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截尾数据不分析,产生截尾数据的原因

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但有些数据可能转化不成功，如数据 数据分辨率低，如截尾-2/在客户满意度调查中 。从起点到截尾日的t时间称为截尾 数据 ， 数据非正态性的表现根据我个人的经验和理解，数据非正态性有以下几个原因:数据应该不是正态的，比如在可靠性研究中，数据基本服从指数分布或者韦伯分布；一个城市不可能正态分布；人均可支配收入也严重向右侧分配；在客户满意度调查中，如果是评分的话，一般会重点看分数 ， 分数是截尾，不可能大于分数，所以不可能正常 。

1、肿瘤试验中,受试者知情同意书撤回之后,是否也表示不能进行相应的生存随...随访后不需要撤回知情同意书是EOS 。我不这么认为 。癌症患者不同于其他患者 。他们属于高危人群，那就是命的问题 。所以你的意思是不管你是否退出试验，你都必须跟进？肿瘤分析Survival数据临床试验期间，直到试验最后一次随访结束的患者:仍健在、死于其他疾病、失访、退出试验，均可视为截尾 数据 。截尾数据(普查数据):如果在指定的结束时间，

死亡、未愈(未复发)等没有结果的事件称为截尾，从起点到截尾日的t时间称为截尾 数据 。生存分析 4常见物种数据:1 。死于研究疾?。?.生存下来却半途而废:拒绝访问 ， 丢失访问 ， 中途退出 。3.死于与研究无关的疾?。?.随访截止日期:随访受试者在研究结束时仍然活着 。楼主说的病人最后一次随访时间是生存截尾值 。个人观点，仅供参考 。具体请楼主咨询统计专家 。

2、生存 分析(Survivalanalysissurvival分析(survival analysis)是指数据推断生物或人的存活时间，研究存活时间与结局及诸多影响因素的关系的方法，也称为存活率 。Initialevent:反映存活时间初始特征的事件，如疾病的诊断和某种疾病治疗的开始 。Failureevent:在生存过程中分析随访研究中，部分受试者可以观察到死亡并得到准确的生存时间，其提供的信息是完整的 。这种事件称为失败事件，也称为死亡事件和终点事件 。

【截尾数据不分析,产生截尾数据的原因】complete数据(completed data):从观察起点到死亡发生的时间 。不完全数据(不完全数据):存活时间观察过程的截止不是因为死亡 ， 而是其他原因 。不完整数据分为:已删除数据(已删数据)和截尾数据(已删数据) 。

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