1.
Comment votre résultat primaire sera-t-il évalué ?
Régression linéaire ? Régression logistique ? Quelles sont vos covariables et vos facteurs de confusion ? Comment tenir compte de la randomisation en grappes ? Modèle à effet aléatoire ? Modèle à effet fixe ? Quel logiciel allez-vous utiliser ?
2.
4.
Vérifiez les données manquantes et non plausibles.
Examinez l'utilisation d'un collecteur de données. La qualité des données est-elle hétérogène ? Existe-t-il des effets de plafond ou de plancher ? Rechercher des "cohérences épidémiologiques".
3.
5.
Contrôles de la qualité des données.
Distribution des scores, accord inter-juges, fiabilité test-retest, fiabilité interne, comparaison avec les normes, corrélation avec les variables attendues, différences entre les testeurs.