基于偏倚风险评估的临床试验数据清洗与校正方法及系统

本发明公开了基于偏倚风险评估的临床试验数据清洗与校正方法及系统，涉及数据处理领域，包括数据预处理；在缺失机制判定；偏倚风险评估；结果输出。本发明利用缺失指示变量和影子矩阵清晰表征缺失模式，判断缺失数据是否依赖于已观测数据（MAR）或未观测数据（MNAR）。检验缺失概率与已观测协变量的相关性，确保针对不同缺失机制采用合适的数据补充策略。构造偏倚风险分数，量化缺失数据对结果的影响，并设定风险分数阈值决定是否进行敏感性分析。结合多重插补与敏感性分析，通过偏倚参数模拟不同缺失机制，生成多个候选数据集并进行合并，确保数据的稳健性和准确性。该方法有效消除了缺失数据带来的偏倚，为后续分析奠定坚实基础。