很多医生在阅读文献时，会对研究方法部分的一些统计学术语感到困惑。今天就让我来为大家介绍一下RCT的统计方法中经常用到的ITT分析(Intention-to-treat Analysis)。

2016年7月N Engl J Med杂志发表了EMPA-REG OUTCOME研究[1]的次要结局——心血管高危的2型糖尿病患者中，使用恩格列净与肾脏疾病发生的关系[2]。该研究的统计方法提到了ITT分析。那么一个设计良好的RCT应该怎么分析，ITT分析又是什么呢？

RCT在结果分析时应当从两方面去考虑：基线资料是否均衡可比，结局是否有差异。首先，通过描述并比较各组研究对象的基线特征，了解各组之间的基线资料是否均衡可比。之后，在基线特征均衡可比的前提下比较结局指标是否有差异。不同的数据类型，所采用的统计分析方法也不同，具体的方法等以后慢慢给大家介绍。

需要注意的是，在很多RCT中，部分研究对象会不依从试验设计方案。对于这些研究对象的观察数据，应该怎么取舍呢？

RCT中，研究对象对干预措施可能有四种选择（图1），在对疗效分析时可以选择以下两种方法：

图1. RCT分组框架图

比较①组+②组与③组+④组，即包括随机化后的所有研究对象，且不改变最初的分组。这种分析方法维持了原来两组研究对象的可比性，并为统计学检验提供了可靠的基础。在很多的药物临床试验中，ITT分析得到的结果一般是保守的，往往会低估干预措施的真实效果，但因为这种方法没有破坏组间的可比性，且不会夸大试验药物的效果，因此是分析中不能缺少的部分。

只比较②组和③组。它只对依从了干预措施的研究对象进行分析，但由于剔除了依从性差或不依从者，可能会高估药物上市后的真实疗效。