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  • 醫學數據統計分析指導與服務

    高質量的臨床研究,務必在研究之前的設計方案中制訂詳細的統計分析計劃(Statistic Analysis Plan, SAP),并寫入臨床研究方案設計中,其中包括樣本量的計算,計劃收集的臨床資料的參數,以及該參數可能的數據類型,分布狀況,以及采用何種描述性統計方法;以及研究的主要終點,次要終點,探索性終點采用何種統計學方案。對隨機對照試驗(RCT)中,采用ITT,mITT,或PP等方案分析時的合理應用范圍,以及缺失值的處理策略等。具體的統計學方法,MedSci能提供如下醫學數據統計分析服務:描述性統計,T檢驗,方差分析,卡方檢驗,非參分析,秩和檢驗,線性相關分析,曲線擬合,生存分析,缺失值分析...

  • 統計計劃咨詢與指導

    統計計劃:前瞻性臨床研究設計,必需事先制訂統計計劃,根據研究的protocol,以及納入人群的特征,預估可能的數據特征,提出合理的統計計劃。統計計劃主要用于隨機對照臨床試驗,前瞻性隊列研究以及登記數據庫中。這些研究必需進行事先設計,并制訂完善的統計計劃,才能保證后續的研究質量。統計咨詢:涵蓋統計分析的絕大部分常見領域,為客戶提供專業的統計方案咨詢和統計方法及統計軟件的指導,內容由淺入深,以常見醫學和流行病學數據為案例教學,并根據客戶水平因材施教。 ...

  • 描述統計

    通過圖表或數學方法,對數據資料進行整理分析,并對數據的分布狀態、數字特征和隨機變量之間關系進行估計和描述的方法。透過對數據資料的圖像化處理,可將資料摘要變為圖表,以直觀了解整體資料分布的情況。通常會使用頻數分布表與圖示法,如多邊圖、直方圖、餅圖、散點圖等。研究者也可以透過分析數據資料,以了解各變量內的觀察值集中與分散的情況。運用如集中量數,如平均數、中位數、眾數、幾何平均數、調和平均數。與變異量數,如全距、平均差、標準差、相對差、四分差。 為了表示測量數據與正態分布偏離的情況,會使用畸變、峰度這兩種統計數據;為了解個別觀察值在整體中所占的位置,會需要將觀察值轉換為相對量數,如百分等級、標準分數...

  • Meta-分析培訓指導

    用統計學方法對收集的多個研究資料進行分析和概括,以提供量化的平均效果來回答研究的問題。其優點是通過增大樣本含量來增加結論的可信度,解決研究結果的不一致性。研究團隊將多研究成果合并進行統計分析,獲取效應值和同質性檢驗來搭建科學的模型。通過RevMan,Stata, Winbug,CMA等流行專業軟件平臺,與客戶一起,合理地進行數據分析,為醫學和流行病學相關研究提供有力循證證據支持。 開展meta分析相關的專業化培訓,可以與科室或醫院進行合作,共同舉辦meta培訓班等。也提供meta服務咨詢與指導服務。根據具體案例,挖掘meta中的關鍵要點,以及臨床科學問題,協助或指導作者采用RevMan,St...

  • 臨床調查問卷的設計

    臨床調查問卷是調查各種醫學和流行病學統計研究的第一步,本團隊從專業角度,協助相關醫學人員設計各種常用的臨床調查問卷,使其更具科學性和可操作性。并根據客戶需求對問卷結果做可靠性信度,效度,區分度等相關分析。 例:給尿道機能障礙兒童患者父母的調查問卷,每一個問題向被訪者充分解釋以使其能理解。 ...

  • 統計資料審查

    從專業角度對原始數據進行完整性和準確性審查,對于第二手數據,同時審核數據的適用性和時效性,包含審核數據來源,數據口徑,數據時效性及相關的背景資料,以確定是否符合后續分析和研究或重新加工整理。...

  • 數據統計分析與圖表制作

    提供從實驗數據的整理、歸類、制訂統計方案,到統計分析、圖表制作等一系列服務,挖掘數據背后的內涵,使單純的試驗數據變成科學的統計報告,提升科研成果的創新性。 MedSci統計服務主要包括: - 臨床調查問卷的設計 - 統計咨詢 - 數據合并與整理 - 描述性統計分析,差異統計(T檢驗,ANOVA,卡方,秩和,GLM) - 單變量和多變量回歸分析(線性或Logistic回歸,必要時需要結合臨床意義或審稿人要求進行分析),以及回歸列線圖制作 - 生存曲線分析/COX回歸/壽命表 - 傾向得分分析和逆概率加權分析(適用于一般Logistic無法校正,或分組差異較大的情況,屬常...

  • 生存分析

    對流行病和醫學數據的數據的生存時間進行分析和推斷,研究生存時間和相關影響因素間關系及其程度大小,并對其生存時間進行預測。包含通過壽命表(Life Table)分析法,完成對病例隨訪資料在任意指定時點的生存狀況評價;Kaplan-Meier方法,對病例隨訪資料進行生存分析,在對應于每一實際觀察事件時點上,作生存率的評價和建立Cox回歸模型(亦稱比例風險模型)。 案例:51例乳腺癌病人的總體生存分析,基于不同的基因表達類型。 A. 總體生存率 B. 5子型的無復發 C. 對6子型的總體生存率 D. 基于5子型的總體生存率 ...

  • 回歸分析

    確定統計變量間相互依賴的定量關系,并用常用的回歸統計模型構建模型。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。一般按因變量的特點,進行回歸分析,包括線性回歸,logistic回歸和COX回歸。對于大數據的處理,我們還提供高維數據的降維處理。可以與作者一起共同探討最合適的回歸分析策略,最大限度地挖掘數據背后的信息。案例: VAS pain對VAS PGA(physician’s global assessment)的相關...

  • 統計作圖服務

    在忠實于原始數據和結果前提下,提供各種專業的統計軟件作圖,包含常見的餅形圖,直方圖,莖葉圖,箱形圖,趨勢圖和和二維和三維的各種統計分析結果的圖像,并根據實際研究需要,呈現具備多角度圖形以供相關分析。也提供生存曲線,列線圖等復雜的圖形處理 但是,所有作圖都忠實于作者提供的原始數據(很多期刊都要求作者同時提供原始數據,以備核查) 例如: ...

  • 臨床數據挖掘與建模分析

    針對臨床上疾病相關數據,可以對數據進行結構化整理。并且,與臨床醫生一起,篩選變量,分析與建立相關疾病風險模型,為疾病的發生,發展,治療反應性或轉歸提供統計分析,建立合適的疾病預測模型。...

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