药品实验动物数据分析系统如何处理异常值或错误数据？药品实验动物数据分析系统中处理异常值或错误数据的策略是多方面的，旨在确保数据的准确性和可靠性。首先，系统需要通过数据核查来识别异常值，这通常包括对数据进行范围检查、逻辑检查以及一致性核查等步骤。例如，在数据录入过程中，采用**的两次录入并解决两次输入之间的矛盾，以保证数据库中数据与原始数据的一致性。其次，异常值处理也涉及到对数据的敏感性分析，即针对模型假设的偏离和数据局限，探索主估计方法统计推断的稳健性。这要求系统能够识别并评估数据中的异常值对**终分析结果可能产生的影响。另外，系统还需要具备缺失数据处理的能力。在临床试验中，缺失数据是常见的问题，需要预先说明处理方法及理由，区分与伴发事件直接相关的缺失数据和与估计目标直接相关但不直接相关的缺失数据，并在统计分析计划中进行相应的描述。此外，系统还应实施数据的盲态审核，即在试验完成与揭盲之间对数据进行检查和评价，确定所计划的分析，并规定分析数据集的界定标准、缺失值的处理以及离群值的判断原则等。这些决定都需用文件形式记录下来，在揭盲后不得修改。
药企在选择药品实验动物数据分析系统时，主要考虑哪些因素？
系统功能完善性：系统应具备多方面的管理功能，包括实验数据采集、动物房运营、动物全流程跟踪记录等，以确保数据的规范性管理与效率。
数据管理规范性：系统需要符合《药品记录与数据管理规范》等相关法规要求，确保数据的真实性、准确性、完整性和可追溯性。
易用性与操作性：系统设计应轻量化、易用，便于不同技术水平的人员快速上手，提高工作效率。
系统的适应性与扩展性：系统应能够适应不同规模和需求的实验项目，具备良好的扩展性，以支持药企长期发展。数据安全性：系统必须保证数据的安全性，采取有效措施防止数据丢失或被未授权访问。
技术更新与支持：选择的系统应有持续的技术更新和良好的客户服务支持，确保系统长期稳定运行。成本效益：在满足功能需求的前提下，考虑系统的成本效益，包括购置成本、运维成本等。
兼容性与集成性：系统应能与现有的设备或系统兼容，并支持与其他系统的数据交换和集成。
用户定制与灵活性：系统应支持根据用户特定需求进行定制，以适应特定的实验流程或数据处理需求。
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