慢病隨訪系統對整合后的數據進行描述性統計和推斷性統計，是數據分析的重要環節，旨在為臨床決策、科研假設驗證等提供依據。以下是具體的統計方法：
1、描述性統計
描述性統計主要用于概括和描述數據的基本特征和分布規律，包括以下幾個方面：
數據分布特征：通過計算均值、中位數、眾數等統計量，描述數據的中心位置；通過計算方差、標準差等統計量，描述數據的離散程度；此外，還可以計算極差、偏度系數、峰度系數等，以全面描述數據的分布特征。
數據可視化：利用圖表（如柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖等）直觀地展示數據的分布和趨勢，幫助用戶更好地理解數據。
在慢病隨訪系統中，描述性統計可以用于分析患者的生理指標（如血壓、血糖、心率等）的分布情況，了解患者的整體健康狀況。例如，通過計算某類慢病患者血糖的平均值和標準差，可以評估該群體血糖控制的總體水平。
2、推斷性統計
推斷性統計則是基于樣本數據對總體參數進行估計和假設檢驗，包括以下幾個方面：
參數估計：通過樣本數據計算出一個區間，該區間以一定的置信水平包含了總體參數的真值。這包括點估計和區間估計兩種方法。點估計是用樣本的某一統計量來估計總體的某一個參數，區間估計則是在點估計的基礎上給出總體參數估計的一個區間范圍。
假設檢驗：設立相互對立的兩個假設（原假設和備擇假設），通過樣本數據判斷哪個假設更合理。選擇合適的檢驗統計量，并確定拒絕原假設的臨界值。根據觀察到的樣本數據與原假設之間不一致程度的概率（P值）與顯著性水平的比較，得出接受或拒絕原假設的結論。
在慢病隨訪系統中，推斷性統計可以用于評估治療方法的效果。例如，通過對比治療前后的隨訪數據，可以利用t檢驗或方差分析等方法判斷治療方法是否有效。此外，還可以利用生存分析等方法研究患者的生存時間和生存概率，為臨床決策提供重要依據。
慢病隨訪系統通過描述性統計和推斷性統計對整合后的數據進行分析，可以全面了解患者的健康狀況、評估治療方法的效果，并為臨床決策提供科學依據。
