收集和整理试验数据，包括血氧仪测量结果、患者的临床信息和其他相关数据。确保数据的质量和准确性。

使用描述性统计方法，如均值、标准差、中位数、百分位数等，对数据进行总结和可视化，以了解数据的分布和变异情况。

识别和处理异常值，确保它们不会影响数据的分析结果。

使用假设检验方法来比较不同组之间的差异。例如，使用t检验、方差分析、卡方检验等方法，以确定差异是否具有统计学意义。

计算置信区间来评估参数估计的不确定性，如均值、风险比、相对风险等。

如果试验涉及时间相关的事件，例如生存时间，使用生存分析方法，如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，来分析生存曲线和风险因素。

使用方差分析来评估不同因素对试验结果的影响，例如不同治疗组之间的差异。

进行相关分析，以确定不同变量之间的关系，例如血氧仪数据与患者临床特征之间的相关性。

使用多元回归分析来控制潜在的混杂因素，评估多个变量对试验结果的影响。

进行子组分析，以确定特定亚组（例如性别、年龄、疾病严重性）在试验结果中的不同反应。

使用数据可视化技术，如散点图、箱线图和直方图，以帮助呈现和理解数据。

将分析结果清晰地报告，解释统计学发现，并讨论其临床或科学意义。

进行稳定性分析，以评估试验结果在不同子组或时间点的一致性。

验证数据的准确性和一致性，确保分析的可信度。

在所有分析步骤中，确保受试者的个人信息和隐私得到妥善保护，遵守相关法规和伦理要求。