⚠️ С какими проблемами сталкиваются исследователи?

• Пропуски: отсутствующие значения в историях болезней, лабораторных показателях.
• Дубликаты: повторные записи на одного пациента, ошибки ввода.
• Несогласованность: разные единицы измерения, форматы дат, коды диагнозов.
• Выбросы: невозможные или экстремальные значения (например, возраст 150 лет).
• Конфиденциальность: персональные данные требуют обезличивания.

Без предварительной обработки любой статистический анализ даст неверные выводы.

🔧 Этапы очистки и подготовки данных

1. Просмотр и профилирование: изучить структуру, типы переменных, количество пропусков.
2. Обработка пропусков: удаление, заполнение средним/медианой/модой, или использование более сложных методов (KNN, множественная импутация).
3. Удаление дубликатов: поиск точных и нечётких дубликатов.
4. Исправление форматов: привести даты к единому виду, числовые переменные — к числам.
5. Стандартизация категорий: объединить синонимы (например, «мужской»/«М»/«male»).
6. Выявление и обработка выбросов: методы межквартильного размаха или z-оценки.
7. Анонимизация (деперсонализация): замена прямых идентификаторов на псевдонимы или удаление.

❓ Как работать с пропущенными значениями

• Удаление строк: если пропусков мало (<5%) и они случайны.
• Заполнение константой: например, 0 или «неизвестно» (осторожно — может сместить результаты).
• Заполнение средним/медианой: для числовых переменных (простой метод, но снижает вариабельность).
• Заполнение модой: для категориальных переменных.
• Импутация с учётом групп (group‑based): например, заполнить пропуски возраста медианой по полу.
• Продвинутые методы: K‑ближайших соседей (KNN), итеративная импутация (MICE) — доступны в специализированных программах.

Выбор метода зависит от структуры данных и целей исследования.

🔍 Поиск дубликатов и аномалий

• Точные дубликаты: полное совпадение строк (или по ключевым полям).
• Нечёткие дубликаты: различаются в одной‑двух буквах или цифрах (например, «Иванов» и «Ивановa»). Требуют алгоритмов нечёткого сравнения.
• Выбросы: значения, выходящие за пределы (Q1 - 1.5×IQR, Q3 + 1.5×IQR) или превышающие ±3 стандартных отклонения.

Все найденные аномалии следует проверять и, при необходимости, исправлять или исключать с обоснованием.

🔒 Обезличивание медицинских данных

• Прямые идентификаторы: ФИО, СНИЛС, номер полиса, адрес — удалить или заменить на хеш (псевдоним).
• Косвенные идентификаторы: дата рождения, редкий диагноз, место работы — обобщить (возраст вместо даты, регион вместо точного адреса).
• Сохранение ключа: для возможности обратной связи (например, для повторного контакта) можно хранить маппинг в защищённом отдельном файле.

Обработка должна проводиться локально, без передачи данных в облако или сторонние сервисы.

📈 Что дальше? От чистых данных к выводам

• Проверка нормальности для выбора параметрических или непараметрических критериев.
• Описательная статистика (средние, медианы, проценты, доверительные интервалы).
• Визуализация (гистограммы, ящики с усами, диаграммы рассеяния).
• Проверка гипотез (t‑тесты, ANOVA, хи‑квадрат, корреляция).
• Регрессионные модели (логистическая, линейная, Кокса).

Качественная подготовка данных — залог достоверности всех последующих этапов анализа.