der neuen Fehlerbänder in SigmaPlot v16:
Verbesserte Datenauswertung: Visualisieren Sie Unsicherheit und Variabilität in Daten.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten. 3.
Effektive Kommunikation: Kommunizieren Sie anderen klar und deutlich Daten und deren Grenzen
Makro zum Importieren mehrerer Excel-Blätter
Optimieren Sie Ihren Arbeitsablauf mit dem neuen Makro zum Importieren mehrerer Excel-Blätter
Was ist das Excel-Makro für den Mehrblattimport?
Diese Funktion erleichtert es dem Benutzer, mehrere Blätter mit definierten Bereichen aus einer Excel-Datei zu importieren. Der Benutzer kann mehrere Blätter mit unterschiedlichen Bereichen importieren. Für jedes Blatt müssen zusätzliche Anweisungen zusammen mit der Importanweisung hinzugefügt werden. Dies würde auch so bleiben, da es die Abwärtskompatibilität erleichtert (in Anbetracht der Tatsache, dass alle früheren Versionen nur das erste Blatt importieren können (was auch so bleibt, um die Abwärtskompatibilität zu unterstützen, die nur das erste Blatt in einer Excel-Datei importiert).
Eingabe Daten
Schritte zum Importieren mehrerer Blätter aus einer Excel-Arbeitsmappe:
Öffnen Sie ein neues Arbeitsblatt oder ein vorhandenes Arbeitsblatt, aus dem die Daten importiert werden müssen.
Öffnen Sie das Dialogfeld Makros und doppelklicken Sie auf die Registerkarte Makro. In dem sich öffnenden Popup-Fenster wird eine Liste mit Optionen angezeigt. Wählen Sie "Excel-Datei Mehrblattimport" und drücken Sie auf Bearbeiten.
Ausgabe
In diesem Beispiel wurden zwei Arbeitsblätter mit definierten Zeilen und Spalten von Daten importiert. Deutlich gekennzeichnet als Daten 1 und Daten 2.
Wichtige Anwendungsbereiche für die Verwendung des Makros zum Importieren mehrerer Excel-Blätter in SigmaPlot v16:
Klinische Forschung: Importieren Sie große Datensätze aus mehreren klinischen Studien.
Biomedizinische Forschung: Analysieren Sie Daten aus verschiedenen Experimenten und Studien
Umweltwissenschaft: Importieren Sie Daten von mehreren Überwachungsstationen oder Feldstudien.
Finanzen: Importieren Sie Daten aus mehreren Finanzberichten oder Datenbanken.
Sozialwissenschaften: Importieren Sie Daten aus Umfragen, Erhebungen oder Volkszählungsdaten.
Entwicklung und Fertigung: Importieren Sie Daten aus mehreren Test- oder Produktionsläufen.
Die wichtigsten Vorteile der Verwendung des Makros zum Importieren mehrerer Excel-Blätter in SigmaPlot v16:
Zeitersparnis: Automatisieren Sie den Importprozess und sparen Sie Zeit.
Reduzierte Fehler: Minimieren Sie die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen Fehler
Gesteigerte Produktivität: Konzentrieren Sie sich auf die Datenanalyse und -interpretation, statt auf die Dateneingabe.
Verbesserte Datenintegrität: Gewährleisten Sie Datenkonsistenz und Genauigkeit
Verbesserter Arbeitsablauf: Optimieren Sie Ihren Arbeitsablauf bei der Datenanalyse
SigmaPlot v16 unterstützt jetzt große Daten:
Leistungsstarke Datenanalyse für große Datenmengen
Bewältigen Sie die Herausforderungen großer Datenmengen mit SigmaPlot 16:
SigmaPlot 16 wurde entwickelt, um große Datensätze mit Leichtigkeit zu verarbeiten. Durch die Verbesserung seiner Architektur ermöglicht SigmaPlot 16 die Analyse komplexer Datensätze ohne Kompromisse bei der Leistung oder Genauigkeit.
Eingabe Daten
Hier sehen Sie ein Beispiel für einen großen Datensatz in SigmaPlot v16:
Daten ausgeben
Hier sehen Sie einige Beispielgrafiken, die mit großen Datensätzen erstellt wurden.
Hauptanwendungsbereiche von SigmaPlot 16 für große Daten:
Genomik und Bioinformatik: Analysieren Sie groß angelegte genomische und proteomische Daten.
Klinische Studien: Verarbeiten und analysieren Sie große Mengen an Daten aus klinischen Studien
Umweltwissenschaft: Verarbeiten Sie große Datensätze aus Umweltüberwachungsstudien.
Finanzanalyse: Analysieren Sie große Finanzdatensätze, um Trends und Muster zu erkennen.
Sozialwissenschaften: Analysieren Sie groß angelegte Umfragedaten und Bevölkerungsstudien.
Die wichtigsten Vorteile von SigmaPlot 16 für große Daten:
- Effiziente Datenverarbeitung: Verarbeiten und analysieren Sie nahtlos große Datenmengen.
- Verbesserte Leistung: Erleben Sie schnellere Bearbeitungszeiten und reibungslosere Arbeitsabläufe.
- Verbesserte Visualisierung: Erstellen Sie klare und informative Visualisierungen, selbst mit komplexen Daten.
- Zuverlässige Ergebnisse: Vertrauen Sie auf die Genauigkeit und Präzision Ihrer Analysen.
Real-World Applications:
- Genomik und Bioinformatik: Analysieren Sie groß angelegte genomische und proteomische Daten.
- Klinische Studien: Verarbeiten und analysieren Sie große Mengen an Daten aus klinischen Studien.
- Umweltwissenschaft: Verarbeiten Sie große Datensätze aus Umweltüberwachungsstudien.
- Finanzanalyse: Analysieren Sie große Finanzdatensätze, um Trends und Muster zu erkennen.