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在隨機對照試驗中常會有一些受試者因為各種原因被排除，如失訪而導致無法觀測結局指標，或者因與研究方案背離（如誤用其他幹預措施或未接受治療、依從性差、不符合納入標準等）。另外，若某些特定結局指標變量的測量需要依賴其他變量，這樣可能會導致全部受試者的某些結局指標無法測量。在分析時，如果將部分受試者排除在外，那麼對幹預措施效果的估計就可能產生偏倚。意向性分析則是指不論在試驗後續情況如何，當初所有參與隨機分組的受試者均統統納入分析。意向性分析之所以被廣泛接受，關鍵在於其本身是無偏倚的，同時又能解決非常貼近臨床實際情況的問題。
以下為意向性分析的處理原則：
1. 無論受試者實際接受了何種幹預措施，均按照當初隨機分組統計；
2. 測量所有受試者的結局指標；
3. 將所有參與隨機分配的受試者納入分析。這些原則是否應同時使用，目前還沒有定論。但第一條原則已被廣泛接受，第二條原則通常認為不可行，而第三條因涉及對結局未知的受試者缺失數據的估計，仍存有爭議。
針對數據完整的受試者分析常被稱為「可用病例分析」。有些臨床試驗只報告了那些完成試驗受試者的分析結果以及那些依從（或部分接受）幹預方案受試者的分析結果，一些作者誤認為這類分析就是意向性分析，但實際上這只是「符合方案分析」。此外，還有一些研究者只對那些實際接受幹預的受試者進行分析而忽略其隨機分配情況（即「完成治療分析」）。因此，作者在臨床試驗報告中所描述的ITT分析，通常需要根據其提供的詳細資料進行核實判斷。
許多人（不是所有人）認為「可用病例分析」和ITT分析並不適用於不良反應分析，理由就是有的受試者實際上並未接受某種治療，卻將發生的不良反應歸因於該種治療顯然不合理。同時由於ITT分析可能使結果趨向為無差別，並不適合等效性檢驗或非劣效檢驗。
大多數情況下，作者至少應該從文獻中提取出可用於「可用病例分析」的數據。如有可能，儘量重新納入可避免被排除的受試者數據。在個別情況下，有可能將文中和表格提供的信息以及從作者處獲取的被試驗報告排除但有隨訪數據的受試者信息結合起來，從而實現真正意義的ITT分析。若有這樣可能，不需要對研究結果進行填補，應儘量採用此種方法進行真正的ITT分析。
否則，只能通過填補數據的方法來進行意向性分析，這就涉及對沒有記錄結局的受試者結局做出假定，但多數情況下，這樣的估算分析與「可用病例分析」相比，只有在精確性中存在明顯的毫無根據的擴大的情況下才會有不同。對缺失數據過多的試驗結果進行評價終究要涉及主觀判斷、以權衡利弊。須知，統計分析並不能完全彌補數據本身的缺陷。因為沒有假設能充分反映真實的情況，所以應使用多種方法進行敏感性分析、以全面評估假設可能造成的影響。
在接下來的兩期內容中，我們將介紹一些針對二分類變量或連續性變量缺失數據的處理方法。儘管可以估計缺失數據，但在目前最明智的選擇還是只對數據完整者進行分析，並評估這些缺失數據對偏倚風險的潛在影響。通常在研究方案及系統評價的方法學部分應詳細報告缺失數據的填補方法及其基於的假設。
如果單個受試者數據可用，則可以考慮進行周密地敏感性分析。系統評價者在這個階段可以參閱處理臨床試驗中缺失數據的大量文獻。若有可能，一旦獲取個體受試者的數據，就應把那些在研究報告中被排除分析的受試者重新納入。若在分析中對這部分重新納入對象的詳細信息報告不全，應向臨床試驗者索取必要信息資料。
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