重复测量方差分析
•在两个因子中进行重复测量的双向方差分析。 Prism 5 只能计算其中一个因子中重复测量的双向方差分析。 Prism 6 可以处理两个因子的重复测量。
•更多受试者。 Prism 6 现在允许多达 256 个子列，因此可以在每个处理多达 256 个受试者的情况下执行重复测量双向方差分析。
•即使由于重复测量的时间间隔太短而违背了球形性假设，Greenhouse-Geisser 修正也能让重复测量单向方差分析发挥作用，这样就不会在下一次测量前冲走或消散导致特定值偏高（或偏低）的随机因素。在这种情况下，为了不假设球形性，还要计算多重比较。
生存分析
•Prism 现在有两种方法可以计算风险比（HR）：对数秩方法和曼特尔-海恩泽尔方法。
•如果 A 组患者的死亡率是 B 组患者的两倍（HR=2.0），那么 B 组患者的死亡率就是 A 组患者的一半（HR=0.5）。Prism 现在可以同时报告风险比及其置信区间，因此您可以报告对临床最有意义的一种方法。
•如果 A 组患者的中位生存时间是 B 组患者的三倍，那么 B 组患者的中位生存时间就是 A 组患者的三分之一。Prism 现在会以两种方式报告中位生存时间比及其置信区间，因此您可以选择报告哪一种。
列数据分析（t 检验等）
•Mann-Whitney 检验报告中位数之间差异的 95% CI。Mann-Whitney检验通常被描述为比较两组的中位数。这种说法并不准确正确，因为有可能两组的中位数相同，但曼-威尼检验却发现两组间的等级分布差异在统计学上显著。不过，如果假设两个分布的形状大致相同，那么把曼-惠特尼检验看作是比较两个中位数也是公平的。因此，Prism 6 现在可以报告两个中位数之差的置信区间。
•Wilcoxon 检验计算中位数的 95% CI。Wilcoxon配对检验（对两个配对或匹配组进行的非参数检验）报告配对差异中位数的置信区间，Wilcoxon符号秩和检验（比较中位数和假设中位数的非参数检验）现在报告实际样本中位数和假设中位数之间差异的置信区间。
•比率 t 检验。成对 t 检验通过分析每对值之间的差异，检验平均差异为零的零假设。对于某些类型的数据，前后的差异并不是衡量效果的一致标准。当 "之前 "的数值较大时，差值可能较大，而当 "之前 "的数值较小时，差值可能较小。比值（治疗后/治疗前）可能是量化治疗效果的更一致的方法。事实上，分析比率的对数效果更好。
•Kolmogorov-Smirnov检验。 与 Mann-Whitney（MW）检验一样，Kolmogorov-Smirnov（KS）检验也是一种比较两组的非参数方法。KS 检验的原理是比较两个累积频率分布，因此检验力更强，能发现两个分布中的细微差别。相比之下，MW 检验更善于发现中位数的变化。使用 KS 检验已成为某些科学领域的标准方法。不要将此检验与正态性检验中使用的另一种 KS 检验混淆。
•更快的非参数检验为了避免计算缓慢，Prism 报告了大数据集非参数检验的近似 P 值。 Prism 当几个值相同，因此并列在同一等级时，5 也会报告近似 P 值。 Prism 6 执行精确计算的速度要快得多（快数百倍！），因此，即使是相当大的数据集，即使是几个值相同，因此并列在同一等级时，也能进行精确计算。
•识别异常值。我们的一款免费 QuickCalc 网络计算器可以使用格拉布斯方法从一堆值中识别异常值。因为这是我们最受欢迎的计算器之一，所以我们在Prism 6 中创建了一种新的分析方法来识别一列数据中的异常值。
•同时进行多个 t 检验。只要对多重比较进行校正，计算多重 t 检验是非常有用的。 Prism 6 有一个新的分析方法，可以对数据表的每一行进行一次 t 检验（复制并排放置）。它可以通过使用更严格的统计学显著性定义或控制错误发现率（FDR）来纠正多重比较。您也可以选择不进行多重比较校正。
•更多图形选择。 Prism 6 提供的选项可以自动绘制非参数检验的等级图，以及配对 t 检验和重复测量方差分析的差异图。
•Browne 和 Forsythe 检验。要检验单向方差分析中的等方差检验，Prism 6 既能计算 Browne 和 Forsythe 检验，也能计算 Bartlett 检验（以前的版本会计算）。
•普氏方法。当某些配对相同时，有两种方法计算 Wilcoxon 配对检验，因此差值为零。 Prism 6 提供了这两种选择。新的选择是 针对并列行的普拉特法。
模拟和蒙特卡洛分析
即使只模拟一个数据集并查看图表和分析，模拟也很有用。Prism 5 可以模拟 XY 数据。 Prism 6 现在还可以模拟列数据和 2x2 列联表。对于 XY 和列数据，Prism 6 不仅可以包含高斯随机散点，还可以包含根据泊松或二项分布计算的散点。
当您多次重复模拟并将结果列表时，模拟将更加有用。 Prism 通过新的蒙特卡洛模拟分析，6 可以轻松地将多次模拟的结果制成表格。首先模拟一个数据表，然后运行分析对该表进行分析。然后运行新的蒙特卡洛分析。指定要运行多少次模拟，以及要以表格形式显示的分析参数。您还可以定义 "命中"，也许是 P 值小于 0.05，也许是置信区间包括理论值。蒙特卡洛分析的结果包括一个包含所有制表数据的表格（您可以进一步分析），以及一个命中的模拟次数表。
