完整性检查：确保收集到的所有数据都完整无缺，没有遗漏。

准确性验证：通过比对不同数据源或重复测量，验证数据的准确性。

一致性分析：检查数据是否在不同的时间或条件下保持一致。

缺失值、异常值和离群值处理：识别并处理这些值，确保它们不影响整体分析。

基本特征总结：计算平均值、标准差、中位数、百分位数等统计量，以描述数据的基本特征。

数据分布展示：使用图表和图形（如直方图、箱线图等）展示数据的分布情况。

趋势分析：通过时间序列图或其他图表分析数据随时间变化的趋势。

组间比较：

t检验：用于比较两组连续变量的平均值差异，例如比较使用3D数字化成像观察系统前后的某项指标。

方差分析（ANOVA）：用于比较多个组之间的连续变量差异，如不同剂量或不同治疗方法的比较。

卡方检验：用于比较两组分类变量的差异，如治疗效果的分类（有效、无效等）。

非参数检验：当数据不满足正态分布假设时，使用非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。

生存分析：如果试验关注事件发生时间（如患者存活时间），则可以使用生存分析方法，如Kaplan-Meier分析和Cox比例风险模型。

主要终点评估：重点关注试验的主要终点结果，评估干预措施的效果和统计学显著性。

临床意义评估：结合临床实际，评估结果的临床意义，如治疗效果、安全性、副作用等。

安全性评价：分析患者在使用医疗器械后的安全性，包括不良事件发生率、严重程度等。

对照组比较：将试验组的结果与对照组进行比较，以评估3D数字化成像观察系统的优越性和独特性。

稳健性评估：通过改变对照组选择、样本容量、分析方法或统计模型等参数，评估试验结果的稳健性。

假设条件检验：检查统计方法所依赖的假设条件是否满足，如正态性、方差齐性等。

结果整理：将试验结果以研究论文、摘要、图表和图形等形式进行整理。

透明度与合规性：确保结果的准确性和透明度，遵循相关的报告指南和期刊要求。

结果传播：将结果分享给医疗专 业人员、监管机构、患者等，以促进产品的广泛应用和改进。