Die Intention-to-treat-Analyse ist eine statistische Analysetechnik zur Behandlung von fehlenden Daten in randomisierten Interventionsstudien.

Die Intention-to-treat-Analyse schließt alle Studienteilnehmer ein, unabhängig von ihren tatsächlichen Umständen.

Das Hauptziel der Intention-to-treat-Analyse ist es, Dinge wie Effektaussperrung und Selektionsbias beizubehalten.

Die Intention-to-treat-Analyse ist ein gängiger Ansatz zur Datenanalyse in klinischen Studien, die randomisierte Proben verwenden.

Wenn einige Studienteilnehmer nicht abgezogen werden, kann die Intention-to-treat-Analyse verwendet werden, um die tatsächliche Wirkung der Behandlung abzuschätzen.