标准化：使用标准化的数据采集工具，如临床研究表单（CRF）或电子数据采集系统（EDC），以数据的一致性和准确性。

完整性：所有受试者的数据被完整记录，包括基线数据、干预数据和随访数据。

数据验证：对数据进行实时验证和检查，数据的准确性和完整性。包括对数据输入错误、遗漏或不一致性进行纠正。

数据清理：定期进行数据清理，处理数据中的异常值、重复数据或错误记录。

安全性：数据的安全存储和备份，防止数据丢失或泄露。遵守数据保护法规，如《个人信息保护法》（PIPL）等。

保密性：保护受试者的隐私，数据于经过授权的人员访问，并采取加密措施保护敏感信息。

长期保存：对临床试验数据和相关文件进行长期存档，数据的保存符合法规要求，并能够追溯。

归档管理：建立规范的归档管理系统，文件的完整性和可追溯性。

统计分析计划（SAP）：制定详细的统计分析计划，明确分析的方法、统计模型和假设检验，分析的科学性和合理性。

数据处理：根据统计分析计划进行数据处理和转换，数据适合于统计分析。

统计方法：选择适当的统计方法和模型进行数据分析，能够有效回答研究问题。常用的统计方法包括描述性统计、推断统计、方差分析、回归分析等。

结果解释：对分析结果进行解释，结果的准确性，并结合试验目标进行讨论。

报告撰写：撰写详细的统计分析报告，包括数据分析的方法、结果、图表和统计结论。报告内容清晰、准确。

透明性：在报告中详细描述统计方法和结果，研究的透明度和可重复性。

审查和验证：对统计分析过程和结果进行审查和验证，分析的准确性和可靠性。

偏差处理：识别和处理统计分析中的潜在偏差，如选择偏差、信息偏差等。

GCP规范：遵守《良好临床实践》（GCP）规范，数据管理和统计分析符合国际和国内的要求。

法规要求：遵守国家药品监督管理局（NMPA）和其他相关监管的法规要求，如数据保护和隐私法规。

行业标准：遵循相关行业标准和指南，如国际临床试验数据标准（CDISC）、统计数据报告指南等。

标准操作程序（SOPs）：制定和执行标准操作程序，数据管理和统计分析的规范化和一致性。