完整性檢查：確保收集到的所有數據都完整無缺，沒有遺漏。

準確性驗證：通過比對不同數據源或重復測量，驗證數據的準確性。

一致性分析：檢查數據是否在不同的時間或條件下保持一致。

缺失值、異常值和離群值處理：識別并處理這些值，確保它們不影響整體分析。

基本特征總結：計算平均值、標準差、中位數、百分位數等統計量，以描述數據的基本特征。

數據分布展示：使用圖表和圖形（如直方圖、箱線圖等）展示數據的分布情況。

趨勢分析：通過時間序列圖或其他圖表分析數據隨時間變化的趨勢。

組間比較：

t檢驗：用于比較兩組連續變量的平均值差異，例如比較使用3D數字化成像觀察系統前后的某項指標。

方差分析（ANOVA）：用于比較多個組之間的連續變量差異，如不同劑量或不同治療方法的比較。

卡方檢驗：用于比較兩組分類變量的差異，如治療效果的分類（有效、無效等）。

非參數檢驗：當數據不滿足正態分布假設時，使用非參數檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。

生存分析：如果試驗關注事件發生時間（如患者存活時間），則可以使用生存分析方法，如Kaplan-Meier分析和Cox比例風險模型。

主要終點評估：重點關注試驗的主要終點結果，評估干預措施的效果和統計學顯著性。

臨床意義評估：結合臨床實際，評估結果的臨床意義，如治療效果、安全性、副作用等。

安全性評價：分析患者在使用醫療器械后的安全性，包括不良事件發生率、嚴重程度等。

對照組比較：將試驗組的結果與對照組進行比較，以評估3D數字化成像觀察系統的優越性和獨特性。

穩健性評估：通過改變對照組選擇、樣本容量、分析方法或統計模型等參數，評估試驗結果的穩健性。

假設條件檢驗：檢查統計方法所依賴的假設條件是否滿足，如正態性、方差齊性等。

結果整理：將試驗結果以研究論文、摘要、圖表和圖形等形式進行整理。

透明度與合規性：確保結果的準確性和透明度，遵循相關的報告指南和期刊要求。

結果傳播：將結果分享給醫療專 業人員、監管機構、患者等，以促進產品的廣泛應用和改進。