IVD产品在美国临床试验数据的统计分析方法有哪些？

均值、中位数和标准差：用于描述连续变量的中心趋势和分布。

频率分布和百分比：用于描述分类变量的分布和比例。

假设检验：用于比较两组或多组之间的差异，如 t 检验（Student's t-test）、ANOVA（方差分析）等。

非参数检验：适用于不满足正态分布假设的数据，如Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）。

相关分析：评估两个变量之间的关联程度，如Pearson相关系数或Spearman秩相关系数。

回归分析：评估一个或多个自变量对因变量的影响，如线性回归或逻辑回归分析。

Kaplan-Meier曲线：用于分析时间至事件（如疾病进展或死亡）的生存数据。

Cox比例风险模型：评估多个因素对生存时间的影响。

汇总统计：生成汇总统计量，如总体均值、中位数、百分比等。

子组分析：根据试验设计和假设进行不同子组之间的比较分析。

敏感性分析：评估结果对于假设的敏感性，如排除异常值或不同统计方法对结果的影响。