数据清洗：检查数据的完整性、准确性和一致性，处理缺失数据，识别和纠正异常值或错误数据。

数据转换：根据分析需要，对数据进行适当的转换，如分类、标准化等。

数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，确保数据的一致性和可比性。

描述性统计分析：计算平均值、标准差、中位数、百分比等，以了解样本特征和基本分布。

组间比较：

学生t检验：用于比较两组连续变量的平均值差异。

方差分析（ANOVA）：用于比较多个组之间的连续变量差异。

卡方检验：用于比较两组分类变量的差异。

非参数检验：如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等，适用于不满足正态分布假设的数据。

生存分析：对于评估事件发生时间的试验，使用Kaplan-Meier分析和Cox比例风险模型来评估治疗效果和生存时间。

回归分析：探索和评估不同因素对试验结果的影响，可应用线性回归、逻辑回归或其他回归模型。

数据完整性评估：确保数据全面、完整，没有遗漏或缺失。

准确性评估：评估数据的真实性和可靠性，包括数据输入、处理和解读的准确性。

一致性评估：确保数据在不同环节的一致性，包括数据的逻辑一致性和数据的内外部一致性。

可追溯性评估：确保数据能够追溯到原始记录，确保数据的真实性和可靠性。

结合数据分析结果：根据数据分析的结果，评估干预措施的效果和统计学显著性。

考虑试验目标和研究设计的局限性：在解读结果时，要考虑到试验的设计、样本量、随机化等因素对结果的影响。

评估临床意义：除了统计学显著性外，还要考虑结果的临床意义、安全性和副作用等方面。

整理和报告结果：将试验结果以研究论文、摘要、图表和图形等形式进行整理和报告。

确保准确性和透明度：确保结果的准确性、透明度和合规性，并遵循相关的报告指南和期刊要求。