关键变量：确定试验所需的关键变量，包括人口统计学信息、基线特征、试验期间的数据点、终点数据等。

数据来源：明确每个变量的数据来源，如实验室检测、影像学检查、问卷调查等。

数据收集表（CRFs）：设计纸质或电子版的病例报告表（CRFs），所有关键数据都有相应的记录项。

电子数据采集（EDC）系统：如使用电子数据收集系统，系统功能齐全，符合试验需求，并经过验证和质量控制。

数据收集标准操作程序（SOPs）：编写详细的SOPs，指导研究人员如何收集、记录和存储数据，流程标准化和一致性。

培训：对所有参与数据收集的人员进行培训，他们了解和遵循数据收集流程和规范。

数据录入：将纸质CRFs的数据准确录入电子数据库，或直接通过EDC系统收集数据。

双重录入：为提高数据录入的准确性，可以采用双重数据录入方法，由两名独立的人员分别输入数据，然后进行比对和验证。

数据核查：进行数据逻辑检查和一致性检查，识别并纠正录入错误。

研究假设和目标：明确研究假设和分析目标，分析方法和统计测试与研究目的相符。

分析变量：确定主要和次要分析变量，包括终点变量、协变量和调整因素等。

统计方法：选择适当的统计方法和分析模型，如描述性统计、假设检验、多变量分析等。

数据清理：在数据分析前，进行数据清理，处理缺失值、不一致数据和异常值，数据集的完整性和准确性。

数据锁定：在数据准备完成后，对数据进行锁定，防止数据在分析前后被修改。

基线特征：进行基线特征的描述性统计，汇报受试者的人口统计学信息和基线数据。

数据分布：分析关键变量的数据分布情况，检查是否符合假设条件。

主要终点分析：对主要终点进行假设检验，评估试验干预的效果。

次要终点分析：分析次要终点，提供对主要结果的支持性信息。

亚组分析：根据预先定义的亚组，进行分层分析，评估不同亚组间的差异。

回归分析：使用多变量回归模型，控制混杂因素，评估干预效果和关键变量之间的关系。

敏感性分析：进行敏感性分析，检验结果的稳健性。

结果解读：解读分析结果，评估其临床和统计意义，结论与研究假设和目标一致。

报告撰写：撰写详细的统计分析报告，包括数据描述、分析方法、结果和结论。

数据加密：使用数据加密技术，数据在传输和存储过程中的安全。

访问控制：限制数据访问权限，仅授权人员可访问和修改数据。

定期备份：定期备份数据，数据不会因意外丢失。

恢复计划：制定数据恢复计划，以应对数据丢失或损坏的情况。