药品实验动物数据分析系统如何存储和管理历史数据？药品实验动物数据分析系统在存储和管理历史数据方面采取了多种措施，以确保数据的规范性、完整性和可追溯性。系统通常基于关系数据库构建，采用信息化手段对实验动物管理过程中产生的关键数据进行科学化、规范化、体系化的管理。这包括用户管理、权限管理、基因管理、品系管理、设施管理、笼架管理等基础功能，以及操作申请、系统通知、状态标记、批量操作、定时提醒等辅助功能。系统对实验数据的记录要求直接、及时，并且数据应准确、完整、规范、清晰、易懂、可溯源。所有实验数据都应依据相应的操作规程进行记录，并在规定的保存期限内确保能够完整地重现数据产生的步骤和顺序。此外，系统还强调数据归属至人，确保实验原始数据记录人员、参与修改人员和数据加工人员及数据确认人员的行为能够追溯。在数据的存储和管理上，系统要求原始数据必须有实验数据采集人员和项目负责人的签字确认，并在保存期内安全、容易获得、读取，方便利用。纸质版数据应归档，确保安全便于查阅；电子档案数据应确保安全，定期备份，出现问题时，可随时恢复。
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。
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