graph TB A["意向性治疗谬误"] subgraph examples["典型案例分析"] B["开快车司机案例"] C["公司负债研究案例"] D["心脏病药物研究案例"] B ~~~ C ~~~ D end subgraph driving_case["开快车司机案例分析"] E["设定标准：
50公里1小时内完成"] F["分组：
快车组vs理智司机组"] G["观察结果：
快车组事故更少"] H["揭示真相：
事故司机被归入理智组"] E --> F --> G --> H end subgraph debt_case["公司负债研究案例分析程"] I["研究发现：
负债公司更赚钱"] J["银行家建议：
公司应适度负债"] K["深入分析研究数据"] L["发现问题：
效益差的公司得不到贷款"] M["揭示偏差：
破产公司被剔除出研究"] I --> J --> K --> L --> M end subgraph medical_case["心脏病药物研究案例分析"] N["研究结果：
定期服药死亡率15%"] O["对比数据：
不定期服药死亡率30%"] P["表面结论：
药物有效"] Q["质疑分析：
病人行为是关键因素"] R["真实原因：
健康状况影响
服药依从性"] N --> O --> P --> Q --> R end subgraph core_mechanism["谬误核心机制"] S["样本自我筛选"] T["结果导致分组"] U["幸存者偏差"] V["因果关系颠倒"] S --> T --> U --> V end subgraph prevention_method["识别与防范方法"] W["检查研究对象完整性"] X["识别样本流失原因"] Y["遵循意向性治疗原则"] Z["质疑研究结论有效性"] W --> X --> Y --> Z end A --> examples --> driving_case --> debt_case --> medical_case --> core_mechanism --> prevention_method classDef default rx:5,ry:5 classDef sgstyle fill:#f0f8ff,stroke-width:2px,rx:10,ry:10 classDef noborder fill:transparent,stroke-width:0px class examples,driving_case,debt_case,medical_case,core_mechanism,prevention_method sgstyle