IVD產品在加拿大臨床試驗數據的統計分析方法有哪些？

均值（Mean）：數據的平均值，用于了解數據的中心位置。

中位數（Median）：數據的中位數，用于描述數據的中心位置，尤其在數據分布不對稱時更具代表性。

標準差（Standard Deviation）：數據的離散程度，用于衡量數據的波動范圍。

四分位數（Quartiles）：數據分布的分位點，用于描述數據的分布特征。

頻數表（Frequency Table）：描述不同類別或分組的受試者數量。

直方圖（Histogram）：用于展示數據分布的圖形表示。

t檢驗（t-Test）：比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值，以確定是否存在顯著差異。

獨立樣本t檢驗：用于比較兩個獨立組的均值。

配對樣本t檢驗：用于比較配對數據的均值，如治療前后的數據。

方差分析（ANOVA）：用于比較三個或更多組的均值差異。

單因素方差分析（One-Way ANOVA）：比較一個因素下的多個組的均值。

雙因素方差分析（Two-Way ANOVA）：比較兩個因素下的組均值。

皮爾遜相關系數（Pearson Correlation Coefficient）：衡量兩個連續變量之間的線性關系。

斯皮爾曼等級相關系數（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：用于衡量兩個排名數據之間的相關性。

線性回歸（Linear Regression）：用于分析一個或多個自變量與因變量之間的關系。

邏輯回歸（Logistic Regression）：用于預測二分類結果的概率，常用于分析分類數據。

敏感性（Sensitivity）：測量IVD產品檢測的真正陽性率，即患病者中被正確識別為陽性的比例。

特異性（Specificity）：測量IVD產品檢測的真正陰性率，即健康者中被正確識別為陰性的比例。

ROC曲線：用于評估IVD產品的分類性能，繪制不同閾值下的敏感性和1-特異性。

生存曲線（Survival Curve）：用于分析受試者在不同時間點的生存概率。

Cox比例風險模型（Cox Proportional-Hazards Model）：分析時間到事件數據與預測變量之間的關系。

重復測量ANOVA（Repeated Measures ANOVA）：用于分析同一組受試者在不同時間點的數據。

混合效應模型（Mixed-Effects Model）：處理包含隨機效應和固定效應的數據。

缺失數據處理：處理數據中的缺失值，使用插補法或去掉法。

異常值檢測：識別和處理數據中的異常值。

數據一致性檢查：驗證數據錄入的準確性和一致性。

質量控制：數據質量符合統計分析的要求。