技术领域
[0001] 本发明涉及临床医学技术领域，具体为临床数据统计管理分析方法、及存储介质。
相关背景技术
[0002] 临床研究是用科学的方法和标准来研究和评价疾病病因，确定与评价疾病诊断方法，以及治疗和预防疾病，使临床医学发展和进步，在临床研究中，临床数据的统计分析贯穿于临床研究过程，在现代临床研究和数据分析中，数据的准确性、完整性和安全性至关重要，而现有技术在某方面存在不足，影响临床数据的质量和分析结果：
[0003] 传统的数据收集和录入方法依赖人工操作，导致录入错误和数据偏差，且在样本收集过程中，若没有严格的标准化过程，会导致样本偏倚，影响数据的代表性和研究结果；
[0004] 数据整理涉及手工操作，易导致人工错误和遗漏，且传统的整理方法无法保证数据清理过程的系统性和完整性，在处理缺失值时用简单的填充策略，无法充分利用数据中的信息，而影响分析结果的可靠性；
[0005] 现有的可视化工具的交互性，难以帮助用户直观地理解数据的复杂性和趋势，此外，统计摘要的详细程度低，限制数据解读的深度，使得研究结果的可信度和实际应用价值受限制；
[0006] 传统的数据存储和管理方法缺乏加密和访问控制措施，增加数据泄露和丢失的风险，导致无法及时识别和解决数据管理和分析中的问题，影响整体工作质量和效率。
[0007] 因此，本领域技术人员提供临床数据统计管理分析方法、及存储介质，以解决上述背景技术中提出的问题。
具体实施方式
[0109] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0110] 需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0111] 下面结合附图对本发明做详细描述：
[0112] 实施例：
[0113] 请参阅附图1，本发明实施例提供临床数据统计管理分析方法，包括如下步骤：S1、设计标准化的问卷或数据表格，在正式数据收集前进行预试验，以识别和纠正潜在问题；
[0114] S2、利用数据输入和整理的自动化工具减少人工错误，且建立系统化的数据清理流程，同时采用先进的缺失值处理方法记录处理策略；
[0115] S3、使用交互式图表和可视化工具，帮助用户理解数据；
[0116] S4、为确保数据分析符合统计假设，进行数据预处理以满足假设要求，且使用多重比较校正方法来减少假阳性的风险；
[0117] S5、通过交叉验证和外部验证的方法确认结果的可靠性，以将统计结果与临床实际情况结合，强调结果的临床应用价值，同时，详细解释数据分析过程中各步骤和理由；
[0118] S6、遵循标准化的报告格式，确保各部分内容完整、逻辑清晰，且在讨论中全面分析结果的意义、局限性，提出具体的未来研究方向；
[0119] S7、采用数据加密和访问控制的措施确保数据的安全性，严格遵守隐私保护法规，确保数据管理符合伦理要求，且定期备份数据，防止数据丢失或损坏；
[0120] S8、建立定期的反馈机制，由数据收集、分析到报告的各环节收集反馈，根据反馈实施持续改进，优化数据管理和分析流程。
[0121] S1标准化问卷或数据表格有助于一致地收集数据，减少记录中的个人偏差和错误，确保数据收集过程的顺利进行，增强研究结果的可靠性；S2：自动化工具减少人工输入中的错误，提高数据的准确性，自动化和系统化的数据清理流程加快数据处理速度，减少人工干预；S3交互式图表和可视化工具使数据变得直观易懂，帮助研究人员和读者快速识别关键趋势和模式，揭示数据的分布和趋势，有助于识别潜在问题和机会；S4数据预处理确保分析符合统计假设，提高分析结果的有效性，减少假阳性结果的风险，确保研究结果的准确性；S5交叉验证和外部验证方法确认结果的可靠性，提高结果的临床应用价值，使结果更易于理解和验证；S6遵循标准化的报告格式确保报告内容的完整性，逻辑清晰，易于读者理解，帮助读者全面理解研究的影响和进一步的研究需求；S7数据加密和访问控制措施提高数据的安全性，防止数据泄露或丢失，确保数据管理符合伦理和法律标准，保护受试者的隐私；S8：定期收集反馈并进行改进，优化数据管理和分析流程，提升整体工作质量和效率，避免重复错误，提高工作效率和质量。
[0122] S1步骤中，通过系数公式评估问卷的内部一致性，系数算法公式：
[0123]
[0124] 其中，k是问卷中的题目数， 是第i个题目的方差， 是问卷总分的方差；
[0125] S1步骤中，通过独立样本t检验算法用于比较预试验和正式数据收集前的结果是否有显著差异，算法公式：
[0126]
[0127] 其中， 和 是样本的均值， 和 是样本的方差，n1和n2是样本容量；
[0128] S1步骤中，通过聚类分析方法识别数据中的潜在模式和错误，算法公式：
[0129]
[0130] 其中，k是聚类数，Ci是第i类的样本集合，μi是第i类的中心点，x是样本点。
[0131] 系数公式用于评估问卷中各题目间的一致性，内部一致性系数高，说明问卷各题目间的相关性越强，问卷的内部一致性越好，有助于确保问卷的测量工具能一致地反映研究者所关注的构念或特质，提高数据的可靠性；
[0132] 独立样本t检验作用用于比较独立样本的均值是否有显著差异，有助于确认预试验和正式数据收集前的数据结果是否存在显著差异，而验证问卷或数据表格在正式数据收集前是否已经优化；
[0133] 聚类分析作用用于将样本数据分组为若干具有相似特征的子集，而识别数据中的潜在模式和结构，帮助修正数据输入中的问题，改进数据整理流程，提高数据分析的准确性和效率。
[0134] S2步骤中，通过缺失值插补和K近邻插补用于提高数据整理和清理的精确度和有效性；
[0135] 缺失值插补的运算步骤：
[0136] 多重插补是处理缺失值的先进方法，通过生成多插补数据集，后合并结果来减少不确定性；
[0137] 贝叶斯插补的公式：
[0138] 生成缺失值的插补数据集Xi(i＝1,2,…,M)：
[0139] Xi＝Xobs∪Xmis,i，
[0140] 其中，Xobs是观测数据，Xmis,i是第i个插补数据集的缺失值插补部分；
[0141] 对各插补数据集进行分析，计算估计值和标准误差 和
[0142] 合并结果：
[0143]
[0144] K近邻插补的运算步骤：
[0145] 计算样本点xi到其他样本点xj的距离：
[0146]
[0147] 距离最小的k个邻居，计算插补值：
[0148]
[0149] 贝叶斯插补作多重插补通过生成多插补数据集来处理缺失数据，各数据集生成估计结果，通过合并结果减少不确定性，提高最终估计的可靠性，提供更精确的估计值和标准误差；
[0150] K近邻插补作用通过使用最接近的样本点的均值来填补缺失值，利用数据中的局部结构来提供合理的插补值，能在保持数据结构的同时处理缺失值，减少插补对数据整体模式的干扰。
[0151] S3步骤中，通过主成分分析将高维数据转换为低维数据，且保留数据的主要特征；
[0152] 主成分分析算法步骤及公式：
[0153] 计算数据的协方差矩阵：
[0154]
[0155] 其中，X是数据矩阵，是每列数据的均值，C是协方差矩阵；
[0156] 计算协方差矩阵的特征值和特征向量：
[0157] Cvi＝λivi，
[0158] 其中，vi是特征向量，λi是特征值；
[0159] 具有最大特征值的特征向量构成新的数据空间；
[0160] 转换数据：
[0161] Xpca＝XW，
[0162] 其中，W是由前k个特征向量组成的矩阵，Xpca是降维后的数据矩阵。
[0163] 计算数据的协方差矩阵作用协方差矩阵描述了数据中各特征间的线性关系，反映特征的方差及其共同变化的程度，协方差矩阵提供数据分布的度量，有助于确定数据中的主要方向；
[0164] 特征向量代表数据中主要的变异方向，特征值衡量这些方向的变异程度，帮助识别数据中最重要的维度；
[0165] 转换数据公式作用将原始数据矩阵X投影到由前k主成分构成的新空间中，而获得降维后的数据Z，降维后的数据Z能在保留主要特征的同时，减少计算复杂度和数据存储需求，有助于后续的数据分析和可视化。
[0166] S4步骤中，通过Z‑score标准化用于将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布：
[0167]
[0168] 其中，xi是原始数据点，μ是数据的均值，σ是数据的标准差；
[0169] S4步骤中，通过对数转换处理数据的非正态分布：
[0170] xi,log＝log(xi+c)，
[0171] 其中，xi是原始数据点，c是常数，用于处理零值。
[0172] Z‑score标准化公式作用将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，数据可在统一的尺度下进行比较和分析，Z‑score标准化使得数据符合这些统计假设，而提高分析的准确性和可靠性；
[0173] 对数转换公式作用对数转换可将右偏的数据转换为更接近正态分布的形式，数据更符合分析中常用的正态性假设，使得数据更加对称，符合许多统计分析方法的要求，可避免这种情况，使得数据点能进行对数转换。
[0174] S5步骤中，通过交叉验证用于评估模型性能的技术，可以通过将数据集划分为多子集来进行训练和测试；
[0175] k折交叉验证：
[0176] 数据集划分：将数据集划分为k折叠；
[0177] 训练和测试：对于各折叠i，使用其他折叠作为训练集，第i折叠作为测试集；
[0178] 模型评估：
[0179]
[0180] 其中，CVk是k折交叉验证的平均性能，Performancei是第i折叠的模型性能指标；
[0181] 留一法交叉验证是k折交叉验证的特殊情况，其中，k等于样本总数n；
[0182] 训练和测试：对于各样本i，使用其他样本作为训练集，第i样本作为测试集；
[0183] 模型评估：
[0184]
[0185] 其中，LOOCV是留一法交叉验证的平均性能指标，Performancei是第i样本的模型性能指标。
[0186] k折交叉验证公式作用通过在不同的数据子集上训练和测试模型，评估模型在未见数据上的表现，减少因数据分割不当导致的评估偏差，使得性能评估更加稳定和可靠，有效利用数据，提高模型评估的有效性；
[0187] 留一法交叉验证公式作用提供最接近真实情况的模型评估，尤其在数据有限的情况下能得到稳定的评估结果，确保模型评估覆盖数据点，减少训练和测试过程中的随机性。
[0188] S6步骤中，模型诊断的线性回归模型诊断可通过计算残差的标准化和影响力指标来实现；
[0189] 标准化残差：
[0190]
[0191] 其中，ri是第i个观测的残差，MSE是均方误差，hii是杠杆值；
[0192] 影响力指标：
[0193]
[0194] 其中，ei是标准化残差，p是模型的参数数量，hii是杠杆值。
[0195] 模型适配度：
[0196] R2和调整后的R2：
[0197]
[0198] 其中，SSres是残差平方和，SStot是总平方和，n是样本量，p是模型的参数数量。
[0199] 标准化残差公式作用帮助识别异常值，调整杠杆值的影响，使得不同观测点的残差可直接比较，帮助发现数据中的潜在问题；
[0200] 影响力指标公式作用结合残差的平方和杠杆值，帮助识别对回归模型拟合有重大影响的观测点，高影响力指标表示该观测点在模型的预测和拟合中具有较大的影响力；
[0201] RSS衡量模型预测值与实际观测值间的差异；
[0202] 总平方和公式作用衡量观测值的总变异性，计算模型的解释能力；
[0203] 决定系数公式反映模型对数据变异的解释程度；
[0204] 调整后的决定系数公式作用表示模型对数据有较好拟合，且在复杂度和拟合间取得良好的平衡。
[0205] S7步骤中，基于角色的访问控制系统用于根据用户的角色来控制对系统资源的访问，基于角色的访问控制模型公式：
[0206] 角色授权：
[0207] RoleAssignments＝{(u,r)∣u∈Uandr∈Rand(u,r)is assigned}，
[0208] 其中，u是用户集合，R是角色集合，(u,r)表示用户u被分配的角色r；
[0209] 权限分配：
[0210] PermissionAssignments＝{(r,p)∣r∈RandPand(r,p)is assigned}，
[0211] 其中，P是权限集合，(r,p)表示角色r被赋予权限p。
[0212] 角色授权公式作用确定各用户的角色，通过用户与角色的映射关系(u,r)，用户通过分配的角色获得访问权限，角色则聚合权限，将权限与角色相关联，直接与用户关联，确保用户仅能访问其角色允许的资源，而降低对权限管理的复杂性和维护成本；
[0213] 权限分配公式作用确定各角色的权限，通过角色与权限的映射关系(r,p)，角色聚合权限，减少管理复杂性和出错的概率，可有效地控制和管理系统资源的访问权限，而增强系统的安全性。
[0214] S8步骤中，分析反馈机制的有效性时，可使用统计方法来评估反馈的影响；
[0215] 前后比较分析：计算反馈前后的关键指标的变化，以评估反馈的效果；
[0216] ΔX＝Xpost‑feedback‑Xpre‑feedback，
[0217] 其中，Xpre‑feedback是反馈前的指标值，Xpost‑feedback是反馈后的指标值，ΔX是指标的变化量；
[0218] 配对样本t检验：用于检测反馈前后指标变化是否显著；
[0219]
[0220] 其中，D是配对差值的均值，sD是配对差值的标准差，n是样本数量。
[0221] 前后比较分析公式作用通过计算反馈前后的关键指标的变化量，可直观地反馈实施后是否有改进，指标的变化量反映反馈对相关指标的影响，帮助判断改进措施是否取得预期效果；
[0222] 配对样本t检验公式用于评估反馈前后指标变化是否具有统计学意义，通过检验配对差值的均值是否显著不同于零，可确定反馈措施是否产生显著的改进效果。
[0223] 计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储至少一个指令，至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1～9任意一项的临床数据统计管理分析方法。
[0224] 通过存储具体的算法公式和数据处理步骤，如数据标准化、缺失值插补、主成分分析、交叉验证等，确保各步操作按照预定的方法执行，以实现高效的数据管理和分析；
[0225] 计算机可读存储介质将指令编译成计算机可执行的代码，供处理器执行，处理器根据这些指令进行数据处理和分析，包括数据清理、统计分析、结果验证和报告生成；
[0226] 存储介质可是软件程序、脚本文件、数据库管理系统中的存储对象等，确保步骤可在计算机上自动化执行，提高工作效率。
[0227] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
