⑴ 常用风险评价方法
常见风险评估方法的解释和示例
一、风险矩阵分析
风险矩阵分析法(简称LS)，R=LS，其中R为风险值，事故发生的可能性和事件后果的组合，L为事故发生的可能性；s是事故后果的严重程度；R的值越大，系统的风险越大。
二。操作条件的危险分析(LEC)
作业条件危害分析与评价方法(简称LEC)。l(可能性)，E(暴露)和C(后果)，事故可能造成的后果。对三个因素的不同等级确定不同的分值，然后用三个分值的乘积D(危险)来评价工况的危险性，即：D=LEC C，D值越大，本次作业的危险性和风险越大。
三。风险度分析
1.风险的定义
指特定危险事件的可能性和后果的组合。人们往往用表示相对差距的数值来表示可能性L的大小和后果S的严重程度，然后用两者的乘积来反映危险程度R的大小，即R=LS。
(1)事故发生的可能性l
人身伤害事故和职业病的可能性主要取决于特定危害控制措施的状态M和人暴露于危害(危险状态)的频率E1；简单的财产损失事故和环境污染事故的可能性主要取决于针对特定危害的控制措施的状态M和危害(危险状态)的频率E2。
(2)控制措施m的状态
针对特定危害导致的特定事故(此处“特定事故”一词包含“类型”的含义，如撞击、烧伤、翻滚、高处坠落、触电、火灾、爆炸等。还包括“程度”的含义，如死亡、永久部分丧失劳动能力、暂时完全丧失劳动能力、只碧码能急救、轻微设备损失等。).在没有控制措施时发生的可能性较大，在有减轻后果的紧急措施时发生的可能性较小，在有预防措施时发生的可能性最小。
判断控制措施状态(m)的标准
分数值
控制措施的现状
五
没有控制措施
三
有减轻后果的紧急措施，如报警系统和个人防护设备。
一个
有预防措施，如机器保护装置，必须是有效的。
(3)人类暴露或危险状态的频率e
人体暴露在危险条件下的频率越高，发生伤害事故的可能性就越大。危险发生的频率越高，财产损失的可能性越大。
操作条件危险分析LEC法(D=LEC)
于
危险：可能导致事故的现有的或潜在的来源或状态。
风险：特定危险事件的可能性和后果的组合。
事故：导致死亡、职业病、伤害、财产损失或其他损失的事故。
危险是一种客观存在，是一种现在或潜在的不良事件状态。
风险是可以按照人的意志来改变的，这不仅意味着不希望事件的状态存在，也意味着不希望事件变成意外的渠道宴升和可能性。
危险是前提，只有接触到人类的生产活动，才会构成风险。
风险管理
通过危险源辨识、风险评价和风险控制，有效控制风险，用最经济的方法综合处理风险，实现最佳安全生产保障的科学方法。
风险管理的三个要素：
危险识别：
运用经验比较法、安全检查表法、设备故障类型及影响分析法、现场作业活动无序分析法、专家头脑风暴法等。识别危险源的存在并确定其特征。
风险评估：
运用系统安全的理论和方法评估风险并确定风险是否可容忍的全过程。
风险控制：
根据风险评估的结果，通过工程技术(解决方案的状态)、教育和管理(解决人的行为)等手段，减少和控制危险源，消除或降低风险水平，防止危险源引发事故的过程(3E)。
三大风险因素及风险控制方法
作业条件风险评估方法(LEC)
也叫危险度评价法，是对在潜在危险环境中工作的人的一种半定量评价方法。首先以作业条件的风险为因变量(D)，以事故或危险事件发生的可能性(L)，人员暴露于危险环境的频率(E)，事故造成损失的后果(C)为自变量，采用半定量估值方法，分别确定三个自变量的得分，然后用三个变量的乘积来评价风险：
D=LEC
d:风险程度
发生事故或危险事件的可能性。
e:人员暴露在危险环晌慧老境中的频率
c:事故可能造成的损失后果。
事故的可能性(L)
用概率表示时，绝对不可能事件的概率为0，而必然事件的概率为1。
但是说到系统安全。绝对不发生事故是不可能的，所以人为地把“极不可能发生事故”的分值定为0.1，而不可避免事故的分值定为10，按照下表取两者之间的值：
人员暴露于危险环境的频率(e)
一个人在危险的环境中呆的时间越长，危险就越大。规定连续暴露于危险环境的情况定为10，极罕见暴露于危险环境的情况定为0.5。下表列出了两者之间的情况。
取值：
发生事故可能造成的后果（C）
由于事故造成人身伤害变化范围很大，所以规定分数值为1-100，把需要救护的轻微伤害规定分数为1，把造成多人死亡的可能性分数规定为100，介于两者之间的按照下表参考取值：
危险性（D）分级依据
根据经验，风险性分值在20以下被认为低危险的；如果危险性分值在70-160之间；那就有显着危险性，需要及时整改，如果危险性分值在160-320之间；那就是一种必须立即采取措施进行整改的高度危险环境；如果危险性分值在320以上表示环境非常危险，应立即停止生产直到环境得到改善为止。
危险等级的划分是凭经验判断，难免带有局限性，不能认为是普遍适用的，应及时根据实际情况予以修正。
【危害辨识】：
绞车过卷阀防碰天车挡杆未安装，防碰装置失效，容易发生上顶下砸事故，造成人身伤害事故。
风险评价：
——暴露频次：E = 10（井口操作人员多人次长期暴露在危险区域）
——严 重 性：C = 40（一旦防碰天车失效，导致上顶下砸，极可能造成数人伤亡）
——可 能 性：L = 1（钻井行业近年来上顶下砸事故，大约每10年左右发生一次）
——风 险 度：D = L× E × C = 1×10×40 = 400
风险评级：一级，极度危险，不能继续作业
——暴露频次：E=10（岗位员工在交接班检查、日常巡查及井控演习中，至少每天接近排水沟2次以上，危害持续暴露）
——严 重 性：C=3（失足跌入排水沟往往可能造成腿部骨折，或者头部磕碰在金属物件上造成其他伤害）
——可 能 性：L=3（某钻井企业近10年来因排水沟防护不到位，造成伤害事故/事件大约4起）
——风 险 度：D=L×E×C=3×10×3=90
风险评级：二级，显着危险，需要整改
半定量风险矩阵评价法
1-6级为可承受风险（低度）
8-12级为需重视的风险（中度）
15-25级为不可承受风险（高度）
唐氏筛查顾名思义就是在产前对唐氏综合症胎儿检查筛选，专家介绍，通过对孕妇血液抽取化验，筛查胎儿21三体综合症的重要指标。从筛查结果可以判断胎儿是否存在先天性智力缺陷，胎儿患有唐氏综合症的危险程度。若筛查结果为高危需要进行进一步确诊性检查——羊膜穿刺检查。
唐氏患儿具有严重的智力障碍先天愚型、伸舌样痴呆、生活不能自理部分患儿伴有复杂的心血管等疾病需要家人的长期照顾会给家庭造成极大的精神及经济负担。生唐氏儿的风险会随着孕妇年龄的递增而升高。
唐氏筛查时间：孕早期9-13周；孕中期最好是在16~18周之间。
高危结果
(1)准妈妈检查结果为“高危”只是表明了胎儿患唐氏风险高，并不表示胎儿就一定为唐氏儿。所以接下来要近一步确诊胎儿是否真的是唐氏儿。
确诊唐氏儿一般都用羊膜腔穿刺。羊膜腔穿刺适宜孕16~20周的孕妇。也可行通过抽母体血行无创胎儿染色体非整倍体检查。
(2)唐氏儿的处理
唐氏综合征还没有比较有效的治疗方法最好是终止妊娠。
低危结果
(1)一般而言唐氏结果是低危只是表明胎儿患唐氏综合征的风险较低。但筛查结果是由多方面的因素共同决定的可能引起误差最好采血排除遗传性的呆傻疾病。
(2)坚持孕期检查
坚持做其他孕期检查准确了解胎儿的发育状况。
而唐氏综合征临界风险介于高风险及低风险之间，还是建议做无创DNA的检查,或者是羊水穿刺的检查来最终确定。
⑵ meta分析时,用的统计学方法是决策树,数据如何提取
数据提取是从符合纳入首世要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。一般提取的信息有：研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息，样本量，设计方法，干预/暴露因素，研究类型，研究结局等
当然了，在提取数据之前，我们首先要了解数据都有哪些类型。
数据的分类：二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、时间事件数据。不同类型的数据是需要分别提取，分别整合。
数据的提取
1）二分类数据：Meta分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡率、有效率这些数据。
描述这样的数据。所以，对于二分类变量，除了提取研究编号，发表年限，纳入研究者的一般信息外我们还需要收集到:试验组事件数、试验组样本量;对照组事件数和对照组样本量。分别对应试验组的分子和分母;对照组的分子和分母。然后，汇总两组分子和分母，进行分析。
2）连续型数据：如身高、体重、血压、血糖、血脂等，描述这样的数据，需要3个元素:均值、标准差和样本量。所以，对于连续型变量，我们至少需要收集到:试验组的均值、标准差和样本量;对照组的均值、标准差和样本量。然后，汇总两组的均值，进行分析。
3）计数变量：如抛硬币正面朝上的次数，一个患者的心梗次数，一个患者的牙齿脱落次数
在同一个体上，某事件的重复发生“次数”，这种变量，是计数变量。可以分为两种:罕见事件(心者拍肢梗)和常见事件(牙齿脱落)
常见事件:发生频繁，可视作连续型数据进行合并。比如在抛硬币实验中，“正面朝上”发生次数，这种变量发生频繁，可以将其视为连续型变量，用“平均数”来进行计算。
罕见事件:发生很少，可视作二分类数据进行合并。比如在糖尿病人群中“心梗”的发生次数，这种计数变量发生较少，可以作为“率”来进行分析。
4）等级变量：等级变量如:
轻、中、重；高、中、低；无效、有效、显效等。直接合并这种变量在方法学上还很难实现。所以，当等级少的时候，可将其转化为二分类变量;当等级多贺做的时候，将其视作连续型变量来进行合并。
5）时间事件数据
有事件发生时间的一类数据，如:死亡时间、疾病进展时间，此类数据，可以用logHR及其标准误，合并效应量来计算。
总结：多数情况下，不同类型的数据最终都需要转化为二分类变量或连续型变量进行Meta分析。光看着可能大家觉得蛮简单的，不过我建议大家可以练练哦，这样才有感觉。
⑶ 常用的数据分析方法有哪些
常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。