含有复杂数据的亚组分析方法研究

Precision medicine is the hotspot of current research, and subgroup analysis can help us achieve the accuracy of treatment to the various subgroups, thus lay the foundation for further refining the therapeutic effect to the individual, that is, precision medical care. On the other hand, in practical problems, particularly in longitudinal studies, complex data, including missing data, measurement error data, and outliers, often cause conventional statistical inference methods to produce deviations. However, subgroup analysis methods that can deal with complex data are rare and need to be further developed and enriched. Therefore, this subject will conduct research in the following aspects of subgroup analysis methods with complex data. 1. Subgroup analysis methods dealing with missing data; Subgroup analysis methods dealing with measurement error data; 3. Subgroup analysis methods dealing with outliers; 4. Subgroup analysis methods simultaneously dealing with two or more types of complex data. We will study the theoretical properties of the proposed methods, provide an effective calculation algorithm and write the program, investigate effectiveness of the proposed methods through the Monte Carlo simulation and apply the proposed methods to the real data analysis. These studies can further enrich and develop subgroup analysis methods to provide effective statistical analysis tools to solve practical problems.

精准医疗是当前研究的热点领域,而亚组分析可以帮助我们实现将治疗效用精确到各个子群体或者亚组，为进一步将治疗效应精细到个体，即精准医疗，打下基础。另一个方面，在实际问题中，特别在纵向研究中，复杂数据，包括缺失数据，测量误差数据和异常数据，经常出现，会导致常规的统计推断方法产生偏差。但是可以处理复杂数据的亚组分析方法研究还不多见，需要进一步开展和丰富。因此本课题将在以下几个方面对含有复杂数据的亚组分析方法开展研究。1.可以处理缺失数据的亚组分析方法研究；2.可以处理测量误差数据的亚组分析方法研究；3.可以处理异常数据的亚组分析方法研究；4.可以同时处理两种以上复杂数据的亚组分析方法研究。我们将研究所提出方法的理论性质，提供有效的计算算法并编写程序加以实现，通过计算机随机模拟检验方法的有效性并应用于实际数据的分析。这些研究能够进一步丰富和发展亚组分析方法，为解决实际问题提供有效的统计分析工具。

本课题研究含有复杂数据亚组分析方法，具体包括针对缺失数据、测量误差数据、异常数据、纵向数据等多种复杂数据的亚组分析方法研究。主要研究内容有：一、含有复杂数据下的亚组分析方法。提出了系列的统计方法较好的处理了复杂数据对于亚组分析的影响，证明相关统计量的大样本性质；二、复杂数据分析方法研究。针对不同类型的复杂数据提出了新颖的统计方法，证明相应估计的理论性质；三、应用统计方法和统计模型在医学、公共卫生领域相关问题的研究，取得了系列的重要的研究成果。本课题在方法学方面的研究成果丰富和充实了复杂数据下亚组分析方法的研究内容，为实际数据的分析提供了更多有效的统计分析工具；在应用方面的研究成果对于疾病预防和控制以及促进人群健康具有重要意义。本课题共发表(被接受)20篇研究论文，发表在包括Statistics in Medicine以及BMJ等生物统计和医学权威期刊上。