在设计随机临床试验（randomized clinical trials）时，需要将每位研究对象随机分配，以接受不同的治疗方法，来确定一种方法是否比另一种方法更好。然而，在研究实施过程中，难免会遇到一些研究对象可能不遵从方案中规定的治疗，比如转向其他随机治疗，服用非试验药物，或无法继续坚持既定的研究方案。这些情况会导致随机化不再“随机”，在分析试验数据时必须考虑到，否则将会影响试验结论的准确性。

按照惯例，临床试验的评估分析是以意向治疗（ITT）原则为基础的，即根据研究对象被随机分配到的治疗方法，而非最终接受的治疗方法来比较他们的结果。然而，当出现研究对象不依从的情况时，基于ITT原则的分析将无法捕捉到研究对象若依从该治疗的效果。因此，为了调整不依从性，可以对临床试验结果进行统计学调整。

调整方法

简单方法

最简单的调整方法即在分析试验数据时，直接忽略不依从研究对象的部分或全部数据。其中一种经典的方法是“符合方案分析”（per-protocol analysis），即只纳入参与者遵守治疗方案时的数据。然而，某些情况下，依从与不依从原始治疗方案的患者，可能在疾病风险上有着根本的差距，直接剔除不依从者的数据可能会产生偏倚，从而无法反映治疗的真实疗效。