IVD產品在韓國臨床試驗數據的統計分析方法有哪些？

均值和標準差：計算數據的均值、標準差、較小值、較大值等，用于描述數據的中心趨勢和離散程度。

中位數和四分位數：對于非正態分布的數據，計算中位數和四分位數，以描述數據的分布情況。

類別數據：計算分類數據的頻率和百分比，用于描述不同類別的分布情況，例如疾病狀態的分布。

t檢驗：用于比較兩組數據的均值差異，適用于正態分布且方差相等的數據。

Mann-Whitney U檢驗：用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，適用于非正態分布的數據。

卡方檢驗：用于檢驗分類數據中的頻率分布差異，適用于獨立樣本的分類數據。

單因素方差分析：用于比較三個或更多組數據的均值差異。

重復測量ANOVA：用于比較同一組受試者在不同時間點的數據差異。

靈敏度：評估IVD產品在檢測目標疾病時的正確識別能力，即真實陽性率。

特異性：評估IVD產品在檢測非目標疾病時的準確性，即真實陰性率。

受試者工作特征曲線（ROC）：繪制ROC曲線以評估IVD產品的診斷性能，計算曲線下面積（AUC）來衡量其區分能力。

簡單線性回歸：用于分析一個自變量與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對一個因變量的影響。

二分類logistic回歸：用于分析分類因變量（如疾病的有無）與多個自變量之間的關系。

多分類logistic回歸：用于處理多個類別的因變量，如不同疾病狀態的分類。

生存曲線：繪制Kaplan-Meier曲線用于描述受試者在試驗期間的生存概率。

風險模型：用于分析時間到事件數據（如生存時間）與多個協變量之間的關系。

缺失值分析：評估缺失數據的模式和原因，并決定如何處理缺失值（如填補或刪除）。

數據一致性：檢查數據錄入的準確性和一致性，發現并糾正數據錯誤。

修正方法：在進行多重假設檢驗時，使用如Bonferroni修正等方法控制假陽性率。

分組分析：根據受試者的不同特征（如年齡、性別、疾病狀態）進行子組分析，探索不同子組的試驗結果。