IVD產品在英國臨床試驗數據的統計分析方法有哪些？

均值、標準差：用于連續變量，描述數據的中心趨勢和離散程度。

中位數、四分位數范圍：用于偏態分布數據或含有極值的連續變量。

頻數和百分比：用于分類變量，描述不同類別的分布情況。

柱狀圖、餅圖：展示分類變量的分布。

箱線圖：展示連續變量的分布特征及異常值。

散點圖：用于探討兩個連續變量之間的關系。

t檢驗：比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值差異。

單因素方差分析（ANOVA）：比較三個或更多組的均值差異，適用于一個因素的多組比較。

卡方檢驗（Chi-Square Test）：用于分析兩個分類變量之間的關聯性。

曼-惠特尼U檢驗：用于比較兩個獨立樣本的中位數差異。

克魯斯卡爾-沃利斯檢驗：用于比較三個或更多組的中位數差異，適用于非正態分布數據。

簡單線性回歸：用于分析一個自變量和一個因變量之間的線性關系。

多元線性回歸：用于分析多個自變量和一個因變量之間的關系。

二元邏輯回歸：用于分析二分類因變量和一個或多個自變量之間的關系。

多分類邏輯回歸：用于分析多分類因變量和自變量之間的關系。

多變量回歸分析：用于調整混雜因素對結果的影響，評估自變量對因變量的獨立效應。

傾向評分匹配（Propensity Score Matching, PSM）：用于匹配處理組和對照組的混雜變量，提高組間比較的公平性。

生存分析（Survival Analysis）：用于分析時間到事件數據，如產品故障時間或患者生存時間。

Kaplan-Meier曲線：用于估計和展示生存函數。

Cox比例風險模型：用于評估多個變量對生存時間的影響。

受試者工作特征曲線（ROC Curve）：用于評估診斷測試的性能，通過繪制敏感性（靈敏度）與1-特異性（1-Specificity）之間的關系曲線。

AUC（曲線下面積）：用于量化診斷測試的整體性能，AUC值越接近1表示測試性能越好。

效力分析（Power Analysis）：用于確定樣本量是否足夠大，以檢測到預期的效果。

樣本量計算：根據試驗設計和預期效果，計算所需的樣本量，以試驗具有足夠的效力。

Bonferroni校正：用于多重檢驗中的顯著性水平校正，減少假陽性率。

假發現率（False Discovery Rate, FDR）：用于多重檢驗中的校正方法，控制假陽性比例。

SPSS：常用的統計分析軟件，適合初學者和中級用戶。

SAS：功能強大的統計分析軟件，適合大規模數據分析和用戶。

R：開源統計編程語言，具有豐富的統計分析包和靈活的編程能力。

STATA：專門用于統計分析的數據分析軟件，適合社會科學和醫學研究。