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。
药品实验动物数据分析系统是否支持实时数据监控？药品实验动物数据分析系统是否支持实时数据监控，取决于系统的具体设计和功能。一些系统可能具备实时监控的功能，能够即时追踪和记录动物实验中的数据，从而提高实验的准确性和效率。例如，一些系统可能包括环境参数管理系统、设施设备管理系统、实验动物管理系统和实验数据管理系统等模块，这些模块能够对动物实验中的各种参数进行实时监控和数据记录。此外，一些系统可能还具备自动跟踪轨迹的同时，允许手动记录特定行为的功能，主要用于记录无法全自动可靠探测的行为以及核实和调整自动探测的行为。这表明系统不仅能实时监控，还能够提供必要的手动干预，以确保数据的准确性。然而，需要注意的是，并非所有的药品实验动物数据分析系统都具备实时数据监控的功能。一些系统可能更侧重于数据的后期处理和分析，而非实时监控。因此，如果实时数据监控是一个关键需求，选择或开发系统时应明确其是否具备这一功能，并确保系统的设计能够满足实时监控的需求。
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