在肿瘤流行病学研究中，SEERStat 作为依托美国 SEER 数据库的核心分析工具，其数据提取流程的规范性直接决定了研究结果的可靠性与可重复性。此前我们已详细拆解了 Case Selection 界面中复杂筛选逻辑的构建方法，帮助研究者精准锁定目标研究队列；而在完成病例筛选后，如何高效配置输出变量、规范呈现分析结果并实现数据跨软件复用，成为衔接 SEERStat 内部分析与后续统计建模的关键环节。本文将以 2025 年数据集（2026 年版）为依托，系统讲解从 Table 界面变量配置、Execute 结果查看，到 Export 功能导出数据的全流程操作，为研究者提供一套可直接落地的 SEER 数据提取实操指南。
一、Table 界面操作
在前面的文章中，以2025年数据集（2026年版）为背景，详细解析了构建复杂筛选逻辑的操作流程。核心在于“Case Selection（病例筛选）”界面的运用，研究者需通过点击“+ New Line”进入“Case Selection Line”窗口，利用“Variable（变量选择）”、“Operator（运算符）”和“Values（取值）”三个模块构建单条规则。同时，文章简述了确认筛选条件后在主界面的后续操作路径，即进入Table 页面选择输出变量。<
