临床试验数据统计分析概述
临床试验中的数据分析方法
临床试验中的数据分析方法在临床试验中，数据分析是评估新药疗效和安全性的重要环节。
合理的数据分析方法可以帮助研究人员准确地评估药物的治疗效果，并从中获取有意义的结果。
本文将介绍几种常用的临床试验中的数据分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述的方法。
它通常包括测量数据的均值、标准差、中位数和百分比等指标，并可通过绘制直方图、箱线图和散点图等图表来展示数据的分布情况。
描述性统计分析可以帮助我们对数据的整体情况有一个直观的了解，为后续的进一步分析提供基础。
二、假设检验假设检验是在临床试验中用于检验研究假设是否成立的统计方法。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
其中，t检验适用于比较两组样本均值的差异；方差分析适用于比较三组以上样本均值的差异；卡方检验适用于比较两组或多组分类数据的差异。
通过假设检验，我们可以判断药物的治疗效果是否显著，并对结果进行进一步的解读。
三、生存分析生存分析主要用于评估试验中受试者的生存情况和事件发生的时间。
在临床试验中，我们常用的生存分析方法有卡普兰-迈尔曲线和Cox比例风险模型。
卡普兰-迈尔曲线可以显示不同治疗组或不同变量水平的生存曲线，从中可以观察到治疗效果的差异；Cox比例风险模型可以用来分析多个变量对生存风险的影响，并得出风险比值和相应的置信区间。
生存分析可以帮助我们评估药物对患者生存情况的影响，为临床决策提供科学依据。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的统计方法。
在临床试验中，我们常用的回归分析方法有线性回归、逻辑回归和生存回归等。
线性回归适用于研究两个连续变量之间的关系；逻辑回归适用于研究因变量是二分类的情况；生存回归适用于研究因变量是生存时间的情况。
回归分析可以帮助我们确定药物的独立影响因素，并预测结果的变化趋势。
综上所述，临床试验中的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、生存分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们全面评估药物的疗效和安全性，为临床决策提供科学依据。
临床试验数据分析要点GCP
临床试验数据分析要点GCP临床试验是评估药物、治疗方法及医疗器械的安全性和有效性的一种研究方法。
数据分析是临床试验中非常重要的环节，能够为试验结果的解释和推论提供科学依据。
临床试验数据分析需要遵守临床试验相关规范，如《良好临床实践指南（GCP）》。
以下是在进行临床试验数据分析时需要注意的要点：1.数据清洗与验证：对收集到的试验数据进行清洗和验证，确保数据的完整性和准确性。
包括检查缺失数据、异常值和逻辑错误，并采取必要的措施进行修正或排除。
2.数据统计描述：根据试验设计和研究假设，对试验数据进行统计描述。
包括分析样本的基本特征，如年龄、性别、病史等，并用合适的统计方法描述主要和次要终点指标的分布特征。
3.效果评估：对试验结果进行效果评估，包括治疗组与对照组之间的比较。
常用的统计方法包括描述性统计、t检验、卡方检验、生存分析等。
需要注意选择适当的统计方法和假设检验的显著性水平。
4.安全性评估：对试验药物或治疗方法的安全性进行评估。
通过统计分析不良事件的发生率、严重程度和与治疗相关性，评估治疗的安全性。
常用的方法包括计算不良事件的绝对数、相对危险度和风险比，以及绘制安全性曲线等。
5.亚组分析：在试验数据分析中，可以进行亚组分析以进一步了解试验结果。
通过将受试者按照一些特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）进行分组，并对每个亚组进行单独分析，以探索不同亚组之间的差异。
6.缺失数据处理：在临床试验中，有时会出现丢失或缺失的数据。
处理缺失数据是数据分析中一个重要的环节，需要合理地选择适当的方法来处理缺失数据，如插补或最小二乘拟合等。
7.结果解释和展示：将试验结果进行解释和展示，并撰写报告。
结果解释应基于数据分析结果，明确回答试验的研究问题和假设，并提供可靠的科学依据。
总之，临床试验数据分析对于准确评估药物或治疗方法的安全性和有效性至关重要。
在进行数据分析时，需要遵守GCP等相关规范，并采用适当的统计方法和假设检验来处理试验数据，以得出科学、可靠的结论。
临床随机对照试验的统计分析报告(教学PPT)
等级资料： 各等级频数、构成比
2
1
17
入组病例人口学特征
性别
年龄
肿瘤 分化 程度
男n(%) 女n(%) 合计
N(Missing) mean(SD) median Min,Max
低分化n(%) 中分化n(%) 高分化n(%) 合计
FAS
对照组
试验组
全分析集（Full Analysis Set，FAS）：指尽可能 接近符合意向性治疗原则的受试者集
符合方案集（Per Protocol Set，PPS）：充分依从 于试验方案的受试者集，全分析集的子集
安全性数据集（Safety Set，SS）：包括所有随机 化后至少接受一次治疗的受试者集
2
1
10
3.盲态审核后，锁定数据、揭盲
二次揭盲
数据锁定时 分析结束时
组别（A/B组） 组别（ 试验/对照）
2
1
8
三、统计分析集
统计分析集确定原则: ITT(Intent to Treatment):意向性治疗原则 PP(Per-Protocol):符合方案原则
*数据集定义在揭盲前
2
1
9
FAS/ PPS /SS
20020802
其它
2
112
B组
20020522
20020607
失访
3
048
B组
20020517
20020518
不良事件
5
235
B组
20020507
20020521
失访
2
1
14
未进入FAS、PPS人群者清单
临床试验结果分析报告
临床试验结果分析报告为了评估新开发药物的疗效和安全性，我们进行了一项临床试验。
本报告旨在分析试验结果，提供关键的数据和结论，以支持决策制定和进一步的研究。
试验概要本次临床试验旨在探索一种新型药物（以下简称为“药物A”）的疗效和安全性，以治疗XX疾病。
试验采用随机、双盲、安慰剂对照的研究设计，共有XXX名患者参与。
患者被随机分为两组，一组接受药物A治疗，另一组接受安慰剂治疗。
结果分析1. 人口统计学资料在参与试验的XXX名患者中，XX%为男性，XX%为女性。
参试者的年龄范围在XX至XX岁之间。
所有参试者已经被确诊为XX疾病，根据疾病的严重程度，他们被分为不同的严重度分组。
2. 疗效结果药物A治疗组的患者显示出显著的疗效。
结果表明，药物A治疗组的XX%患者的症状得到明显缓解，而安慰剂组只有XX%患者症状缓解。
此外，药物A治疗组的患者在XX指标上的改善幅度明显高于安慰剂组。
3. 安全性评估药物A治疗组的不良事件发生率较低，其中最常见的不良事件为XXX（占比XX%），其次为XXX（占比XX%）。
与之相比，安慰剂组的不良事件发生率较高，其中最常见的不良事件为XXX（占比XX%），其次为XXX（占比XX%）。
4. 亚组分析我们对不同严重度分组的患者进行了亚组分析。
结果显示，药物A治疗对所有严重度的患者均有一定的疗效，但在XX组中疗效最显著，达到XX%。
此外，药物A治疗对不同性别和年龄段的患者均有一定疗效，没有明显的性别和年龄差异。
结论根据本次临床试验的结果分析，药物A在治疗XX疾病方面显示出显著的疗效和良好的安全性。
与安慰剂相比，药物A能够有效缓解患者的症状并改善其疾病指标。
亚组分析表明，药物A在不同患者子群体中均表现出一致的疗效。
因此，我们建议进一步开展更大规模的临床试验，以进一步验证药物A的疗效和安全性，为其在临床实践中的推广提供更多依据。
致谢衷心感谢参与本次临床试验的所有患者和研究人员的付出和支持。
没有你们的配合和奉献，本次试验的顺利进行和结果分析将无法实现。
药物临床试验数据管理与统计分析的计划和报告指导原则
精心整理附件药物临床试验数据管理与统计分析的计划和报告指导原则一、前言，GCP本技术指导原则对此进行了较为详细的介绍和阐述，并提出具体要求，旨在为临床试验的数据管理和统计分析人员提供技术指导，帮助其更好地完成相关工作以达到监管要求。
二、数据管理的计划和报告（一）一般考虑数据管理计划（DataManagementPlan,DMP）是由数据管理人员依据临床试验方案书写的一份动态文件，它详细、全面地规定并记录某一特定临床试验的数据管理任务，包括人员角色、工作内容、操作规范等。
数据管理计划应在试验方案确定之后、第一位受试者筛选之前定稿，经批准后方可执行。
通常数据管理计划需要根据实际操作及时更新与修订。
数据管理工作涉及多个单位或业务部门，包括数据管理、临床研究者、清单。
1.试验概述简要描述试验方案中与数据管理相关的内容，一般包括研究目的和总体设计，如随机化方法及其实施、盲法及设盲措施、受试者数量、评估指标、试验的关键时间节点、重要的数据分析安排及对应的数据要求等。
2.数据管理流程及数据流程列出数据管理的工作流程以及试验数据的流程，便于明确各环节的管理，可采用图示方式。
数据管理的工作流程应包含数据采集/管理系统建立、病例报告表（C aseReportForm，CRF）及数据库的设计、数据接收与录入、数据核查与质疑、医学编码、外部数据管理、盲态审核、数据库锁定、解锁及再锁定、数据导出及传输、数据及数据管理文档的归档等数据管理过程。
导入、/4.数据管理步骤与任务（1）CRF及数据库的设计CRF的设计必须保证收集试验方案所规定并满足统计分析需求的所有数据。
不论是何种数据记录方式，均需对相应CRF填写指南的建立和管理有所阐述。
数据库的设计通常按既定的注释CRF和/或数据库设计说明执行，建立逻辑核查，经用户接受测试（UserAcceptanceTesting,UAT）合格后方可上线使用。
数据管理计划中对此过程应进行简要描述和说明。
中医行业工作中的中医临床数据分析与统计
中医行业工作中的中医临床数据分析与统计中医作为一种重要的医疗体系，历史悠久，对中医临床数据的分析与统计具有重要的意义。
通过对中医临床数据的归纳、整理和分析，可以帮助中医医生更好地了解患者的病情，提供有效的治疗方案，同时促进中医行业的发展和进步。
一、中医临床数据的来源中医临床数据的来源主要有三种，分别是病历数据、患者问诊数据和中医药临床试验数据。
1. 病历数据病历是患者就医时医生记录的详细信息，包括患者个人信息、病史、诊疗过程和治疗结果等。
这些病历数据包含了丰富的中医临床信息，通过对这些数据的分析和统计，可以探索患者的病情发展规律，为中医诊疗提供依据。
2. 患者问诊数据患者问诊数据是指中医医生在与患者交流时记录的症状、舌脉特征、病情描述等信息。
这些数据对中医医生来说非常重要，是中医诊断的关键依据。
通过对大量患者问诊数据的分析和统计，可以总结中医疾病的常见症状及其变化规律，提高中医诊断的准确性。
3. 中医药临床试验数据中医药临床试验数据是指在中医临床试验中收集到的数据，包括中药的治疗效果、不良反应和安全性等信息。
这些数据对评价中药的疗效和安全性，指导中医临床工作具有重要意义。
二、中医临床数据的分析与统计方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对中医临床数据进行整体性、概括性的描述。
其中包括中医病例分布情况、疾病的患病率、病例的年龄分布、症状的频次统计等。
这些统计结果可以直观地反映中医疾病的分布规律和特点。
2. 相关性分析相关性分析是研究中医临床数据中各个变量之间的相关关系。
例如，通过分析病人的年龄与病情之间的相关性，可以探索不同年龄段人群患某种疾病的风险；通过分析不同症状之间的相关性，可以了解中医病症的内在联系。
3. 预测模型分析预测模型分析是基于中医临床数据，建立预测模型来预测患者疾病的发展趋势和治疗效果。
通过分析大量病例数据，可以建立有效的预测模型，为医生提供决策支持。
三、中医临床数据分析与统计在临床实践中的应用1. 患者诊断和治疗方案的制定通过对中医临床数据的分析和统计，医生能够更加客观地了解患者的病情，制定更为合理和有效的治疗方案。
临床试验中的样本量计算与统计分析
临床试验中的样本量计算与统计分析在临床试验中，样本量计算和统计分析是至关重要的步骤。
正确的样本量计算和合理的统计分析可以提高试验结果的可靠性和准确性，有助于作出科学的结论和决策。
本文将介绍临床试验中样本量计算和统计分析的方法与原则。
一、样本量计算在进行临床试验之前，研究者需要首先确定所需的样本量。
样本量的大小直接影响到试验结果的可靠性和统计分析的准确性。
合理的样本量计算可以提高试验的统计功效，避免对实验性干预或治疗效果的误判。
样本量计算需要考虑以下几个因素：1. 效应大小：试验中所关心的效应大小，即干预措施对结果的影响程度。
效应越大，所需的样本量越小。
2. 显著水平：研究者设置的判断差异是否显著的临界值，通常取α=0.05。
显著水平越高，所需的样本量越大。
3. 统计功效：即在试验中观察到预期效应的可能性。
通常设置为1-β=0.8，表示有80%的概率发现真实效应。
统计功效越高，所需的样本量越大。
4. 效应的变异性：试验个体之间效应的异质性程度。
效应的变异性越大，所需的样本量越大。
二、统计分析完成临床试验后，研究者需要进行统计分析，对试验结果进行解释和推断。
合理的统计分析可以准确评估干预措施的效果，并进行科学性的结论和推广。
常用的统计分析方法包括：1. 描述性统计分析：对试验样本的基本特征进行汇总和描述，例如均值、标准差、频数等。
2. 探索性数据分析：通过图表和分布等方式探索样本数据，寻找数据的规律和趋势。
3. 参数估计和假设检验：通过点估计和区间估计对总体参数进行估计，并利用假设检验对实验组和对照组之间差异的显著性进行判断。
4. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别间的差异。
5. 相关分析：评估两个或多个变量之间的相关程度。
6. 生存分析：对生存时间或事件数据进行分析，评估干预措施对生存时间的影响。
根据试验设计和问题的需要，研究者可以选择合适的统计分析方法。
在进行统计分析时，需要注意以下几个方面：1. 数据的可靠性和完整性：尽可能提高数据的质量和完整性，减少因缺失数据而引起的偏差。
临床试验数据分析报告模板
临床试验数据分析报告模板
1. 背景信息
本报告旨在分析临床试验数据，评估试验结果的有效性和安全性。
2. 数据收集
2.1 数据来源
- 描述数据来源，如临床试验期间收集的数据。
- 提及数据的类型，如病人基本信息、治疗方案、疗效评估、不良事件等。
2.2 数据质量控制
- 描述数据质量控制措施，如数据清洗、异常值处理等。
3. 数据分析方法
3.1 描述性统计分析
- 进行基本的描述性统计分析，如计算平均值、中位数、标准差等。
3.2 统计假设检验
- 根据研究目的，选择适当的统计假设检验方法，如 t 检验、方差分析等。
- 描述所选择的假设检验方法，并给出相关的统计结果和显著性水平。
3.3 数据可视化
- 使用适当的图表和图形展示数据，如柱状图、折线图、箱线图等。
- 解释图表和图形所展示的数据特征。
4. 结果解释
4.1 结果总结
- 总结数据分析结果的主要发现。
- 提及试验的主要效果和安全性。
4.2 结果讨论
- 讨论试验结果与研究假设的一致性或差异性。
- 提及试验结果的临床意义和潜在影响。
5. 结论
根据对临床试验数据的分析，得出以下结论：
- 对试验结果的有效性和安全性进行评估。
- 提出对进一步研究或临床实践的建议。
参考文献
列出使用的参考文献。
注意：以上内容仅为模板示例，实际报告需根据具体临床试验数据分析情况进行编写。
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法临床试验是评估医疗治疗方法或药物疗效的重要手段，而统计分析则是对试验数据进行客观、科学的分析和解释的关键步骤。
在临床试验中，常用的统计分析方法有多种，下面将介绍其中几种常见的方法。
1. 描述统计分析描述统计分析是对试验数据进行汇总和描述的方法，它主要包括测量指标的计算和结果的展示。
通常，我们使用均值、标准差、中位数、最大值和最小值等指标来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，通过制作表格、图表等形式，可以直观地展示试验结果。
2. 正态分布检验正态分布检验是评估试验数据是否符合正态分布的方法。
正态分布是一种常见的分布形式，若试验数据符合正态分布，则可以使用更多的统计方法进行分析。
常用的正态分布检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验等。
3. 参数检验参数检验是对试验数据进行比较的方法，用于检验两组数据之间的差异是否具有统计学意义。
常用的参数检验方法包括t检验和方差分析（ANOVA）。
t检验适用于两组数据的比较，而方差分析则适用于三组及以上数据的比较。
4. 非参数检验非参数检验是一种不依赖于数据分布的统计方法，适用于对单个或多个样本的比较。
与参数检验相比，非参数检验更加灵活，但其对数据的要求相对较少。
常见的非参数检验方法有Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验等。
5. 相关分析相关分析是用于评估两个或多个变量之间关系的方法。
在临床试验中，常用的相关分析方法是Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
通过相关分析，可以了解因变量和自变量之间的线性或非线性关系，从而为进一步的研究提供参考。
6. 生存分析生存分析是评估时间到达某一事件（如死亡、复发等）的概率和时间关系的方法。
在临床试验中，生存分析常用于评估治疗方法对患者生存时间的影响。
常见的生存分析方法有Kaplan-Meier法和Cox比例风险回归等。
临床试验设计及数据分析方法
临床试验设计及数据分析方法在医学领域中，临床试验是评估新药、疗法或治疗方法的有效性和安全性的关键步骤。
为确保试验结果准确可靠，科学合理的试验设计和数据分析方法至关重要。
本文将介绍临床试验的设计原则和一些常用的数据分析方法。
一、临床试验设计原则1. 样本量计算样本量计算是临床试验设计的基础。
它根据所设定的显著性水平、效应大小和错误概率,来确定需要多少受试者参与试验。
样本量过小会导致统计结果不具有代表性，而样本量过大则会浪费资源。
2. 随机化分组随机化是消除实验组与对照组之间潜在因素差异的有效手段。
通过将参与者随机分配到实验组或对照组中，可以减少因个体差异而对结果产生影响的可能性。
3. 对照组选择对照组是用来比较和评估新治疗方法效果的标准。
常见的对照组包括安慰剂对照、传统治疗对照和无处理对照等。
选择适当的对照组可以更准确地评价新治疗方法的疗效。
4. 盲法盲法是保障试验结果客观性和可靠性的重要手段。
通过实施单盲或双盲设计，使得参与者、临床医生和数据分析人员在试验过程中不知道所属的组别，避免主观因素对试验结果产生影响。
5. 合理的终点指标选择终点指标是用来评估治疗效果的主要标准。
合理选择终点指标可以提高试验结果的准确性和可比性。
常见的终点指标包括生存率、治疗反应率、疾病进展时间等。
二、临床试验数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析通常是作为数据呈现的第一步。
通过计算平均数、中位数、标准差和百分比等统计量，可以对样本特征进行概括和描述。
此外，通过制作表格、图表等形式，直观地展示试验结果。
2. 假设检验假设检验用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
根据研究设计，选择合适的假设检验方法，进行组间差异的统计显著性分析。
3. 生存分析生存分析是评估治疗效果和预后的重要方法。
通过生存曲线绘制和Kaplan-Meier法，可以估计患者生存率和生存时间。
此外，Cox比例风险模型可以用来评估影响患者预后的各种因素。
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临床试验数据统计分析概述
临床试验数据统计分析概述
㈠、统计分析计划书
统计分析计划书由生物统计学专业人员起草，并与主要研究者商
定，其内容比试验方案中所规定的统计分析更为详细。
统计分析计划书上应列出统计分析集的选择、主要指标、次要指
标、统计分析方法、疗效及安全性评价方法等，按预期的统计分析结
果列出统计分析表备用。
统计分析计划书应形成于试验方案和病例报告表完成之后。在临
床试验进行过程中，可以修改、补充和完善。在盲态审核时再次修改
完善。但是在第一次揭盲之前必须以文件形式予以确认，此后不能再
作变动。
㈡、统计分析集
用于统计的分析集需在试验方案的统计部分中明确定义，并在盲
态审核时确认每位受试者所属的分析集。在定义分析数据集时，需遵
循以下两个原则：①使偏倚达到最小；②控制I类错误的增加。
根据意向性分析（简称ITT）的基本原则，主要分析应包括所有随
机化的受试者。即需要完整地随访所有随机化对象的研究结果，但实
际操作中往往难以达到。因此，常采用全分析集进行分析。全分析集
（简称FAS）是指尽可能接近符合意向性治疗原则的理想的受试者集。
该数据集是从所有随机化的受试者中，以最少的和合理的方法剔除受
试者后得出的。在选择全分析集进行统计分析时，对主要指标缺失值
的估计，可以采用最接近的一次观察值进行结转(last observation
carry forward,简称LOCF)。
受试者的“符合方案集” (简称PP)，亦称为“可评价病例”样本。
它是全分析集的一个子集，这些受试者对方案更具依从性，依从性包
括以下一些考虑，如接受治疗，主要指标可以测定以及没有对试验方
案大的违反等。将受试者排除在符合方案集之外的理由应在盲态审核
时阐明，并在揭盲之前用文件写明。
在确证性试验中，对药物的有效性评价时，宜同时用全分析集和
符合方案集进行统计分析。当以上两种数据集的分析结论一致时，可
以增强试验结果的可信性。当不一致时，应对其差异进行清楚的讨论
和解释。如果从符合方案集中排除受试者的比例太大，则对试验的总
的有效性会产生疑问。
在很多的临床试验中，全分析集方法是保守的，但更能反映以后
实践中的情况。应用符合方案集可以显示试验药物按规定的方案使用
的效果，但可能较以后实践中的疗效偏大。
对安全性评价的数据集选择应在方案中明确定义，通常安全性数
据集应包括所有随机化后至少接受一次治疗的受试者。
㈢、缺失值及离群值
缺失值是临床试验中的一个潜在的偏倚来源，因此，病例报告表
中原则上不应有缺失值，尤其是重要指标（如主要的疗效和安全性指
标）必须填写清楚。对病例报告表中的基本数据，如性别、出生日期、
入组日期和各种观察日期等不得缺失。试验中观察的阴性结果、测得
的结果为零和未能测出者，均应有相应的符号表示，不能空缺，以便
与缺失值相区分。
离群值问题的处理，应当从医学和统计学专业两方面去判断，尤
其应当从医学专业知识判断。离群值的处理应在盲态检查时进行，如
果试验方案未预先指定处理方法，则应在实际资料分析时，进行包括
和不包括离群值的两种结果比较，研究它们对结果是否不一致以及不
一致的直接原因。
㈣、数据变换
分析之前对关健变量是否要进行变换，最好根据以前的研究中类
似资料的性质，在试验设计时就做出决定。拟采用的变换(如对数、平
方根等)及其原理需在试验方案中说明，数据变换是为了确保资料满足
统计分析方法所基于的假设，变换方法的选择原则应是公认常用的。
一些特定变量的常用变换方法已在某些特定的临床领域得到成功地应
用。
㈤、统计分析方法
临床试验中数据分析所采用的统计分析方法和统计分析软件应是
国内外公认的，统计分析应建立在正确、完整的数据基础上，采用的
统计模型应根据研究目的、试验方案和观察指标选择，一般可概括为
以下几个方面：
1、描述性统计分析
一般多用于人口学资料、基线资料和安全性资料，包括对主要指
标和次要指标的统计描述。
2、参数估计、可信区间和假设检验
参数估计、可信区间和假设检验是对主要指标及次要指标进行评
价和估计的必不可少的手段。试验方案中，应当说明要检验的假设和
待估计的处理效应、统计分
析方法以及所涉及的统计模型。处理效应的估计应同时给出可信
区间，并说明计算方法。假设检验应明确说明所采用的是单侧还是双
侧，如果采用单侧检验，应说明理由。
3、协变量分析
评价器械有效性的主要指标除药物作用以外，常常还有其它因素
的影响，如受试者的基线情况、不同治疗中心受试者之间差异等因素，
这些因素在统计学中可作为协变量处理。在试验前应深思熟虑地识别
可能对主要指标有重要影响的协变量及如何进行分析以提高估计的精
度，补偿处理组间由于协变量不均衡所产生的影响。
在多中心临床试验中，如果中心间处理效应是齐性的，则在模型
中常规地包含交互作用项将会降低主效应检验的效能。因此对主要指
标的分析如采用一个考虑到中心间差异的统计模型来研究处理的主效
应时，不应包含中心与处理的交互作用项。如中心间处理效应是非齐
性的，则对处理效应的解释很复杂。