慢病隨訪(fǎng)系統對整合后的數據進(jìn)行描述性統計和推斷性統計，是數據分析的重要環(huán)節，旨在為臨床決策、科研假設驗證等提供依據。以下是具體的統計方法：
1、描述性統計
描述性統計主要用于概括和描述數據的基本特征和分布規律，包括以下幾個(gè)方面：
數據分布特征：通過(guò)計算均值、中位數、眾數等統計量，描述數據的中心位置；通過(guò)計算方差、標準差等統計量，描述數據的離散程度；此外，還可以計算極差、偏度系數、峰度系數等，以全面描述數據的分布特征。
數據可視化：利用圖表（如柱狀圖、折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖、餅圖等）直觀(guān)地展示數據的分布和趨勢，幫助用戶(hù)更好地理解數據。
在慢病隨訪(fǎng)系統中，描述性統計可以用于分析患者的生理指標（如血壓、血糖、心率等）的分布情況，了解患者的整體健康狀況。例如，通過(guò)計算某類(lèi)慢病患者血糖的平均值和標準差，可以評估該群體血糖控制的總體水平。
2、推斷性統計
推斷性統計則是基于樣本數據對總體參數進(jìn)行估計和假設檢驗，包括以下幾個(gè)方面：
參數估計：通過(guò)樣本數據計算出一個(gè)區間，該區間以一定的置信水平包含了總體參數的真值。這包括點(diǎn)估計和區間估計兩種方法。點(diǎn)估計是用樣本的某一統計量來(lái)估計總體的某一個(gè)參數，區間估計則是在點(diǎn)估計的基礎上給出總體參數估計的一個(gè)區間范圍。
假設檢驗：設立相互對立的兩個(gè)假設（原假設和備擇假設），通過(guò)樣本數據判斷哪個(gè)假設更合理。選擇合適的檢驗統計量，并確定拒絕原假設的臨界值。根據觀(guān)察到的樣本數據與原假設之間不一致程度的概率（P值）與顯著(zhù)性水平的比較，得出接受或拒絕原假設的結論。
在慢病隨訪(fǎng)系統中，推斷性統計可以用于評估治療方法的效果。例如，通過(guò)對比治療前后的隨訪(fǎng)數據，可以利用t檢驗或方差分析等方法判斷治療方法是否有效。此外，還可以利用生存分析等方法研究患者的生存時(shí)間和生存概率，為臨床決策提供重要依據。
慢病隨訪(fǎng)系統通過(guò)描述性統計和推斷性統計對整合后的數據進(jìn)行分析，可以全面了解患者的健康狀況、評估治療方法的效果，并為臨床決策提供科學(xué)依據。
