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药品实验动物数据分析系统如何处理异常值或错误数据？药品实验动物数据分析系统中处理异常值或错误数据的策略是多方面的，旨在确保数据的准确性和可靠性。首先，系统需要通过数据核查来识别异常值，这通常包括对数据进行范围检查、逻辑检查以及一致性核查等步骤。例如，在数据录入过程中，采用**的两次录入并解决两次输入之间的矛盾，以保证数据库中数据与原始数据的一致性。其次，异常值处理也涉及到对数据的敏感性分析，即针对模型假设的偏离和数据局限，探索主估计方法统计推断的稳健性。这要求系统能够识别并评估数据中的异常值对**终分析结果可能产生的影响。另外，系统还需要具备缺失数据处理的能力。在临床试验中，缺失数据是常见的问题，需要预先说明处理方法及理由，区分与伴发事件直接相关的缺失数据和与估计目标直接相关但不直接相关的缺失数据，并在统计分析计划中进行相应的描述。此外，系统还应实施数据的盲态审核，即在试验完成与揭盲之间对数据进行检查和评价，确定所计划的分析，并规定分析数据集的界定标准、缺失值的处理以及离群值的判断原则等。这些决定都需用文件形式记录下来，在揭盲后不得修改。
药品实验动物数据分析系统对数据输入有哪些具体要求？药品实验动物数据分析系统对数据输入的要求是严格和细致的，以确保数据的准确性、完整性和可追溯性。首先，系统要求数据的采集必须准确无误，无论是通过电子方式直接录入，还是通过纸质记录后再转录到电子系统中，都必须遵循标准化的操作流程。这些流程包括但不限于数据的录入、接收、处理和存储等步骤。系统还强调了对原始数据的保护，要求所有原始数据必须直接记载于规定的记录上，不得通过非受控的载体进行暂写或转录。任何对数据的更改都应当签注修改人姓名和修改日期，并保持原有信息清晰可辨。此外，系统还要求对数据进行定期备份，备份与恢复流程必须经过验证，以防止数据的丢失或损坏。在数据管理方面，系统要求有详细的数据管理计划，包括数据管理流程、数据采集与管理所使用的系统、数据管理各步骤及任务，以及数据管理的质量保障措施。这些计划和流程应当在临床试验方案确定之后、***例受试者筛选之前形成经申办者批准的版本且开始执行。
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