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将连续测量转换为成功或失败，可能简化展示，但也可能丢失信息，并夸大阈值附近的细微差异。这一决策需要有科学依据，而不能仅为使表格更易阅读。
明确问题与假设
首先说明连续测量回答的问题。若拟采用二分类定义，应评估阈值来源、对测量误差的敏感性，以及对样本量的影响。说明平均变化值和应答比例汇总的是不同信息；不能自动认为两者中的任何一个可以代表另一个。
假设性研究示例
在一项假设试验中，两组平均变化相近，但许多受试者位于所选阈值附近，导致应答率看似不同。团队同时审查数据分布和阈值依据，而不是在查看结果后选择产生最大差异的阈值。
设计审查核查要点
- 记录支持阈值选择的临床依据和独立证据。
- 检查截点附近的测量变异如何改变受试者分类。
- 比较连续和二分类汇总的信息需求与样本量需求。
记录决策及其局限
经认可的分析计划应明确主要汇总指标，以及另一指标的支持性作用。缺乏论证时，不应将一个精确截点表述为本身就具有意义。若要研究其他阈值，应前瞻性说明其目的；不得以验证性结论的确定程度来呈现探索性评估，并应讨论选择效应。
常见问题
- 二分类终点总是更容易解释吗？
- 展示可能更简单，但这并不能解释截点附近差异的意义。
- 它是否使连续变量分析变得不必要？
- 不是。分布和效应量可以揭示应答率未能体现的信息。