医学统计学课件-数据处理的一般原则与方法第29章

医学统计学课件数据处理的-一般原则与方法第章29简介本章主要介绍医学统计学中数据处理的一般原则和方法，包括数据清洗、数据变换、数据缺失处理和异常值处理等数据清洗预处理数据，排除无效、重复和错误数据，确保数据质量和准确性•数据变换对原始数据进行处理，使其适合进行数据分析和建模数据标准化将数据转换为标准分布•数据归一化将数据转换为特定范围内的值•数据平滑消除数据中的噪声和波动•数据缺失处理处理数据集中缺乏数值或信息的变量或条目删除缺失数据•插补法使用其他数据推测缺失值•建立预测模型通过其他变量预测缺失值•异常值处理处理数据集中与其他数据点不相符的异常值删除异常值•替换异常值使用平均值或中位数替换异常值•削弱异常值影响通过使用鲁棒统计方法减少异常值的影响•总结数据处理是医学统计学中重要的一环，确保数据的质量和准确性，为数据分析和建模提供支持。