统计分析不是简单选择一个检验方法，而是从研究问题出发，明确变量定义、分析路径、缺失值处理、亚组分析、敏感性分析和结果解释。我们帮助临床医生建立可解释、可复核、适合目标期刊要求的统计分析方案。
统计建模与可视化
常规临床数据分析
流行病学与生存分析
机器学习与预测模型
明确变量、假设、主要分析、补充分析、缺失值处理和敏感性分析。
根据研究设计、主要结局和效应量假设进行计算或合理性说明。
t 检验、卡方检验、方差分析、线性回归、Logistic 回归、生存分析、Cox 模型、混合效应模型等。
优化三线表、森林图、ROC 曲线、生存曲线、回归模型表和补充材料。
从统计意义转化为临床意义，避免过度解释。
判断是否需要补充分析、重跑模型、调整表述或在局限性中保守解释。
当审稿人质疑统计方法时，我们帮助梳理问题类型，判断是否需要补充分析、重跑模型、调整表述或在局限性中保守解释。
目标不是强行证明结果正确，而是让统计路径更透明、更可复核。
我们提供统计咨询、分析规划、结果解释和审稿回复建议。客户需要确保原始数据来源合法、真实、完整，并对最终研究结论承担责任。