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不知道哪些人构成分母，就无法解释百分比。随机化受试者、有测量值的人和参加某次访视的人，可能代表不同人群。标题和脚注应解释这些差异，而不是让读者自行推断。
明确问题与假设
为每个变量定义分母规则和缺失观测值的展示方式。若某些百分比使用所有受试者，另一些使用可用测量值，应明确展示。由于可以多选或存在舍入，各类别合计可能不同；应解释适用规则。仅有分析人群标签，并不能决定每个单元格的分母。
假设性研究示例
在一张假设结果表中，一组缺失问卷更多，却将答卷者中较高的成功百分比展示得仿佛描述整个组。团队展示分母和缺失计数，单独评估缺失如何影响解释，而不是仅依赖看起来有利的百分比。
设计审查核查要点
- 用实际采用的分子和分母验证每个百分比。
- 标明不同变量、访视或类别之间变化的分母。
- 在整个表格中一致呈现缺失类别和多选规则。
记录决策及其局限
经认可的表格应使独立审查者能够重新计算百分比。不得为视觉简洁而删除必要分母信息。比较不同访视时，应解释作出贡献的人可能变化。叙述不应将可用观测中的比例表述为所有受试者的确定结局；应在数值汇总旁报告不确定性和缺失局限。
常见问题
- 一个N标题就足以覆盖每个单元格吗？
- 不同变量的数据可用性不同时，需要额外说明。
- 百分比总和必须是一百吗？
- 多选和舍入可能使总和不是一百；应解释原因。