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文档简介

医学统计学课件-数据处理的一般原则与方法第29章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。

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