L’exigence de fidélité et de fiabilité requise lors de la collecte des données lors des études cliniques a pour but de permettre que ces données soient directement exploitables lors de la mise en œuvre du plan d’analyse statistique. Il est donc pertinent de concevoir l’identification des variables statistiques selon deux approches complémentaires : une approche des types de variables basée sur la nature les données (variables issues de mesures, d’observations), et une approche selon les types de variables requis pour mettre en œuvre les méthodes statistiques appropriées (proportion, moyenne, taux, ratio).

Accuracy and reliability of data collected during clinical studies is required to ensure their adequacy to the planned statistical analyses. Consequently, statistical variables should be identified based on two complementary approaches. Firstly, types of variables are related to the nature of the data (observations, measures). Secondly, types of variables are defined in adequation with the statistical methods to be applied (frequency, mean, rate, ratio).