分析工具
从常见的 SPSS、R 和 Stata，到样本量计算、Meta 分析及质性研究软件，帮助临床医护人员和医学生根据研究设计选择合适工具。无需登录即可浏览。
不知道怎么选？先按研究任务定位
通用统计分析
6 款工具医学院校和临床研究中较常见，电子表格式数据界面与菜单操作容易上手，也支持语法保存分析流程。优势是教程多、结果表直观；局限是商业授权成本较高，部分复杂模型、精确检验或缺失值功能可能依赖相应模块。
R 是统计计算和图形环境，RStudio 提供更方便的编辑、运行与项目管理界面。扩展包覆盖绝大多数医学统计方法，适合形成透明、可复现的分析流程和论文级图形；局限是学习曲线较陡，包版本与代码质量需要研究者自行管理。
医学、公共卫生与健康经济研究中常用，数据管理命令体系统一，日志和 do-file 便于复现。对生存分析、纵向数据、调查抽样、因果推断及 Meta 分析支持较完整；局限是商业授权，复杂工作通常仍需熟悉命令。
提供经过验证的统计过程，覆盖回归、生存、缺失数据、多重插补、调查分析、贝叶斯和功效计算，适合数据规模大、流程要求严格的机构。优势是稳定、可审计和扩展性强；局限是成本与学习投入较高，不适合只做少量简单分析的个人用户。
界面类似电子表格，通过菜单即可完成常见统计，并可通过模块扩展分析；项目文件能同时保存数据、设置和结果。适合医学生学习或替代基础 SPSS 工作；特别复杂或新颖的方法可能需要额外模块或转到 R 中完成。
同时提供频率学派和贝叶斯分析模块，可读取 SPSS、SAS、Stata、Excel 与 R 等数据格式，适合教学和比较两类统计推断。优势是免费、界面清晰；局限是大规模数据管理、批处理和高度定制通常不如编程环境灵活。
医学统计与科研绘图
4 款工具生命科学实验中常见，擅长 t 检验、ANOVA、非线性回归、剂量反应、Kaplan–Meier 和直观科研图形，修改数据后结果与图形自动更新。适合中小型实验数据；复杂抽样、长数据清洗和高级多变量建模不是其主要优势。
针对生物医学数据设计，尤其适合 ROC 曲线比较、诊断准确性、参考区间和方法一致性评价，也覆盖常见检验、回归、生存、Meta 分析及样本量。优势是医学场景集中；原生平台主要是 Windows，跨平台与自动化能力相对有限。
在 Excel 内完成分析，减少数据在不同软件间来回转换，覆盖常见检验、回归、聚类、主成分、生存和可视化。适合以表格为中心的研究团队；但复杂的数据治理、审计式脚本复现及超大数据处理通常不如专门统计编程平台。
CDC 曾长期免费提供，可完成表单设计、数据录入、流行病学分析、可视化和地图，适合了解现场调查工作流。需要注意：CDC 已于 2025 年 9 月后停止产品开发和技术支持，系统更新可能影响兼容性，新项目应优先评估仍在维护的替代方案。
样本量与临床试验设计
3 款工具科研论文中常见的免费样本量工具，可在效应量、显著性水平、功效与样本量之间进行计算并绘制功效曲线。适合相对标准的研究设计；复杂生存、整群随机、非劣效、适应性试验等应改用专业软件或统计模拟。
提供大量经过文档说明和验证的样本量过程，可生成参数敏感性表格和图形，适合方案设计与伦理申请中的正式计算。覆盖范围远广于一般免费工具；局限是授权成本较高，选择错误的设计或效应假设仍会得到误导性结果。
聚焦临床试验的样本量、功效和自适应设计，支持期中分析边界、成功概率、随机列表、招募或事件里程碑预测等专业任务。适合药企、CRO 和复杂试验；对普通横断面论文而言通常功能过剩且成本较高。
系统评价与 Meta 分析
4 款工具Cochrane 体系常用软件，可组织研究资料、建立比较与结局、运行固定或随机效应 Meta 分析并生成森林图。优势是流程规范、与评价撰写结合紧密；复杂 Meta 回归、诊断试验或高度定制模型通常需要其他软件补充。
可从多种原始统计量计算效应量，快速切换固定与随机效应模型，生成森林图、漏斗图、逐一剔除分析和调节变量分析。适合不想编程但需要较完整 Meta 功能的研究者；局限是商业授权且仍需正确处理多结局依赖性等方法学问题。
通过预设 Excel 工作簿完成常见 Meta 分析，计算过程和输出较直观，适合教学、初学者和规模不大的项目。其优点是免费且无需编程；高级模型、复杂相关结构、自动化与版本控制能力不及 R 等编程工具。
功能灵活的 R 包，适合从标准随机效应模型扩展到多水平、多变量、位置尺度模型及自定义敏感性分析，脚本便于完全复现。优势是透明、免费和可扩展；局限是编码与统计门槛高，研究者必须自行检查模型设定和数据结构。
质性与混合方法研究
4 款工具可导入并组织多种非结构化资料，支持编码、备忘录、查询、主题关系和可视化，适合护理、公共卫生和患者体验研究。软件能管理证据但不能替代研究者解释；使用患者访谈或敏感资料时还需确认存储位置、团队权限与伦理要求。
支持文本、PDF、表格、图片、音视频和文献资料的编码、检索、摘要与可视化，混合方法功能可连接代码频数和量化变量。适合需要质性与量化资料联动的项目；自动编码和 AI 辅助结果仍需人工复核并遵守数据保护要求。
能够集中管理多种资料、建立层级编码、备忘录和概念网络，并提供词频、代码共现、Sankey 图等探索功能。适合重视概念关系展示和多媒体分析的研究；AI 编码只应作为辅助，不能取代人工解释和一致性核查。
以云端协作为主要特点，可把质性编码与个案描述变量结合，通过图表和矩阵探索组间差异，适合跨地点团队。涉及患者信息、未脱敏访谈或受监管数据时，应先由所在机构确认云端存储、数据地域、权限和合规条件。