医学数据全面解读-从质量评估到深度分析.pptx

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从质量评估到深度分析
Presenter name
Agenda
数据质量评估
总结与建议
统计学假设检验
生存分析和曲线绘制
相关性和回归分析

了解如何检查数据的完整性
异常值的检测方法
常见的异常值检测方法包括箱线图、3σ原则、Z分数法等，可以根据具体情况选择合适的方法。
01
异常值的影响
异常值可能导致对数据的分析和结果产生误导，因此需要进行检测和处理。
02
异常值的定义
异常值是与其他数据点明显不同的极端值。
03
数据异常值的检测
数据异常：剔除干扰
缺失数据的检测
识别和标记数据中的缺失值
缺失数据的处理
填充或删除缺失数据
缺失数据的影响
了解缺失数据对分析结果的影响
数据缺失的处理
数据缺失：有备无患
查找缺失值
检查数据集中是否存在缺失的观测值
验证数据完整性
确认数据集中是否每个变量都有完整的数据
处理缺失数据
选择适当的方法填补或处理缺失的数据
数据完整性的检查方法
数据完整：无缺一格

选择适当的统计学方法解读研究结果
相关性分析
衡量两个变量之间的线性关系强度
相关性分析原理
01-
了解变量之间的关联性，以确定是否存在相互影响
相关性分析应用
02-
通过变量之间的线性关系来预测或解释一个变量
回归分析原理
03-
相关性与回归分析
清洗数据时确保数据完整性和有效性
数据清洗的完整性
检查数据来源的一致性和数据整合的准确性
数据整合的一致性
确保数据采集过程中的准确性和可靠性
数据收集的准确性
数据质量评估的方法
数据质量评估方法
选择研究方法
根据研究问题确定统计学方法的类型和应用范围。
考虑数据类型
根据数据的类型（定量或定性）选择合适的统计学方法
假设检验方法选择
根据数据分布和假设条件，选择适用的假设检验方法
解读研究结果的统计学方法
选择适当统计学方法