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    • 医学数据统计分析指导与服务

      高质量的临床研究,务必在研究之前的设计方案中制订详细的统计分析计划(Statistic Analysis Plan, SAP),并写入临床研究方案设计中,其中包括样本量的计算,计划收集的临床资料的参数,以及该参数可能的数据类型,分布状况,以及采用何种描述性统计方法;以及研究的主要终点,次要终点,探索性终点采用何种统计学方案。对随机对照试验(RCT)中,采用ITT,mITT,或PP等方案分析时的合理应用范围,以及缺失值的处理策略等。具体的统计学方法,MedSci能提供如下医学数据统计分析服务:描述性统计,T检验,方差分析,卡方检验,非参分析,秩和检验,线性相关分析,曲线拟合,生存分析,缺失值分析...

    • 统计计划咨询与指导

      统计计划:前瞻性临床研究设计,必需事先制订统计计划,根据研究的protocol,以及纳入人群的特征,预估可能的数据特征,提出合理的统计计划。统计计划主要用于随机对照临床试验,前瞻性队列研究以及登记数据库中。这些研究必需进行事先设计,并制订完善的统计计划,才能保证后续的研究质量。统计咨询:涵盖统计分析的绝大部分常见领域,为客户提供专业的统计方案咨询和统计方法及统计软件的指导,内容由浅入深,以常见医学和流行病学数据为案例教学,并根据客户水平因材施教。 ...

    • 描述统计

      通过图表或数学方法,对数据资料进行整理分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。透过对数据资料的图像化处理,可将资料摘要变为图表,以直观了解整体资料分布的情况。通?;崾褂闷凳植急碛胪际痉?,如多边图、直方图、饼图、散点图等。研究者也可以透过分析数据资料,以了解各变量内的观察值集中与分散的情况。运用如集中量数,如平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数。与变异量数,如全距、平均差、标准差、相对差、四分差。 为了表示测量数据与正态分布偏离的情况,会使用畸变、峰度这两种统计数据;为了解个别观察值在整体中所占的位置,会需要将观察值转换为相对量数,如百分等级、标准分数...

    • Meta-分析培训指导

      用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性。研究团队将多研究成果合并进行统计分析,获取效应值和同质性检验来搭建科学的模型。通过RevMan,Stata, Winbug,CMA等流行专业软件平台,与客户一起,合理地进行数据分析,为医学和流行病学相关研究提供有力循证证据支持。 开展meta分析相关的专业化培训,可以与科室或医院进行合作,共同举办meta培训班等。也提供meta服务咨询与指导服务。根据具体案例,挖掘meta中的关键要点,以及临床科学问题,协助或指导作者采用RevMan,St...

    • 临床调查问卷的设计

      临床调查问卷是调查各种医学和流行病学统计研究的第一步,本团队从专业角度,协助相关医学人员设计各种常用的临床调查问卷,使其更具科学性和可操作性。并根据客户需求对问卷结果做可靠性信度,效度,区分度等相关分析。 例:给尿道机能障碍儿童患者父母的调查问卷,每一个问题向被访者充分解释以使其能理解。 ...

    • 统计资料审查

      从专业角度对原始数据进行完整性和准确性审查,对于第二手数据,同时审核数据的适用性和时效性,包含审核数据来源,数据口径,数据时效性及相关的背景资料,以确定是否符合后续分析和研究或重新加工整理。...

    • 数据统计分析与图表制作

      提供从实验数据的整理、归类、制订统计方案,到统计分析、图表制作等一系列服务,挖掘数据背后的内涵,使单纯的试验数据变成科学的统计报告,提升科研成果的创新性。 MedSci统计服务主要包括: - 临床调查问卷的设计 - 统计咨询 - 数据合并与整理 - 描述性统计分析,差异统计(T检验,ANOVA,卡方,秩和,GLM) - 单变量和多变量回归分析(线性或Logistic回归,必要时需要结合临床意义或审稿人要求进行分析),以及回归列线图制作 - 生存曲线分析/COX回归/寿命表 - 倾向得分分析和逆概率加权分析(适用于一般Logistic无法校正,或分组差异较大的情况,属常...

    • 生存分析

      对流行病和医学数据的数据的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和相关影响因素间关系及其程度大小,并对其生存时间进行预测。包含通过寿命表(Life Table)分析法,完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价;Kaplan-Meier方法,对病例随访资料进行生存分析,在对应于每一实际观察事件时点上,作生存率的评价和建立Cox回归模型(亦称比例风险模型)。 案例:51例乳腺癌病人的总体生存分析,基于不同的基因表达类型。 A. 总体生存率 B. 5子型的无复发 C. 对6子型的总体生存率 D. 基于5子型的总体生存率 ...

    • 回归分析

      确定统计变量间相互依赖的定量关系,并用常用的回归统计模型构建模型?;毓榉治鍪侨范街只蛄街忠陨媳涫湎嗷ヒ览档亩抗叵档囊恢滞臣品治龇椒?。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。一般按因变量的特点,进行回归分析,包括线性回归,logistic回归和COX回归。对于大数据的处理,我们还提供高维数据的降维处理??梢杂胱髡咭黄鸸餐教肿詈鲜实幕毓榉治霾呗?,最大限度地挖掘数据背后的信息。案例: VAS pain对VAS PGA(physician’s global assessment)的相关...

    • 统计作图服务

      在忠实于原始数据和结果前提下,提供各种专业的统计软件作图,包含常见的饼形图,直方图,茎叶图,箱形图,趋势图和和二维和三维的各种统计分析结果的图像,并根据实际研究需要,呈现具备多角度图形以供相关分析。也提供生存曲线,列线图等复杂的图形处理 但是,所有作图都忠实于作者提供的原始数据(很多期刊都要求作者同时提供原始数据,以备核查) 例如: ...

    • 临床数据挖掘与建模分析

      针对临床上疾病相关数据,可以对数据进行结构化整理。并且,与临床医生一起,筛选变量,分析与建立相关疾病风险模型,为疾病的发生,发展,治疗反应性或转归提供统计分析,建立合适的疾病预测模型。...

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