在马来西亚进行体外诊断（IVD）产品的临床试验中，数据清理是试验数据质量和准确性的重要步骤之一。以下是数据清理的一般步骤：
数据收集和录入：首先收集试验数据，并录入到数据库或数据管理系统中。数据录入过程准确无误，可采用双重录入或验证方法数据的准确性。
数据验证：对录入的数据进行验证，包括逻辑检查、范围检查、一致性检查等。检查数据是否符合预设的逻辑关系和合理范围，以及是否与其他数据一致。
数据清洗：对数据进行清洗，发现并纠正数据错误、缺失或不一致。常见的数据清洗方法包括查找和修复错误数据、填补缺失数据、剔除异常值等。
异常数据处理：处理试验中出现的异常数据，包括异常值、缺失值、重复值等。根据试验设计和数据特点，采取适当的方法处理异常数据，数据的准确性和可靠性。
数据追溯：能够追溯每一步数据的来源和处理过程，建立数据追溯系统，记录数据的处理过程和结果，以保障数据的可靠性和可追溯性。
数据质量控制：建立数据质量控制机制，定期监控数据的质量和准确性，及时发现并纠正数据问题，试验数据的可靠性和一致性。
数据审查和审核：对清洗后的数据进行审查和审核，数据的准确性、完整性和一致性。审查人员应根据预设的标准和程序对数据进行审核，及时发现并纠正数据问题。
数据备份和存储：对清洗后的数据进行备份和存储，数据的安全性和可靠性。建立数据存储和备份系统，定期备份数据，并数据存储安全。
数据报告和分析：对清洗后的数据进行报告和分析，生成相应的报告和统计分析结果。根据试验目的和研究问题，对数据进行合理的分析和解释，以支持试验结果的科学性和准确性。
以上是一般性的数据清理步骤，制造商在进行IVD产品的临床试验时应根据试验的性质、规模和法规要求合理设置数据清理流程和措施，并数据清理过程符合临床试验的伦理和法规要求。
