PASS

			

			

				
											NCSS
									

							


		

	

	
	

		

			
			

				

					

						

															




	
 

	
			

			

				
                                
                                                                PASS kaufen
                                
                                 
				

			

			

			

									

						
													

								
								
							

											

									

						
													

								
								
							

											

									

						
													

								
								
							

											

							

		

	


							
							

															

									


										
										0

										
										

										

											
 

											
Gesamtsumme
inkl. 19 % USt

										

                                  																				
									


									

									

										

																					

	
										

											
										

										
									

								

								

									
								

								
								
								
													
						

					

					
				

									

						
PASS ist eines der besten Software-Tools für Ihre klinischen Studien und pharmazeutischen oder medizinischen Forschungen. Mit über 680 statistischen Tests und Konfidenzintervall Szenarien ist PASS ein umfangreiches Software Paket.



Durch die einfache Handhabung und das Importieren von Daten aus anderen Programmen, ermöglicht Ihnen das Software Paket eine schnelle und genaue Festlegung der Größe eines Versuchsdesigns. PASS führt Power-Analysen durch, berechnet den Stichprobenumfang, oder führt Trennschärfeberechnungen durch. Für eine Power Analyse stehen Ihnen über 230 verschiedene Versuchdesigns und -fragestellungen zur Verfügung. Werden Sie sich schnell über die Power, die Effektgröße ihrer Analyse klar!

Die Stichprobengrößenbestimmung in NCSS PASS erfolgt in nur drei Schritten:



    
	
  1. Wahl eines Versuchdesigns aus dem Navigator
    2. 
	
  2. Eingabe der Parameter
    3. 
	
  3. Interpretation des Ergebnis
    4. 




So einfach kann es mit NCSS PASS sein. Ergänzt wird Ihr Ergebnis durch graphische Visualisierung und der Möglichkeit der Erweiterung des Reports mit eigenen Texten.



Was NCSS PASS Ihnen bietet:



    
	
  • Berechnung von Stichprobengrößen und Trennschärfe
    • 
	
  • Validierte Prozeduren
    • 
	
  • Leicht zu lernen und schnell anwendbar
    • 
	
  • Gute Graphiken
    • 
	
  • Output wird verständlich erläutert
    • 
	
  • Übertragung zu allen gängigen Textverarbeitungsprogrammen möglich
    • 



					

							
				
			


		


		

	
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nQuery

						
						

							
nQuery


							
															
nQuery

							
							

																	 nQuery ist ein leistungsstarkes Programm für Power-Analysen und für die Bestimmung des Stichprobenumfangs! 
 Mehr Details
															


							
							

								Download Preisliste
								Zum Produkt
							

						


					

				

			

			





	


		
	
	
	
	

									

					

						

PASS - Power Analysis & Sample Size Software



PASS ist ein einfaches und zugleich mächtiges Programm zur Festlegung des Versuchsumfangs. PASS führt Power-Analysen durch und berechnet Stichprobengrößen für über 680 statistische Tests. PASS besitzt darüber hinaus die umfangreichste Sammlung an Tools zur Analyse von Stichprobengrößen auf den Markt. Die umfangreiche Software unterstützt Sie durch ein integriertes Hilfemenü mit ausführlichen Material.



Mit PASS bekommen Sie Power!



    
	
  • Umfassendes Programm zur Berechnung von Stichprobengrößen und Trennschärfe
    • 
	
  • Die Genauigkeit der Prozeduren ist gut validiert
    • 
	
  • Leicht zu lernen und schnell anwendbar
    • 
	
  • Preis und Leistung stimmen
    • 
	
  • Standalone - Kommt ohne das Vorhandensein anderer Statistikprogramme aus
    • 
	
  • Gute, flexible Grafik
    • 
	
  • Der Output wird in verständlichen (englischen) Sätzen erläutert
    • 
	
  • Der Output kann zu gängigen Textverarbeitungsprogrammen übertragen werden.
    • 




PASS im Überblick:



PASS berechnet Stichprobengrößen und führt Power-Analysen oder Trennschärfeberechnungen durch. Um eine sinnvolle Stichprobengröße zu ermitteln sollten Sie eine deartige Software zum Beginn jeder Studie einsetzen. Zum Anschluss einer Studie können Sie prüfen ob Ihre Stichprobe groß genug war.



PASS kann die Power eines Tests, die Stichprobengröße, die Effektgröße und den alpha Fehler ermitteln. Es erzeugt automatisch neben dem numerischen Output die entsprechenden Graphiken und textlichen Erläuterungen, die auch gleich in einem sehr portablen Format vorliegen. Damit können Sie die Ergebnisse leicht, mittels Kopieren und Einfügen in Ihre Textverarbeitung übernehmen.



PASS ist ein "Standalone" Programm

Obwohl es in NCSS integriert werden kann müssen Sie NCSS nicht haben um PASS zu nutzen. Sie können PASS in Kombination mit jeder anderen Statistiksoftware einsetzen.



PASS liefert genaue Resultate

Es wurde intensiv anhand der einschlägigen Literatur verifiziert. Eine Darstellung der Genauigkeit ist für jede Prozedur in der Dokumentation enthalten.



PASS enthält ein umfangreiches Online-Hilfe-System

Neben Tutorien und Beispielen enthält dieses auch erläuterten Output, Referenzen, Videos, Formeln sowie eine komplette Darstellung der Arbeitsweise jeder Prozedur. Die Validität aller Prozeduren wird durch Artikel oder Bücher belegt.



Wählen Sie PASS! Es ist umfangreicher, einfacher in der Anwendung und dabei akkurat und kostengünstiger als andere Programme zur Berechnung des Stichprobenumfangs.






	
		

			
			
Stichprobengröße in PASS

			In PASS können Sie die Stichprobengröße für einen statistischen Test oder eines Konfidenzintervalls in wenigen Schritten schätzen lassen. PASS besitzt eine ausgezeichnete Hilfe-Funktion und eine umfassende Dokumentation, dies hilft Ihnen bei den einzelnen Schritten.

					
			Schätzungen von Stichprobengrößen in PASS
		

	







	
		

			Auswahl einer Prozedur in PASS
			
			
Auswahl einer Prozedur

			Das richtige Verfahren einer Stichprobengröße zu finden ist simpel und kann über ein Drop-Down-Menü, einen Kategorie-Baum oder einer Suchfunktion realisiert werden.

					
		

	







	
		

			
			
Dateneingabe

			Die Dateneingabe ist dank spezieller Werkzeuge in PASS einfach zu bedienen. Des Weiteren kann zu jedem Werkzeug eine explizite Hilfe-Nachrichten eingeblendet werden.

					
			Dateneingabe mithilfe der Tools in PASS
		

	







	
		

			PASS erstellt Outputs welche sofort weiter verwendet werden können
			
			
Ready to Use Output

			Wurde eine Prozedur ausgeführt, werden die Ergebnisse im Ausgabefenster angezeigt. Die Stichprobengrößen oder Leistungskurven können angeklickt werden, um in einem seperaten Fenster betrachtet und anschließend gespeichert zu werden. Mehrere Outputs können in einer Gallery gesammelt werden und anschließend gespeichert werden.

					
		

	




Weitere Informationen:




					

				

																	

					

						
Demoversion der Software PASS



Der Hersteller (NCSS) stellt eine frei zugängliche Demoversion der Software zur Verfügung. Die Testversion ist kostenlos und 7-Tage lang uneingeschränkt nutzbar. Den Lizenzschlüssel Ihrer Testversion können Sie beim Kauf zu einer Vollversion upgraden. Somit ist keine Neuregistration, oder Neuinstallation der Software notwendig.



Sie können die Demoversion unter folgendem Link auf der Webiste des Herstellers beantragen: http://www.ncss.com/download/pass/free-trial/


					

				

																						

					

						
Systemvoraussetzungen für die Software PASS





 



In order to run PASS, your computer must meet the following minimum standards:



    
	
  • Processor:
	
      
		
    • 450 MHz or faster processor
      • 
		
    • 32-bit (x86) or 64-bit (x64) processor
      • 
	
    
	
    • 
	
  • RAM:
	
      
		
    • 256 MB (512 MB recommended)
      • 
	
    
	
    • 
	
  • Operating Systems:
	
      
		
    • Windows 10 or later
      • 
		
    • Windows 8.1
      • 
		
    • Windows 8
      • 
		
    • Windows 7
      • 
		
    • Windows Vista with Service Pack 2 or higher
      • 
		
    • Windows Server 2016 or later
      • 
		
    • Windows Server 2012 R2
      • 
		
    • Windows Server 2012
      • 
		
    • Windows Server 2008 SP2/R2
      • 
	
    
	
    • 
	
  • Privileges:
	
      
		
    • Administrative rights required during installation only
      • 
	
    
	
    • 
	
  • Third Party Software:
	
      
		
    • Microsoft .NET 4.6 (Comes pre-installed with Windows 10 or later and Windows Server
      
		2016 or later. Installation required on Windows 8.1 or earlier and Windows Server
      
		2012 R2 or earlier. For systems where .NET 4.6 installation is required, a .NET 4.6
      
		download helper will start automatically when you run the PASS setup file.      )
      • 
		
    • Microsoft Windows Installer 3.1 or higher
      • 
		
    • Adobe Reader® 7 or higher (required for the Help System only)
      • 
	
    
	
    • 
	
  • Hard Disk Space:
	
      
		
    • 220 MB for PASS (plus space for Microsoft .NET 4.6 if not already installed)
      • 
	
    
	
    • 
	
  • Printer:
	
      
		
    • Any Windows-compatible inkjet or laser printer
      • 
		
    •  
      • 
	
    
	
    • 






PASS on a Mac



A Windows emulator (such as Parallels) is required to run PASS 16 on a Mac.



 


					

				

												

					

						




What's New in PASS 2020?







 




	
		

			
			
 


			

			

			
PASS adds 38 new sample size procedures and 33 updated or improved procedures. Among the new and updated procedures are those for 

			

			

					
		

	




 









    
	
  • Group-Sequential Tests for Hazard Rates, Means, and Proportions (Superiority and Non-Inferiority)
    • 
	
  • GEE Tests for Means, Proportions, and Poisson Rates in a Cluster-Randomized Design
    • 
	
  • Post-Marketing Surveillance for Poisson Rates
    • 
	
  • Tests for Means and Proportions a Split-Mouth Design
    • 
	
  • Confidence Intervals in Cluster and Stratified Designs
    • 
	
  • Tests for Means and Proportions in Cluster-Randomized Designs
    • 
	
  • Tests for Multiple Proportions and Poisson Rates
    • 
	
  • Tests for One Exponential Hazard Rate
    • 








 







    
	
  • Equivalence Tests for the Ratio of Two Means (Normal Data)
    • 
	
  • Updated Randomization Lists (Block Randomization and Stratified Lists)
    • 
	
  • Updated Conditional Power and Sample Size Re-estimation of Means, Proportions, 2×2 Cross-Over Designs, and Logrank Tests
    • 
	
  • Updated One-Way ANOVA
    • 
	
  • Updated Simplified Simulation Procedures for One Mean, Paired Means, Two Means, and Mann-Whitney Tests
    • 
	
  • Updated McNemar Test
    • 
	
  • Updated Cochran-Mantel-Haenszel Test
    • 




For the 11 new group-sequential sample size procedures in PASS , there are corresponding group-sequential analysis and sample-size re-estimation procedures in NCSS



 









 



Neuerungen in PASS



PASS erweitert die Software über 55 neue Stichprobenverfahren.



Neue Prozeduren



 



Logistic Regression



    
	
  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Normal X (Wald Test)
    • 
	
  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Normal X and Other Xs (Wald Test)
    • 
	
  • Tests for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Binary X and Other Xs (Wald Test)
    • 
	
  •  
    • 




Repeated Measures Slopes (GEE)



    
	
  • GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Binary Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the Slope of Two Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • GEE Tests for the Slope of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the Slope of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
    • 




 



Repeated Measures Time-Averaged Differences (GEE)



    
	
  • GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Binary Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the TAD of Two Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Continuous Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Binary Outcome)
    • 
	
  • GEE Tests for the TAD of Multiple Groups in a Repeated Measures Design (Count Outcome)
    • 




 



Hierarchical Design Comparisons using Mixed Models



    
	
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 2-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 2-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 2-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 2-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Difference in a 2-Level Hierarchical Design with Fixed Slopes
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Difference in a 2-Level Hierarchical Design with Random Slopes
    • 
	
  • –
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-3 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Means in a 3-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-3 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-2 Randomization)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for Two Proportions in a 3-Level Hierarchical Design (Level-1 Randomization)
    • 
	
  • –
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Fixed Slopes (Level-2 Rand.)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Random Slopes (Level-2 Rand.)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Fixed Slopes (Level-3 Rand.)
    • 
	
  • Mixed Models Tests for the Slope Diff. in a 3-Level Hier. Design with Random Slopes (Level-3 Rand.)
    • 




 



2×2 Cross-Over Design – Odds Ratio



    
	
  • Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for the Odds Ratio of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 




 



2×2 Cross-Over Design – Proportion Difference



    
	
  • Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for the Difference of Two Proportions in a 2×2 Cross-Over Design
    • 




 



2×2 Cross-Over Design – Ratio of Poisson Rates



    
	
  • Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for the Ratio of Two Poisson Rates in a 2×2 Cross-Over Design
    • 




 



2×2 Cross-Over Design – Generalized Odds Ratio for Ordinal Data



    
	
  • Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for the Gen. Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for the Generalized Odds Ratio for Ordinal Data in a 2×2 Cross-Over Design
    • 




Williams Cross-Over Design – Pairwise Proportion Differences



    
	
  • Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for Pairwise Proportion Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 




Williams Cross-Over Design – Pairwise Mean Differences



    
	
  • Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Non-Inferiority Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Superiority by a Margin Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 
	
  • Equivalence Tests for Pairwise Mean Differences in a Williams Cross-Over Design
    • 




Multiple Correlated Proportions (Stuart-Maxwell Test)



    
	
  • Tests for Multiple Correlated Proportions (Stuart-Maxwell Test)
    •