目的 临床试验中干预不依从问题通常无法避免，分析方法不当会导致结果偏倚，非劣效研究尤其如此。本研究针对三臂非劣效临床试验，建立Bayes因果模型，实现对干预依从人群的效应估计。方法 基于主分层思想，按依从性类型将试验人群分层，从而转化为不同依从性人群的结局混合分布识别问题。通过构建Bayes模型和使用DA(data augmentation)算法，实现结局参数后验分布估计和统计推断。通过模拟研究，比较本研究提出方法与传统的意向性治疗(intention-to-treat, ITT)、遵循研究方案(per-protocol, PP)及实际接受治疗(as-treated, AT)分析的统计性能。结果 当依从类型与结局相关时，传统的ITT、PP及AT分析均存在较大偏倚；本研究提出方法在依从类型与结局相关和不相关两种情况下，均能够将偏倚控制在较小的范围。结论 对于存在较严重干预不依从问题的非劣效临床试验，本研究提出方法较传统分析可以更好地控制分析偏倚。