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全分析集、安全性集或符合方案集等标签，本身并不能确定纳入哪些受试者。针对每种分析目的，纳入、排除和治疗组归属规则都需要明确、有依据且可复现。
明确问题与假设
为每个分析集明确目标、所需信息、进入条件和组别分类。按随机分配分析和按实际接受治疗分析，可能回答不同问题。方案偏离和测量缺失的处理规则应足够清楚，使其能够在不依据已观察治疗结局选择决策的情况下应用。
假设性研究示例
在一项假设试验中，一名已随机化受试者未接受任何给药，另一名则接受了错误产品。团队不会在每张表中强制采用同一种分类。每项决定均遵循该特定分析人群的科学目的和预设治疗分组规则，并透明记录。
设计审查核查要点
- 为每个规定的分析人群推导受试者层面的纳入标记。
- 检查排除原因中是否存在重复、不一致或相互矛盾的分类决定。
- 核对受试者流程计数与数据集及相应分析表格是否一致。
记录决策及其局限
验收意味着独立程序员能够使用相同规则复现受试者名单。应记录盲态审查决定、后续变更及其时间。熟悉的分析人群标签不能成为未解释排除或选择性报告的理由。叙述应明确哪个人群回答哪个问题，以便读者恰当评估估计值。
常见问题
- 每项分析必须使用相同人群吗？
- 不同目标可能需要不同人群，且应明确解释差异。
- 仅有分析人群标签就足以定义吗？
- 不够。需要可操作的纳入、排除和组别归属规则。