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Power and Sample Size
本平台涵盖了样本量估算、CRF设计、SAS AUTO三种数统工作中常用的模块。
样本量估算提供了几种常用的样本量估算方式,通过与PASS交叉验证,保证正确性。
CRF设计为试验开始前需要制定CRF提供模版,遵循CDASH标准,统一临床研究模版。
SAS AUTO目的将SAS的操作模块化,简化数据处理和生成TFLs的步骤。
第一个盒子
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样本量估算平台
样本量估算(Sample size estimation)工具是为研究人员和数据分析师设计的高级平台,旨在提供精确、便捷的样本量估算服务。通过集成最新的统计方法和用户友好的界面,该平台能够帮助用户根据研究设计、效应量、功效和显著性水平等参数,快速估算出所需的最小样本量。无论是进行临床试验、流行病学研究还是社会科学调查,这个工具都能确保研究结果的统计有效性和可靠性,从而提高研究质量和效率。
访问样本量估算平台Welcome!
CRF设计平台
CRF(Case Report Form,病例报告表)设计平台提供一站式解决方案,以支持临床研究中数据收集表的快速开发与管理。用户可以通过拖放界面轻松设计CRF,选择多种数据类型和验证规则来满足特定研究需求。平台还支持导出设计好的CRF为多种格式,便于在不同研究阶段进行使用。通过优化数据收集流程,该平台助力提高研究效率和数据准确性。
访问CRF设计平台Welcome!
R AUTO工具
R自动化生成三线表工具旨在提升临床试验报告的效率和准确性。该工具利用R编程自动化生成标准和定制的统计表格、图形和列表,减少人工编程错误和提高工作效率。通过界面简洁的用户操作平台,研究人员可以轻松设定分析参数和报告格式,实现数据到报告的快速转换。适用于药物开发、医疗设备评估和临床研究,该工具是研究人员和统计分析师提高生产力的强大助手。
访问R AUTO工具两组均值差异性检验
两组均值非劣效性检验
两组有效率差异性检验
两组率非劣效性检验
单样本均值目标值法
单样本率目标值法
单样本率置信区间宽度法
中位生存期差异性检验
中位生存期非劣效性检验
临床试验方案设计
临床试验方案设计实现逻辑
R AUTO工具
R AUTO工具包
统计分析自动化工具集
R AUTO工具旨在通过自动化流程提升临床研究和数据分析的效率。集成了多种常用的统计分析工具, 包括三线表生成、生存分析、回归分析等功能。通过标准化的操作界面, 研究人员可以快速生成高质量的统计报告和图表。
主要功能:
- 三线表生成器 - 快速生成标准化的基线特征比较表
- 智能数据差异分析平台 - 临床试验数据多维度智能比对
快速入门
三线表智能生成系统
数据导入
数据预览:
变量设置与表格选项
分组变量
选择分析变量
表格选项
小数位数设置:
操作按钮:
三线表结果
智能数据差异分析平台
基于三层级架构设计:表单级 → 字段级 → 观测级,提供全面的数据变更追踪和分析。
支持单文件或多文件上传,系统会智能匹配相似文件名进行表单级比对。
功能说明
第一层:表单级比对
- 智能文件名匹配(支持_old/_new等后缀)
- 识别新增/删除的数据表单
- 统计表单数量变化
- 生成表单变更概览
第二层:字段级比对
- 分析表单结构变化
- 识别字段的增删改
- 检测字段类型变化
- 字段级统计分析
第三层:观测级比对
- 智能主键识别匹配
- 记录级变更追踪
- 生成完整C表视图
- 详细差异内容展示
智能匹配功能
- 自动识别相似文件名
- 支持版本后缀匹配
- 相似度阈值:70%
- 多文件批量比对
步骤1:数据上传
请分别上传两个文件夹的数据文件进行比对分析。
文件夹A(基准数据)
文件夹B(比较数据)
步骤2:主键配置
系统已自动识别各数据集的主键字段,您可以根据需要进行调整:
步骤3:数据比对
主键配置已确认,现在可以开始三层级数据比对分析:
当前主键配置
比对结果概览
分层比对结果
第一层:表单级比对结果
显示数据表单的新增、删除和共同情况
第二层:字段级比对结果
显示各表单的字段结构变化
第三层:观测级比对结果 - C表视图
显示A表和B表拼接后的完整数据,每行标注其变化状态
详细差异信息(字段级)
显示字段级别的详细差异信息,包括具体的变化内容
智能主键识别结果
显示各表单的主键识别情况和匹配统计
数据导出
下载比对结果:
文献数据模拟工具
基于文献中的均值、标准差、百分比等描述性统计量生成模拟数据,用于验证分析方法或进行数据探索。
模拟参数设置
连续变量模拟参数
支持同时生成多个连续变量,每行代表一个变量的参数设置
变量参数配置表(格式:变量名,均值,标准差,分布类型,最小值,最大值,偏度)
参数说明:
- 分布类型:normal(正态), lognormal(对数正态), skewed(偏态)
- 最小值/最大值:可选,填NA表示不限制
- 偏度:仅偏态分布使用,范围-2到2
分类变量模拟参数
支持同时生成多个分类变量,每个变量可以有不同的分类水平和比例
分类变量配置表
每行格式:变量名|分类1:比例1,分类2:比例2,分类3:比例3
配置说明:
- 每行代表一个分类变量
- 用 | 分隔变量名和分类配置
- 用 , 分隔不同分类水平
- 用 : 分隔分类名称和比例
- 每个变量的比例总和应为1
多组比较数据模拟
生成临床试验多组比较数据,支持连续变量和分类变量的组间差异模拟
基本设置
连续结局变量设置
配置各组连续变量的均值和标准差
分类结局变量设置
配置各组分类变量的响应率或分布比例
协变量设置
配置说明:
- 连续变量:每组提供均值和标准差
- 分类变量(简单):提供各组的阳性率或响应率(0-1之间)
- 分类变量(多水平):每组用分号分隔不同分类,用逗号分隔分类名和比例
- 协变量:在各组间保持相似分布
- 组别顺序需与治疗组别设置保持一致
- 示例:满意度|不满意,0.2;满意,0.3;很满意,0.5|不满意,0.1;满意,0.2;很满意,0.7