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医学在线统计分析平台

BioKnow-DataAnalysis

BioKnow DataAnalysis在线统计分析平台,从统计数据输入、数据列表编辑、统计算法选择、参数设定、统计结果图形化交互展示、结果输出、保存与共享的方向入手,建立一套适用于生物医学领域研究工作者进行便捷、简单的生物医学数据统计分析系统。该软件系统集成了医学统计、回归、生存分析等多种类别的统计分析方法,系统图形化结果展示丰富,交互便捷,可以直接应用于实验报告和文章发表。同时跟踪文献,持续在线更新各种新出现的统计方法。本系统采用目前最流行的“浏览器-服务器”(Browser-Server)架构体系,除能够在本机上离线对数据进行分析外,还可以部署为网络服务器,能够通过浏览器进行多人、多任务同时在线分析,便于架构更加专业的独立分析运算服务器,并使其能更加有效的被利用。

系统特色

  • 分析库
  • 算法库
  • 文献跟踪
  • 数据分析中心
  • 讨论中心

系统功能

1、分析库

按类别列出所有的算法,总共包括医学统计、回归、生存分析等多种统计分析算法,分别针对不同的数据和结果要求,包括:假设检验、相关分析、主成份分析、方差分析、非参数检验、生存分析、聚类分析、回归分析。

2、算法库

REGRESSION(锚点回归分析):确定两个或两个以上的变量间间相互依赖的定量关系,如药物剂量与动物死亡率之间的关系等。
(1) 线性回归:在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示。
Correlation(相关分析):研究随机变量之间密切程度的统计方法,因变量与自变量之间的彼此关系,对数据求相关系数,并做相关性分析。
(1) Distance(距离相关分析):对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种测度,分为观测量之间距离分析和变量之间距离分析。
HYPOTHESIS TEST(假设检验):即显著性检验,其基本原理是先对总体的特征做出某种假设,然后抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。
(1) T检验:两总体方差未知但相同,用以两平均数之间差异显著性的检验。
(2) 方差分析:又称“变异数分析”或“F检验”,从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
锚点(3) χ2检验:卡方检验属于非参数假设检验,适用于布尔型或二项分布数据,用来验证两个总体间某个比率之间是否存在显著性差异。
锚点(4) Kappa检验:可用于无序和有序分类变量资料的一致性检验,而且能给出一个反映一致性程度的量值。
STATISTICS(统计量计算):针对数值型数据和指标类别型数据,可计算多种统计量和分布参数等,如均值、方差、变异系数等。
COMPONENT ANALYSIS(锚点锚点成分分析)
(1) PCA(主成分分析):将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。
SURVIVAL(Survival Analysis,生存分析):指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法。
CLUSTERING(锚点聚类分析):把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分为若干个子集,使相似的样本尽可能的归为一类,而将不相似的样本尽量划分到不同的类中。
(1) K均值聚类:属于非层次聚类法的一种,选择(或人为指定)某些记录作为凝聚点,按就近原则将其余记录向凝聚点凝集,计算出各个初始分类的中心位置(均值),用计算出的中心位置重新进行聚类,如此反复循环,直到凝聚点位置收敛为止。
锚点(2) 层次聚类:层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足为止。

3、 文献跟踪

该系统同时能跟踪文献,持续在线更新各种新出现的统计方法,以便于按照特定的方法查找相关文献。

4、 数据分析中心

分析项目:本系统对分析采用项目方式进行组织,将不同数据源和实验目的数据系统管理,保存历史记录,便于回溯和讨论。

分析算法:显示所有已经运行的算法及其运行历史,可以修改重新运行。

5、 讨论中心

针对某具体算法、某分析处理和某分析项目进行讨论,并与相应的算法、分析和项目等关联,能够快速评论和查阅。
 

 
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