不明觉厉的统计学术语之ITT分析

统计学中t值的含义统计学是一门研究如何收集、分析、解释和呈现数据的学科。

在统计学中，t值是一种非常重要的概念，它是用来判断两个样本的均值是否有显著差异的统计量。

本文将从t值的定义、计算方法、应用场景和注意事项等方面详细介绍t值的含义。

一、t值的定义t值是两个样本均值之差与标准误差的比值，其中标准误差是样本标准差除以样本大小的平方根。

t值的计算公式如下：t = (x1 - x2) / (s / sqrt(n))其中，x1和x2分别是两个样本的均值，s是两个样本的合并标准差，n是两个样本的大小。

二、t值的计算方法t值的计算方法通常分为两种，一种是手动计算，另一种是使用统计软件进行计算。

手动计算方法需要先计算出两个样本的均值、标准差和样本大小，然后带入上述公式进行计算。

这种计算方法比较繁琐，容易出错，但有助于理解t值的含义和计算过程。

使用统计软件进行计算则比较简单，只需输入样本数据和相关参数，软件会自动计算出t值和相关的统计指标。

常用的统计软件包括SPSS、R、Excel等。

三、t值的应用场景t值主要用于判断两个样本的均值是否有显著差异，适用于以下场景：1. 两个独立样本的比较：比如比较男性和女性的身高差异、吸烟者和非吸烟者的肺活量差异等。

2. 两个相关样本的比较：比如比较同一组受试者在不同时间点的体重差异、同一组受试者在不同条件下的反应时间差异等。

3. 样本大小较小的情况：当样本大小较小时，使用t检验比较合适，因为t检验对样本大小的要求不高。

4. 总体方差未知的情况：当总体方差未知时，使用t检验比较合适，因为t检验可以用样本标准差代替总体标准差进行计算。

四、注意事项在使用t检验时，需要注意以下几点：1. 样本应该是随机抽取的，且符合正态分布。

2. 样本大小应该足够大，以保证t值的准确性。

3. 样本方差应该相等，如果不相等，需要进行方差齐性检验。

4. 确定显著性水平，一般取0.05或0.01。

5. 结果的解释应该是“拒绝原假设”或“接受原假设”，而不是“证明原假设”或“证明备择假设”。

统计学t值统计学t值是统计学中最常用的统计量之一。

它通常用来衡量两个样本之间的差异，或是用来检验单一样本和一个抽样分布之间的差异，以及用来检验是否存在显著性差异。

因此，统计学t值对于数据分析者来说是一个非常重要的概念。

统计学t值的计算可以使用多种统计技术-，但最常用的是叫做“t检验”的技术。

t检验可以用来检验一组样本抽取自一个总体中的某个值的平均值是否显著不同于一个指定的值，也可以用来比较不同总体的平均值之间的差异。

t检验所得到的统计学t值会反映这种差异是否是偶然发生的，或是某个因素（如变量、分组、观察对象）导致的。

统计学t值被定义为样本的均值（x）减去总体均值（μ），除以总体标准差（σ），再除以样本容量的平方根，即：t=（x-μ）/σ/√N 。

其中N是样本容量，√N表示样本容量的平方根，σ表示总体标准差。

注意，t的的值依赖于样本的大小，样本越大，t的值越小。

在t检验计算统计学t值之后，我们需要做的是比较t值与学术界认可的检验的显著性水平（α）的比较。

根据t值的大小，可以将t值划分为两个类别：正t值和负t值。

t值可以和一系列的p-值（它表示两者之间的显著性水平）进行比较，根据p-值，可以确定t值对检验结果的影响程度，以及是否存在显著性差异。

统计学t值在统计学中的应用是十分广泛的，不仅可以用来衡量和检验两个样本之间的差异，而且还可以用来推断样本平均值与某个参考值之间的差异。

同时，由于t检验对样本大小极其“温和”，它也可以用来检验小样本的显著性差异。

因此，在进行样本数据分析时，t值是一个非常实用的参数，且必不可少。

总之，统计学t值是统计学中最重要的参数之一，它可以用来比较两个样本差异的大小，以及推断某个样本平均值是否显著不同于某个参考值，在样本数据分析中，t值是不可替代的。

统计名词解释pint————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：统计名词解释变异（v a r i a n c e）描述一个总体中不同个体之间的差异总体(p o p u l a t i o n)根据研究目的确定的所有同质个体构成的全体样本(s a m p l e)在总体中随机抽取的部分具有代表性的个体误差（e r r o r）泛指观测值与真实值之间的差异，或样本统计量与总体参数之间的差异系统误差仪器未调零，标准试剂未校正，医生掌握疗效标准的偏高、偏低等因素导致的观察结果倾向性的偏大、偏小，是必须避免的随机测量误差由各种偶然因素造成的同一对象多次测量所得结果不同，是无倾向性的，必须控制在一定的范围内。

随机误差常用标准差，方差等来度量抽样误差由抽样不同引起的样本统计量与总体参数间的差异（须进行分析），常用标准误来度量样本统计量根据样本计算得出的某些数值特征称为统计量。

统计量有众数，平均数，中位数等等。

总体参数描述总体特征的概括性数字量度，它是研究者想要了解的总体的某种特征值小概率事件当一件事件发生的可能性≤0.05则认为这个事件发生的可能性很小，在一次抽样中几乎不可能发生概率（p r o b a b l i t y）描写某一事件在一定时间，地点，条件下发生的可能性大小的一个量度。

均数（m e a n）是描述一组同质的呈正态分布的计量资料集中趋势（平均水平）的指标几何均数(g e o m e t r i c m e a n,G）是描述一组同质的呈对数正态分布的计量资料集中趋势（平均水平）的指标。

中位数(M)一组同质的变量值顺序排列，位置居中的那个数为中位数。

是描述一组同质的呈偏态分布的计量资料的集中趋势。

全距（极差,R a n g e,R)一组变量值中最大值与最小值之差=M a x x–M i n x标准差(s t a n d a r d d e v i a t i o n)标准差是描述一组同质的呈正态分布的计量资料变异（离散）趋势的指标。

i2 -statistic 统计方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述i2-statistic统计方法作为一种重要的统计学工具，被广泛应用于各个领域的数据分析与研究中。

它是一种非参数性质的统计指标，能够在无需依赖特定分布假设的情况下，对数据进行有效的推断和分析。

本篇文章将全面介绍i2-statistic 方法的基本概念、原理、主要特点以及在实际应用中所取得的成果。

1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述。

除了引言部分外，还包括i2-statistic统计方法的基本概念和原理、主要特点和优势以及应用案例和实际意义等内容。

最后，在结论部分对i2-statistic方法进行总结，并展望其未来研究方向及潜力问题。

1.3 目的通过这篇文章，旨在让读者了解和掌握i2-statistic统计方法在各个领域中的应用价值以及其在数据分析与研究中所起到的重要作用。

同时，也希望能够引起读者对未来发展方向和潜力问题的思考。

通过阅读本文，读者将能够全面了解i2-statistic方法，并为自己的研究工作提供有益的参考和指导。

2. i2-statistic统计方法的基本概念和原理：2.1 i2-statistic概述：i2-statistic是一种用于分析数据之间异质性的统计方法。

它是由Kohnen等人提出的，用来衡量不同因素（如个体、群体、地区等）在某一特定变量上的差异程度。

i2-statistic是对方差分析方法的一个扩展应用，适用于多组数据比较。

2.2 i2-statistic的统计学原理：i2-statistic基于方差分析的思想，通过比较观察值与期望值之间的差异来判断数据之间是否存在显著差异。

具体而言，i2-statistic通过计算两个因素间变异性总和与系统误差总和（或残留误差总和）之比得到。

这个比值越大，则表示两个因素之间的差异越显著。

在应用i2-statistic时需要进行一些假设检验，比如独立性假设、均值相等假设等。

统计方法FAS,PPS,SS全分析集（FAS）指合格病例和脱落病例的集合，但不包括剔除病例。

主要疗效指标缺失时，根据意向性分析（intention to treat，ITT分析），用前一次结果结转。

可比性分析和次要疗效指标的缺失值不作结转，根据实际获得的数据分析。

尽可能接近符合ITT原则的理想的受试者人群。

几乎包括所有的随机化后的受试者。

可以从FAS中排除的情况：1.不符合入选标准的受试者。

2.在入组后没有任何随访记录的受试者。

符合方案集（PPS）指符合纳入标准、不符合排除标准、完成治疗方案的病例集合，即对符合试验方案、依从性好、完成CRF规定填写内容的病例进行分析（PP 分析）。

其是FAS 的一个子集，在这个数据集中每位受试者是依从性好，不违背方案，主要指标的基线值完备；未使用违背方案的药物。

可以从PPS分析集中排除的情况：1.主要指标无基线值。

2.严重违背方案，使用禁用药物。

3.依从性差。

安全数据集（SS）至少接受一次治疗，且有安全性指标记录的实际数据。

安全性缺失值不得结转；纳入可作评价的部分剔除病例，如年龄超过纳入标准的病例，但不包括使用禁用药物导致无法作安全性判断的病例。

不良反应的发生率以安全集的病例数作为分母。

剔除病例的标准：不符合入选标准的受试者；没有服药或没有任何随访记录的受试者。

脱落病例的标准：未完成试验自行退出；疾病进展或不良事件导致退出；指标资料不全；使用违用药物。

统计指导原则写到：在确证性试验的药物有效性评价时，宜同时用全分析集（FAS）和符合方案集（PP）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。

如果符合方案集中被排除的受试者比例太大，则会影响试验的有效性分析。

然而，在很多的临床试验中，全分析集方法是保守的，但更接近药物上市后的疗效。

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。

itt,gtt反应的指标一、ITT反应的指标ITT（Intent to Treat）是一种研究设计中常用的分析方法，用于评估治疗效果。

在医学研究中，研究者往往会将参与研究的患者随机分组，其中一组接受实际治疗，另一组接受安慰剂或对照治疗。

而ITT分析方法则是将患者按照最初分组的方式进行统计分析，而不管他们是否如期完成了治疗。

1.1 治疗效果ITT反应的主要指标是治疗效果。

通过比较接受实际治疗和接受安慰剂或对照治疗的患者之间的差异，可以评估治疗的有效性。

治疗效果可以通过各种指标来衡量，如生存率、疾病缓解率、疼痛缓解程度等。

1.2 治疗依从性ITT分析方法不仅仅考虑了接受实际治疗的患者，还包括那些没有按照治疗方案完成治疗的患者。

因此，治疗依从性也是ITT反应的重要指标之一。

治疗依从性可以通过患者的自述、医生的观察以及药物剂量的监测等方式进行评估。

1.3 不良事件除了评估治疗效果和治疗依从性外，ITT分析方法还可以用于评估治疗过程中的不良事件。

不良事件包括治疗相关的副作用、并发症等。

通过比较接受实际治疗和接受安慰剂或对照治疗的患者之间的不良事件发生率，可以评估治疗的安全性。

二、GTT反应的指标GTT（Go To Town）是一种用于评估用户体验的研究方法。

在产品设计和用户界面优化过程中，研究者会邀请用户进行测试，以评估产品的易用性、可理解性和用户满意度等指标。

2.1 用户满意度GTT反应的主要指标是用户满意度。

通过观察用户在使用产品过程中的反应、询问用户的意见和建议，可以了解用户对产品的满意程度。

用户满意度可以通过定量和定性的方式进行评估，如问卷调查、用户访谈等。

2.2 任务完成率除了用户满意度外，GTT分析方法还可以用于评估用户在完成特定任务时的效率和准确性。

任务完成率可以通过记录用户在完成任务时的操作时间、错误次数等指标来评估。

较高的任务完成率意味着产品的易用性更好。

2.3 用户反应时间用户反应时间是GTT反应的另一个重要指标。

关于Meta分析中的森林图解析：之马矢奏春创作1、OR在统计学中是指比值比、优势比, 英文全称是（odds ratio).它的具体意思是在病例－对比研究中, 描述疾病与危险因素关联的指标.OR通常适用于病例对比研究.由于在病例对比研究中无法获抱病例组与对比组简直切发病率, 只能获抱病例组和对比组的流露频率, 因此不能直接用相对危险度描述疾病与危险因素的关系.如：病例组流露某一事件的优势（odds)=a/b对比组流露某一事件的优势（odds)=c/d病例组和对比组流露某一事件的优势比为OR=(a/b)/(c/d)=ad/bca暗示在病例组中流露某一事件后抱病得人, b暗示在病例组中没有抱病的人c暗示在对比组中流露某一事件后抱病得人, d暗示在病例组中没有抱病的人>1 流露与疾病的危险度增加正相关<1 流露与疾病的危险度减少负相关=1 流露与疾病的危险度无关无相关2、OR, 即比值比（odds ratio）, 是病例对比研究中暗示疾病与流露之间联系强度的指标, 又称为比数比, 优势比, 交叉乘积比.楼上说描述疾病与危险因素关联的指标是禁绝确的, 因为这个流露纷歧定是危险因素, 也可能是呵护因素或者既不是呵护因素也不是危险因素.流露史病例对比合计有 a b a+b=n1无 c d c+d=n0合计 a+c=m1 b+d-m0 a+b+c+d=T 从表可见, 病例对比研究比较的是病例组的曾流露率即a/（a+c）和对比组的曾流露率b/（b+d）, 如a/（a+c）＞b/（b+d）, 并经统计学检验证实不同有统计学意义, 则流露与疾病有联系（为危险因素）；如a/（a+c）<b/（b+d）, 并经统计学检验证实不同有统计学意义, 则流露与疾病有联系（为呵护因素）；如果经过统计学检验没有统计学意义, 则该流露与该疾病没有联系.所谓比值就是指某事物发生的可能性与不发生的可能性之比.据上表病例组的流露比值为a/（a+c）/c/（a+c）=a/c；对比组的流露比值为b/（b+d）/d/（b+d）=b/d；而比值比（OR）=病例组的流露比值（a/c）/对比组的流露比值（b/d）即ad/bc.当OR＞1时, 说明病例组的流露频率年夜于非病例组的, 即流露有较高的发病危险性, 流露与疾病之间为正关联；反之, 当OR＜1时, 说明病例组的流露概率低于非病例组的, 即流露有呵护作用, 流露与疾病之间为负关联.疾病与流露联系愈密切, 比值比的数值愈年夜3、RR也叫危险比（risk ratio）或率比（rate ratio）, 或相对危险度.是反映流露与发病（死亡）关联强度的最有用的指标.RR 适用于队列研究或随机对比试验.RR标明流露组发病或死亡的危险是非流露组的几多倍.RR值越年夜, 标明流露的效应越年夜, 流露与结局关联的强度越年夜.即流露组发病率或死亡率与非流露组发病率或死亡率之比.当它有统计学意义时：RR=1, 说明流露因素与疾病之间无关联.RR ＞1, 说明流露因素是疾病的危险因素（正相关）.认为流露与疾病呈"正"关联, 即流露因素是疾病的危险因素.RR＜1, 说明流露因素是疾病的呵护因素（负相关）.认为流露与疾病呈"负"关联, 即流露因素是呵护因素.4、归因危险度（AR）又叫特异危险度、率差（rate difference, RD）和逾额危险度（excess risk）, 是流露组发病率与对比组发病率相差的绝对值, 它暗示危险特异地归因于流露因素的水平.1、eight ％暗示各个试验的权重.一般来说, 对技术资料使用样本量作为权重的衡量依据, 样本量越年夜, 权重越年夜；计量资料则采纳标准差作为权重的衡量依据, 标准差越小, 权重越年夜.2、分类变量：RR和OR的森林图RR和OR的森林图(forest plots) , 无效线竖线的横轴标准为1, 每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线, 其线条长短直观地暗示了可信区间范围的年夜小, 线条中央的小方块为RR或OR值的位置, 其方块年夜小为该研究权重年夜小.若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线, 即该研究无统计学意义, 反之, 若该横线落在无效竖线的左侧或右侧, 该研究有统计学意义.3、数值变量：MD和SMD的森林图MD和SMD的森林图, 无效线竖线的横轴标准为0, 每条横线为该研究的95%可信区间上下限的连线, 其线条长短直观地暗示了可信区间范围的年夜小, 线条中央的小方块为MD或SMD值的位置, 其方块年夜小为该研究权重年夜小.若某个研究95%可信区间的线条横跨为无效竖线, 即该研究无统计学意义, 反之, 若该横线落在无效竖线的左侧或右侧, 该研究有统计学意义.4、。

结合多个研究实例-ITT分析和PP分析的区别Stuart J. Pocock在Journal of the American College of Cardiology上发表了系列文章，介绍了临床研究报告中一些统计学考虑[1]。

主要参考该文章的内容，我们结合一些实例，和大家说说ITT分析和PP分析。

ITT分析意向性分析（Intention-to-treat Analysis, ITT分析）意味着一个临床试验的结果包含全部随机分组患者的随访数据。

目前，RCT研究都将ITT分析作为临床疗效比较的主要分析方法。

ITT分析的优势在于它提供了一个没有偏倚的疗效比较方法（每一个研究对象无论是否都随访至观察终点，都将按照最初的随机分组全部参与最终的统计分析，即不会破坏组间可比性），但是仍有两个问题需要考虑：所有研究对象都有可供分析的全部数据吗？一项临床研究的成败全部靠ITT分析结果合适吗？有关第一点，研究随访过程中不可避免会出现失访，这时候越多研究对象失访，ITT 分析的结果就越远离真实情况。

因此，在临床试验的实施过程中，减少研究对象的失访尤为重要。

保持研究对象较高的依从性是第一步。

此外，当研究对象退出临床试验时，如果可能的话，对他们的随访应该继续下去。

在多数生存分析中，研究对象的实际随访情况差别很大。

一般而言，研究对象的招募需要1-2年，所有的研究对象都会按照一个固定的访视时间进行随访。

如果所有没有出现主要结局的研究对象都随访到了研究观察终点，就可以获得一个真实的ITT分析，并且绘制K-M生存曲线，这时候的删失可以明确为未出现目标结局。

但是，如果患者在随访早期即发生失访，这时候是很难假定其发生是随机的。

例如，失访的患者可能病情更严重，主要结局发生的风险更高，但这些都是无法记录的。

因此，失访是潜在的信息删失，并且可能导致临床疗效比较出现偏倚。

如果失访率以及失访原因在治疗组间不同，疗效比较的结果不免会遭到质疑。

1 DNA分子标记：在DNA分子上检测生物间的差异，是DNA水平遗传变异的直接反映。

DNA分子标记能对各个发育时期的个体、各个器官甚至细胞作检测，不受环境与基因表达与否的限制，数量极多，遍及整个基因组，多态性高，遗传稳定DNA条形码-新的生物身份识别系统（以染色体组为基础）：利用标准的、有足够变异的、易扩增且相对较短的DNA片段对物种进行快速、准确地自动鉴定。

与传统鉴定方法的理论基础不同，DNA条形码技术基于物种基因型的差异，而不是环境密切相关的表现型，克服了传统鉴定方法的诸多缺陷，具有鉴定结果准确、可重复性良好、方法通用性强等优点。

还有助于发现新种和隐种。

DNA条形码的优点：1 以信息稳定的DNA序列为检测对象，每一物种具有各自特定的DNA序列信息，同种生物不同生长期具有相同的DNA序列信息，即使经过加工使其形态发生变化，但其DNA序列信息不会改变，而传统形态学鉴定特征会因趋同性和变异导致鉴定错误；与传统分类方法相比，DNA条形码技术矿大了检测样本的范围，即使样本部分受损也不会影响鉴定结果。

2 能够抛开形态相似的假象，从基因水平上对传统分类方法难以区分的类群进行物种鉴定。

3 建立DNA 条形码数据库，不但可以一次性鉴定大量物种，而且可以提供各物种的明确信息；不仅能够弥补传统分类学对物种形态描述的不足，而且还可以加快对已知物种的识别速度；同事有助于发现新物种。

4 在DNA条形码技术的基础上研制简便和高效的条形码扫描仪，可以加快物种鉴定和进化研究的步伐，有益于推进分类学研究基础薄弱的国家，尤其是发展中国家物种鉴定及进化研究的步伐。

传统鉴定（中药材四大传统鉴定方法：基原鉴定、性状鉴定、显微鉴定和理化鉴定）的缺点：基原鉴定和性状鉴定难以区分形态性状相似的近缘种，且药用植物形态性状易受地理生态环境、生长期等因素影响，从而影响鉴定结果的准确性；理化鉴定中的活性成分易受其生理条件、采收时间的因素的影响，同时对化学成分相似的物种也较难区分。

《循证医学》名词解释与简答题：(-)名词解释I类：背诵等级(★★★★★)L循证医学：是慎重、准确、明智地应用当前所能获得的最佳研究证据来确定患者的治疗措施。

循证医学将最好的研究证据与临床医生的技能、经验和患者的期望、价值观三者完美结合，并在特定条件下得以执行的实用性科学。

2、原始研究证据(primary research evidence):直接在受试者中进行单个有关病因、诊断、预防、治疗和预后等试验研究所获得的第一手数据，进行统计学处理、分析、总结后得出的结论。

3、二次研究证据(secondary research evidence):尽可能全面收集某一问题的全部原始研究证据,进行严格评价、整合、分析、总结后所得出的综合结论，是对多个原始研究证据再加工后得到的证据。

包括：①系统评价、②临床实践指南、③临床决策分析、④临床证据手册、⑤卫生技术评估、⑥实践参数。

4、证据质量：指在多大程度上能够确信疗效评估的正确性。

5、推荐强度：指在多大程度上能够确信遵守推荐意见利大于弊。

6、董信区间：是按照预先给定的概率(1-a,常取95%或99%)去估计未知总体参数(如总体均数、总体率、总体RR或总体OR等)的可能范围，这个范围被称为所估计参数值的置信区间。

7、董信区间的用途：用于估计总体参数从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值(参数);用于假设检验(95%的CI与a为0.05的假设检验等价)。

8、Meta分析：是对相同主题的一组同质性符合要求的文献量化分析。

以同一主题的多项独立研究结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。

9、森林图(forest plot):是由多个原始文献的效应量及其95%的可信区间绘制而成，纵坐标为原始文献编号，横坐标为效应量尺度，按照一定的顺序，将各个研究的效应量及其95%的可信区间绘制到图上。

意义：描述每个原始研究的效应量分布及其特征，展示研究间结果的差异情况。

itt的名词解释
ITT是“收入贸易条件”的缩写，反映的是一国的出口基础上的总进口能力，相当于价格贸易条件与出口量的乘积，被认为是出口商品的购买力。

收入贸易条件指数是将贸易条件指数乘以出口贸易量指数，是一定时期内出口量指数与商品贸易条件指数的乘积。

其计算公式为：I=（PX/PM）QX，其中，I代表收入贸易条件指数，QX代表出口量指数。

ITT是一个经济学概念，常用于评估一个国家或地区的贸易状况。

它可以帮助政策制定者了解该国出口商品的购买力，从而制定相应的经济政策，促进经济发展和国际贸易的增长。

收入贸易条件指数的变化对国家层面带来的影响也是不可忽视的，对国家的投资能力、国民福利等方面都有一定的改变。

ITT与PP的不同
ITT（Intention-To-Treat，意向性分析），PP（Per-Protocol，遵循研究方案分析），二者是临床研究结果分析的不同方法。

ITT即intent-to-treat，是对所有符合方案要求经随机分组进入研究，开始治疗的病例进行统计分析(包括对脱落病例的评价)，以评价总的处理效果。

PP即per-protoc01，只对依从性好（一般用药量在80---120％)，遵照方案基本完成治疗计划的受试者进行统计分析，评价处理措施的效能。

拓展资料
数据集就是指在统计分析时，将哪些数据收集起来进行研究。

ITT 和PP的不同就体现在所分析的数据集上。

其中，ITT所分析的数据集为：全分析集（Full Analysis Set），也就是说，只要受试者已经入组、至少服用了一次研究药物，即使后期由于不良反应等退出了试验，仅经历部分试验过程，但由此产生的数据仍纳入统计分析。

PP所分析的数据集为：符合方案集（PerProtocol Set），这是全分析集的一个子集。

顾名思义，符合方案集包含的是严格按照方案执行试验过程的受试者，他们完成了方案设计的全过程用药。

由于临床试验分析时有不同的统计分析集可供选择，而选择不同分析集将可能使分析结果不一致：其中，ITT通常会使两组间差异不那么容易被发现，分析结果通常较为保守；PP则通常会夸大两组间的差异。

不同类型的临床试验应选用各自适宜的分析方法。

临床试验中的意向性分析（ITT）原则介绍近年来，术语Intention-To-Treat(ITT)，在国外药品临床试验有关的期刊上出现的频率很高，受到广泛重视，得到许多实际应用。

ICH-E9［1］对该原则的各种表述和不同用法进行了协调。

为便于理解和掌握，我们需从ITT的早期文献开始。

ITT是由Austin Bradford Hill （1897-1991）首先引入的，在先后出过12版的著作“医学统计原理”中，从第6版(1955)开始出现这一用语。

我们从该书第7版(1961)找到一段介绍ITT原则的叙述和实例，比较易于理解和接受:患者被分到处理组或对照组(符合伦理原则)以后，在试验和进一步观测过程中，会出现出组情况。

这种出组在临床试验的特定情况，常常各组之间例数是不平衡的,这种差别影响到它们之间作比较的合理性……举一个特殊例子，肺癌患者被随机分配到肺切除和辐射治疗组中，在手术时发现有不可能完成手术的病例，只好因不能手术而出组;但在辐射治疗组则肯定没有这种情况。

通过此例不难看出，肺癌患者只有在手术以后发现病情过重才不能完成手术，如果从该组排除，不仅在数目上与辐射治疗组不平衡，而且要比较的两组在病情构成上也因此改变。

由此看来，还是按原来的随机分组进行分析才较合理，即贯彻原来设计的处理意向。

在我国，至少在1993年，汤旦林和王松柏就介绍过ITT原则的基本思路和做法。

他们指出“在临床试验的实践中，特别是未能采用双盲法的时候，部分受试者在被随机地分配到新法组后可能要求采用标准疗法。

如果不理会这种要求，将违反自愿原则。

倘若将这种患者转到对照组中去或将其试验结果剔除不计都将破坏随机化原则并引入选择性偏性。

Ze len为了克服这种困难，于1979年提出了一种新颖的设计方案：将受试者随机分为标准疗法组和新药组；分到新药组的受试者如要求采用标准疗法应予同意；最后，当比较两组疗效时，应将原先分到新药组而后来转到标准疗法组的受试者的数据仍旧放回到新药组去进行统计分析。

统计名词解释pint————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：统计名词解释变异（v a r i a n c e）描述一个总体中不同个体之间的差异总体(p o p u l a t i o n)根据研究目的确定的所有同质个体构成的全体样本(s a m p l e)在总体中随机抽取的部分具有代表性的个体误差（e r r o r）泛指观测值与真实值之间的差异，或样本统计量与总体参数之间的差异系统误差仪器未调零，标准试剂未校正，医生掌握疗效标准的偏高、偏低等因素导致的观察结果倾向性的偏大、偏小，是必须避免的随机测量误差由各种偶然因素造成的同一对象多次测量所得结果不同，是无倾向性的，必须控制在一定的范围内。

随机误差常用标准差，方差等来度量抽样误差由抽样不同引起的样本统计量与总体参数间的差异（须进行分析），常用标准误来度量样本统计量根据样本计算得出的某些数值特征称为统计量。

统计量有众数，平均数，中位数等等。

总体参数描述总体特征的概括性数字量度，它是研究者想要了解的总体的某种特征值小概率事件当一件事件发生的可能性≤0.05则认为这个事件发生的可能性很小，在一次抽样中几乎不可能发生概率（p r o b a b l i t y）描写某一事件在一定时间，地点，条件下发生的可能性大小的一个量度。

均数（m e a n）是描述一组同质的呈正态分布的计量资料集中趋势（平均水平）的指标几何均数(g e o m e t r i c m e a n,G）是描述一组同质的呈对数正态分布的计量资料集中趋势（平均水平）的指标。

中位数(M)一组同质的变量值顺序排列，位置居中的那个数为中位数。

是描述一组同质的呈偏态分布的计量资料的集中趋势。

全距（极差,R a n g e,R)一组变量值中最大值与最小值之差=M a x x–M i n x标准差(s t a n d a r d d e v i a t i o n)标准差是描述一组同质的呈正态分布的计量资料变异（离散）趋势的指标。