慢病随访系统对整合后的数据进行描述性统计和推断性统计，是数据分析的重要环节，旨在为临床决策、科研假设验证等提供依据。以下是具体的统计方法：

1、描述性统计

描述性统计主要用于概括和描述数据的基本特征和分布规律，包括以下几个方面：

数据分布特征：通过计算均值、中位数、众数等统计量，描述数据的中心位置；通过计算方差、标准差等统计量，描述数据的离散程度；此外，还可以计算极差、偏度系数、峰度系数等，以全面描述数据的分布特征。

数据可视化：利用图表（如柱状图、折线图、散点图、饼图等）直观地展示数据的分布和趋势，帮助用户更好地理解数据。

在慢病随访系统中，描述性统计可以用于分析患者的生理指标（如血压、血糖、心率等）的分布情况，了解患者的整体健康状况。例如，通过计算某类慢病患者血糖的平均值和标准差，可以评估该群体血糖控制的总体水平。

2、推断性统计

推断性统计则是基于样本数据对总体参数进行估计和假设检验，包括以下几个方面：

参数估计：通过样本数据计算出一个区间，该区间以一定的置信水平包含了总体参数的真值。这包括点估计和区间估计两种方法。点估计是用样本的某一统计量来估计总体的某一个参数，区间估计则是在点估计的基础上给出总体参数估计的一个区间范围。

假设检验：设立相互对立的两个假设（原假设和备择假设），通过样本数据判断哪个假设更合理。选择合适的检验统计量，并确定拒绝原假设的临界值。根据观察到的样本数据与原假设之间不一致程度的概率（P值）与显著性水平的比较，得出接受或拒绝原假设的结论。

在慢病随访系统中，推断性统计可以用于评估治疗方法的效果。例如，通过对比治疗前后的随访数据，可以利用t检验或方差分析等方法判断治疗方法是否有效。此外，还可以利用生存分析等方法研究患者的生存时间和生存概率，为临床决策提供重要依据。

慢病随访系统通过描述性统计和推断性统计对整合后的数据进行分析，可以全面了解患者的健康状况、评估治疗方法的效果，并为临床决策提供科学依据。