19. 法国医疗器械临床试验CRO服务对于临床试验结果的统计分析有何支持？

制定统计分析计划：根据试验设计和研究目的，制定详细的统计分析计划，包括分析方法、假设检验、数据模型和灵敏性分析等内容。

数据准备：试验数据的准备工作充分，包括数据的收集、录入和格式化，以便进行后续的统计分析。

数据清洗和验证：执行数据清洗和验证程序，识别和处理数据中的错误和不一致性，数据的质量和准确性。

常用的统计方法：应用各种常见的统计方法，如描述性统计、推断统计（如 t 检验、方差分析）、相关分析、回归分析等，对试验数据进行详尽的分析。

复杂数据分析：对复杂的试验设计和数据结构，如多中心试验、交叉设计、因素分析等，提供的统计分析支持。

结果解释：对统计分析的结果进行解释，包括主要结果的描述、统计显著性和临床意义的解释，结果符合试验的科学目的。

报告撰写：撰写统计分析部分的报告，清晰地呈现分析方法、结果和结论，与试验的其他部分协调一致。

图表和图形：通过图表、图形和数据可视化工具，直观地展示试验数据的分布、关联和趋势，帮助研究团队和客户理解和解释数据结果。

数据分析的质量保障：统计分析过程符合GCP和法规的要求，数据处理的合法性和完整性得到维护和保障。