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。
记录动物试验数据的系统在用户访问控制和权限管理方面有哪些功能？记录动物试验数据的系统在用户访问控制和权限管理方面提供了一系列功能，确保数据的安全性和合规性。首先，系统通常具备用户管理功能，允许管理员创建和维护用户账户，包括账户的***、禁用或删除等操作134。其次，权限管理功能允许系统根据用户的角色和职责分配不同的访问权限，确保用户*能访问对应的数据和功能模块。此外，系统还可能包括操作申请和审批流程，例如实验动物申请、实验技术服务申请等，这些流程需要经过授权人员的审批，从而进一步控制用户对敏感操作的访问。一些系统还提供了详细的操作日志记录，记录用户的操作历史，包括数据的访问、修改和删除等，这有助于追踪数据的变更和增强系统的审计能力。系统还可能集成了实名认证机制，确保用户身份的真实性，加强了对用户访问的控制。同时，一些系统支持多级管理，例如课题组负责人可以管理自己课题组内的成员和相关数据，而管理员则可以进行全校或全机构范围内的管理。
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