<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Chris Wells, 연구 통계 학자, Roche
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위험 기반 모니터링, 특히 통계 모니터링과 관련하여 필자는이 라인을 여러 번 들었습니다. "데이터를 정리하는 것일뿐"이라고 말한 바 있습니다. 만 데이터 정리 및 통계학 자의 책임이 아닙니다. 이 태도는 나를 놀라게했다. 언제부터 우리 데이터의 품질과 무결성이 통계 학자에게 가치가없는 것으로 간주 되었습니까? 통계 모니터링이 통계학 자에게 가치가없는 이유는 무엇입니까? JMP Clinical은 데이터 정리 문제 (예 : 누락 된 정보, 알 수없는 데이터 등)로 간주 될 수있는 이상을 발견하지만 통계 모니터링은 훨씬 더 포괄적입니다. 그것은 치료의 비교가 아니라 오히려 치료와 상관없이 서로를 비교하는 분석입니다. 왜 우리는 통계 모니터링을 원하거나 필요로 하는가? Google은 데이터의 사기 또는 변조, 사이트 내 / 사이트 전체의 보정 또는 교육 문제 또는 품질에 영향을 줄 수있는 기타 문제를 식별 할 수 있도록함으로써 데이터의 품질 및 무결성을 보존해야하기 때문에 위험에 처한 프로그램. 업계 단체는 향후 모든 연구가 데이터 품질에 대한 우려와 사기를 파악하기위한 조치를 취해야한다고 권고했습니다. JMP Clinical이 임상 데이터 세트에 통계 알고리즘을 적용하여 연구의 위험을 나타낼 수있는 특이점이나 경향을 식별하는 방법을 보여 드리겠습니다. 또한 업계 내에서 그러한 프로그램을 시작할 때 마주 치게되는 몇 가지 어려움을 집중 조명합니다.
