临床试验中的统计学若干问题
医疗器械临床试验统计学问题分析
医疗器械临床试验统计学问题分析医疗器械临床试验统计学问题分析一、引言1.1 背景介绍1.2 研究目的1.3 研究问题二、研究设计2.1 试验设计2.2 研究样本2.3 数据收集方法三、数据分析3.1 数据清理和验证3.2 描述统计3.3 探索性数据分析3.4 假设检验3.5 方差分析3.6 相关分析3.7 回归分析3.8非参数检验3.9信度和效度分析四、结果解释4.1 假设检验结果解释4.2 相关分析结果解释4.3 回归分析结果解释4.4 非参数检验结果解释4.5 信度和效度分析结果解释4.6 结果的临床意义分析五、讨论与结论5.1 结果讨论5.2 患者安全与伦理问题5.3 结论六、附件6.1 数据收集工具6.2 数据清理记录6.3 分析结果表格本文涉及的法律名词及注释：1：伦理委员会：指负责审查和监督临床试验伦理与合规性的组织或机构，确保试验符合伦理要求和法规。
2：研究伦理审查：指在进行临床试验前，需要提交试验方案和伦理审核申请，经伦理委员会审查后批准。
3：统计学分析：指通过数学和概率方法对临床试验数据进行分析和解释，以得出科学结论的过程。
附件：1：试验方案2：伦理审查批准文件3：数据收集工具4：数据清理记录5：分析结果表格注释：1：试验方案：详细描述了临床试验的目的、方法和指导原则的文件，是进行临床试验的依据和指导。
2：伦理审查批准文件：伦理委员会对临床试验方案进行评估和审查后批准的文件，确保试验符合伦理要求。
3：数据收集工具：用于收集试验数据的工具，包括问卷调查表、观察记录表等。
4：数据清理记录：记录数据清理过程中进行的操作和修改，确保数据的准确性和完整性。
5：分析结果表格：包含各种统计分析结果的表格，用于展示和解释试验数据的统计学特征和结论。
临床实验研究中的问题分析
临床实验研究中的问题分析一、引言在医学领域中，临床实验研究是评估新药物、治疗方法及其他医疗干预措施有效性和安全性的重要手段。
然而，随着实验研究的复杂性和数量的增加，一些问题与挑战也随之出现。
本文将对临床实验研究中的问题进行分析，以期提供对相关研究人员的指导和启发。
二、问题一：样本选择偏差样本选择偏差是临床实验研究中常见的问题之一。
由于不同研究人员的选择标准不同，可能导致样本群体的不均衡，从而影响实验结果的准确性和推广性。
为了解决这一问题，研究人员应该在选择样本时要求其代表性，避免任意排除特定人群，同时要尽量扩大样本容量，以提高研究的可靠性和结果的可信度。
三、问题二：实验设计缺陷实验设计缺陷是另一个常见的问题，它可能涉及到随机分组、盲法和对照组等方面。
在实验设计中，研究人员应该采用随机分组的方法，以减少实验结果的偏差。
此外，在实施实验时，应严格遵守盲法，使实验者和被试者不知道自己所属的组别，以减少主观因素的干扰。
对照组的设置也是必要的，以对比实验组的效果，确保实验结果的可信度。
四、问题三：数据分析不准确数据分析的准确性是临床实验研究中另一个关键问题。
在分析实验结果时，研究人员应使用适当的统计方法，并遵循统计学原则，以避免对结果的错误解读。
此外，应确保实验数据的完整性和准确性，在统计分析之前进行数据清洗和质量控制，以消除潜在的偏差和误差。
五、问题四：伦理和安全问题伦理和安全问题在临床实验研究中具有重要性。
研究人员应遵守伦理原则，确保实验过程中的参与者的权益得到保护，包括知情同意和隐私保护等方面。
此外，在进行临床试验时，也必须考虑潜在的风险和安全问题，并采取相应的预防措施，以保证参与者的安全。
六、问题五：实验结果的解读和推广最终，实验结果的解读和推广也是一个重要的问题。
研究人员应该避免过度解读实验结果，并且要谨慎推广实验结果到临床实践中。
实验结果只是一个方面，需要结合其他证据进行综合分析和评估。
此外，实验结果也需要经过其他独立的研究进行验证，以确保其真实性和有效性。
临床试验中的统计学要求【精选文档】
临床试验中的统计学要求临床试验是以病人为研究对象，比较临床治疗干预措施和对照措施的效果及其临床价值的前瞻性研究。
临床试验以人为研究对象，与动物实验不同。
在临床试验中，研究者不能完全支配病人的行为，只能要求病人避免采用某些干扰试验的治疗或行为，因此必须考虑病人的依从性问题.临床试验还必须考虑医学伦理学问题，当新药已被证实对病人弊大于利，尽管试验仍未完成,也要中止.当已经存在经医学验证对试验疾病有效的药物时，使用安慰剂对照是不适当的。
当病人出现紧急情况需要额外治疗措施时，也必须给予。
因此临床试验要面对比动物实验更多的问题，在设计上有着更严格的特殊要求。
新药的临床试验分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期：Ⅰ期临床试验是初步的临床药理学及人体安全性评价试验，观察人体对于新药的耐受程度和药物代谢动力学,为制定给药方案提供依据;Ⅱ期临床试验是随机盲法对照临床试验，对新药有效性及安全性作出初步评价，推荐临床给药剂量；Ⅲ期临床试验是扩大的多中心临床试验，遵循随机对照原则，进一步评价有效性和安全性;Ⅳ期临床试验是新药上市后的监测，在广泛使用条件下考察疗效和不良反应，尤其是罕见不良反应。
本节主要讨论II期和III期临床试验的统计学要求。
例11。
1 临床观察发现急性心肌梗塞后，梗塞区膨出和左心室重构常导致左心室增大和心功能不全。
为研究急性心肌梗塞后长期使用卡托普利治疗对心脏的保护作用，需设计一个药物疗效评价的临床试验,在设计中要考虑以下问题。
1．观察变量的选择（1)主要变量和次要变量主要变量（primary variable）又称目标变量(target variable),即能够为临床试验目的提供可信证据的变量。
临床试验的主要变量一般只有一个，必要时可有多个。
主要变量应易于量化、客观性强、被相关研究领域所公认。
次要变量（secondary variable）是指与试验主要目的有关的附加的变量，也可以是与试验次要目的有关的变量。
两种变量均应在临床试验的设计方案中明确定义，并说明其被选择的理由。
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析在临床试验中，科研设计和统计分析是确保研究结果准确可靠的重要环节。
然而，由于研究者的误判、设计缺陷或统计方法错误等原因，常常出现一些常见的错误，影响着研究的科学性和实用性。
本文将针对临床试验中常见的科研设计和统计分析错误进行辨析，以期帮助研究者更好地设计和分析临床试验。
一、样本量计算错误在临床试验中，样本量的计算是保证研究结果具有统计学意义的前提。
然而，很多研究中样本量的计算存在错误。
常见的错误有两个方面：一是样本量过小，导致研究结果缺乏统计学意义；二是样本量过大，造成研究资源的浪费。
为了避免样本量计算错误，研究者需要在研究设计之前充分了解已有的背景知识和相关文献，根据目标参数的预期值、可接受的显著性水平和统计功效等因素来计算样本量。
确保样本量的合理性和可行性对于有效的科学研究至关重要。
二、样本选择偏倚样本选择偏倚是指试验中某些特定群体被有意或无意地排除在外，导致研究结果的失真。
通常，这种偏倚主要表现在两个方向上，即选择性偏倚和信息偏倚。
临床试验中常见的样本选择偏倚包括招募患者时没有使用随机化方法、仅选择特定的患者群体、忽视非完全随机的分配方法等。
要解决这个问题，研究者应该使用随机化方法，即将患者按照一定的规则随机分配到不同的治疗组或对照组，以保证样本在一定程度上的均衡，降低样本选择偏倚的可能性。
三、结果分析错误结果分析是临床试验中最终总结和解释研究结果的过程。
然而，结果分析中也存在一些常见的错误。
首先，研究者常常没有正确选择适当的统计学方法来分析数据。
例如，某些连续变量数据使用了t检验，而在正态分布假设不成立的情况下，应该使用非参数方法进行处理。
其次，研究者在报告研究结果时常常忽略了效应估计和置信区间。
这些参数能够更全面地反映变量的影响程度和结果的可靠性，并且有助于他人对研究结果的理解和解释。
另外，研究者有时过于依赖显著性检验，而忽略了临床意义的判断。
在一些研究中，虽然结果间差异达到统计学显著水平，但实际上对于临床决策来说并没有太大的实际意义。
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析临床试验是评估新药物、治疗方法和医疗器械有效性和安全性的重要手段。
科学合理的研究设计和统计分析是保证试验结果可靠性和有效性的关键。
然而，由于种种原因，临床试验中常常出现各种错误，这些错误严重影响了试验结果的准确性和可信度。
本文将从设计和统计两个方面，对临床试验中常见的错误进行辨析，并提供相应的解决办法。
一、设计错误辨析1. 非随机分组临床试验需要将研究对象分为实验组和对照组进行比较，如果分组过程不是完全随机，容易引入选择偏倚。
解决办法是使用随机数表或随机化软件进行随机分组，确保分组过程是完全随机的。
2. 样本量计算不合理样本量计算是临床试验设计的重要步骤，样本量过小会导致试验结果的抽样误差较大，无法得出可靠结论；样本量过大会浪费研究资源。
样本量计算应基于实验的预期效应大小、显著性水平和统计功效等因素进行合理估计。
3. 缺乏双盲设计双盲设计是有效控制观察者和被观察者误差的重要手段，可以减少主观因素对试验结果的影响。
临床试验中，应尽量采用双盲设计，使实验组和对照组在临床观察和数据收集过程中得到相同对待。
二、统计分析错误辨析1. P值解释错误P值是判断统计显著性的重要指标，但在解释P值时经常出现错误。
P值并不能表示效应的大小或者概率，它只是一个统计推断的结果。
因此，不应仅仅从P值的大小来断定结果的重要性，还需要考虑置信区间、样本量和实际临床意义等。
2. 没有考虑多重比较问题在一个临床试验中进行多个指标或者多个观察点比较时，忽视多重比较问题容易导致假阳性结果。
为了控制多重比较的误差，需要采用修正方法，如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg方法，来调整显著性水平。
3. 忽略数据分布的假设在进行统计分析时，往往基于一些假设进行，如数据服从正态分布。
如果数据的实际分布与假设不符，可能导致统计推断的错误。
因此，在进行统计分析前，应该对数据的分布进行检验，并采用相应的非参数方法或转换方法进行分析。
临床试验中的统计学若干问题
临床试验中的统计学若干问题——《小胖说统计》系列日志节选（一）前言“统计学基本上是寄生的。
靠研究其他领域内的工作而生存。
这不是对统计学的轻视，这是因为对很多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。
对有的动物来说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。
因此，人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死亡，但一定会变得很弱”－L.J.Savage“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。
”－H.G.Wells统计学研究的是来自各领域的数据，由解决其他领域内的问题而存在并发展。
这一点对临床试验生物统计学也不例外，临床试验的大力发展催生并发展了统计在制药行业的应用。
对于每个从事临床试验工作的人来说，我们并不都需要你通晓每种统计方法的由来，我们需要的是你用一种统计的思维方式来看待和判断临床试验中的问题。
基于此小胖结合自己在临床试验生物统计方面微不足道的经历，于2008年6月推出了自己的日志系列《小胖说统计》，初衷在于在不侧重复杂的统计理论和计算的基础上，通过一些浅显易懂的语言，简单介绍一下临床试验中一些生物统计的基本知识，并希望能成为和广大临床试验同行进行交流的平台。
承蒙广大网友的抬爱，《小胖说统计》推出后受到了大家的认可，至今已发表约180篇博文。
为了方便大家的阅读，应广大网友的要求，特对《小胖说统计》中的主要内容加以节选，所有内容均属个人观点，仅供参考，欢迎大家批评指正。
《小胖说统计》系列日志将会继续进行持续更新，详细内容可参见以下链接： /2113/ucenterhome/5612在此对长期关注和支持《小胖说统计》系列日志的公卫论坛和药物临床试验论坛的广大坛友表示感谢。
统计学是一门科学、一种技术和一门艺术，小胖也只是个入门者，最后借用一论坛网友的话，我是一只小蜗牛，笨笨的，不懈的……小胖（Michael Wen，闻增玉）2009年10月目录前言 (2)一、认识α和β (5)二、临床试验生物统计的BIBLE (6)三、如何从统计角度来review研究方案 (8)四、验证性试验和探索性试验 (11)五、临床试验研究人群的选择 (13)六、主要终点和次要终点 (14)七、复合终点 (17)八、盲法 (20)九、随机化 (23)十、研究设计 (33)十一、多中心临床试验 (38)十二、优效性试验 (42)十三、非劣效试验 (47)十四、非劣效试验和优效试验的转换 (55)十五、从临床试验实例来看样本量的计算 (57)十六、中期分析 (78)十七、分析集 (99)十八、缺失值 (114)十九、离群值 (138)二十、参数估计、可信区间和假设检验 (146)二十一、基线数据分析 (152)二十二、协变量 (155)二十三、亚组分析 (162)二十四、临床试验中的多重性问题 (171)一、认识α和β要了解生物统计在临床试验中的应用，首先需从认识α,β开始，就是这两个不起眼的符号几乎贯穿了临床试验生物统计的始终。
医疗器械临床试验中的统计学问题
医疗器械临床试验中的统计学问题《医疗器械临床试验规定》第十四条要求，医疗器械临床试验方案应当针对具体受试产品的特性，确定临床试验例数、持续时间和临床评价标准，使试验结果具有统计学意义。
因此，医疗器械临床试验中的统计学问题是至关重要的，主要体现在以下几个方面：（一）试验的数据管理为了保证临床试验的质量，申办者应指派有经验的监查员对临床试验的全过程进行监控。
监查员在研究者和数据管理员之间起着桥梁作用。
为了保证数据的可溯源性，应做好以下几点工作：1、对每一临床试验的所有受试者，均应建立原始观察记录表（如病历）和一式三联、无碳复写的病例报告表（CRF）。
2、在试验实施过程中的每次随访后，研究者要及时、准确、完整、无误清晰地填写病例报告表。
试验结束后，病例报告表的原件应由监查员送交数据管理员，其余两份复印件分别由研究者和申办者各执一份，以便在试验监查及数据管理发现错误时对CRF进行及时、有效的修改和更正。
3、数据管理员应根据病例报告表建立数据库，并保证数据库运行的正确性。
对于研究时间很长、随访次数很多的临床试验，为了早日发现临床试验实施及CRF填写中的问题、缩短数据管理和统计分析的时间，可以采取每完成一次随访送一次CRF到数据管理和统计分析机构的做法。
4、数据管理员还应对每一份病例报告表进行初步审核（目视检查）。
初步审核通过后，由两名计算机数据录入人员分别独立地将病例报告表输入数据库中（两遍录入），并用软件对两遍录入的结果进行比较（两遍核对的原则）。
如果两个数据库中数据不一致，需对照原始病例报告表查出原因，进行范围和逻辑检查。
只有在试验的全过程进行了严格的质量控制，才能建立高质量数据库，完成试验计划并达到最初的目的。
5、临床统计学专家应根据临床试验方案和病历报告表，采用国内外公认的标准统计方法和统计分析软件对数据进行分析，并写出统计分析报告，以便提供给研究者作为撰写临床试验报告的依据。
（二）样本量的计算临床试验的目的是在目标人群的样本中收集有关医疗器械安全性和有效性的证据，然后用统计分析将试验结论推广到真实世界中与试验人群具有相同特征的全部人群。
临床试验期中分析中的两个统计学问题
临床试验期中分析中的两个统计学问题期中分析是指在试验正式完成前, 根据事先制定的统计分析计划, 对处理组间的有效性和安全性所进行的分析。
期中分析能够及时监测试验的安全性, 尽早确认药物的有效性, 还可进行样本量的重新估计。
在期中分析的这三类目的中, 因安全性问题或药物无效而提前终止试验无可厚非, 但因有效而早期终止试验仍存在争议。
再者, 由于盲态下样本量的再估计对统计方法的技术挑战和生存资料的特殊属性, 生存资料的盲态下样本量再估计方法鲜有报道。
本研究围绕期中分析目的, 就现存的这两个问题展开探索。
本研究的第一部分通过公式推导和模拟试验的方法考察在因有效而早期终止的临床试验中处理效应能否被准确估计。
针对正态结果变量和二分类结果变量, 本研究推导了实际效应和估计效应的关系式,所得不等式显示期中分析时有统计学意义的组间均数之差/率差（样本效应）, 大于真实组间差异（总体效应）。
模拟试验的结果同样显示,期中分析时有统计学意义的组间均数之差/ 率差与真实组间差异的比值始终大于1, 即使采用Peto,O ' Brien-Fleming 或Pocock法进行期中分析时的a水准校正,估计值依然明显高于真实值。
另外, 本研究第一部分以正态结果变量为例, 尝试将基于成组序贯设计的逐段排序法应用于期中分析中因有效而早期结束试验时处理效应的估计,并通过模拟试验对所得中位无偏估计值进行评价,结果表明:该方法的校正效果对于2阶段（期中分析1次）,3 阶段设计（期中分析2次）并不明显,只在多阶段设计（期中分析次数》3）的后期期中分析中显现，但存在低估真实效应的风险。
因而,正态结果变量和二分类结果变量的早期终止临床试验的确存在效应高估的风险, 且校正估计效应的方法并不十分完善。
由此, 我们并不建议对临床试验实行早期终止, 不论是探索性试验还是确证性试验。
本研究的第二部分尝试将EM算法应用于两组生存资料的盲态下样本量再估计过程中。
临床试验数据统计分析中的常见问题
临床试验数据统计分析中的常见问题近年来，临床试验在医学研究中扮演着重要的角色。
然而，在进行临床试验数据统计分析时，常常会遇到一些问题。
本文将讨论一些常见的问题，并提供解决方案。
一、样本选择偏差在临床试验中，样本选择是至关重要的。
然而，由于各种原因，样本选择可能存在偏差。
例如，研究者可能倾向于选择某些特定类型的患者，或者患者自愿参与试验的动机可能与实际研究目的不符。
这种偏差可能导致结果的不准确性。
解决这个问题的一种方法是采用随机抽样的方式选择样本。
通过随机抽样，可以减少选择偏差的可能性，并提高结果的可靠性。
此外，还可以增加样本的多样性，以更好地反映真实世界中的情况。
二、数据缺失在临床试验中，数据缺失是一个常见的问题。
有时，患者可能因为各种原因无法提供完整的数据，或者数据可能因为技术故障而丢失。
数据缺失可能导致结果的偏差，并影响试验的可靠性。
为了解决数据缺失的问题，可以采用多种方法。
一种方法是使用合适的统计模型来处理缺失数据。
例如，可以使用多重插补法来填补缺失值，以减少结果的偏差。
此外，还可以对数据进行敏感性分析，以评估缺失数据对结果的影响。
三、统计分析方法选择在进行临床试验数据统计分析时，选择合适的统计方法非常重要。
不同的试验设计和研究目的可能需要不同的统计方法。
然而，有时候研究者可能对不同的统计方法不够了解，或者选择了不合适的方法。
为了解决这个问题，研究者应该充分了解各种统计方法的特点和适用范围。
在选择统计方法时，应该考虑试验设计、数据类型以及研究目的等因素。
此外，可以寻求统计学专家的建议，以确保选择合适的方法。
四、结果解释和报告在临床试验中，结果的解释和报告也是一个重要的问题。
有时候，研究者可能倾向于强调正面的结果，而忽视负面的结果。
这种偏见可能导致结果的误导性，并影响临床实践和决策。
为了解决这个问题，研究者应该全面和客观地解释和报告结果。
应该提供完整的数据和相关的统计指标，以便读者可以全面了解试验的结果。
临床试验中的统计学要求汇总
临床试验中的统计学要求临床试验是以病人为研究对象，比较临床治疗干预措施和对照措施的效果及其临床价值的前瞻性研究。
临床试验以人为研究对象，与动物实验不同。
在临床试验中，研究者不能完全支配病人的行为，只能要求病人避免采用某些干扰试验的治疗或行为，因此必须考虑病人的依从性问题。
临床试验还必须考虑医学伦理学问题，当新药已被证实对病人弊大于利，尽管试验仍未完成，也要中止。
当已经存在经医学验证对试验疾病有效的药物时，使用安慰剂对照是不适当的。
当病人出现紧急情况需要额外治疗措施时，也必须给予。
因此临床试验要面对比动物实验更多的问题，在设计上有着更严格的特殊要求。
新药的临床试验分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期：Ⅰ期临床试验是初步的临床药理学及人体安全性评价试验，观察人体对于新药的耐受程度和药物代谢动力学，为制定给药方案提供依据；Ⅱ期临床试验是随机盲法对照临床试验，对新药有效性及安全性作出初步评价，推荐临床给药剂量；Ⅲ期临床试验是扩大的多中心临床试验，遵循随机对照原则，进一步评价有效性和安全性；Ⅳ期临床试验是新药上市后的监测，在广泛使用条件下考察疗效和不良反应，尤其是罕见不良反应。
本节主要讨论II期和III期临床试验的统计学要求。
例11.1 临床观察发现急性心肌梗塞后，梗塞区膨出和左心室重构常导致左心室增大和心功能不全。
为研究急性心肌梗塞后长期使用卡托普利治疗对心脏的保护作用，需设计一个药物疗效评价的临床试验，在设计中要考虑以下问题。
1．观察变量的选择(1)主要变量和次要变量主要变量 (primary variable)又称目标变量(target variable),即能够为临床试验目的提供可信证据的变量。
临床试验的主要变量一般只有一个，必要时可有多个。
主要变量应易于量化、客观性强、被相关研究领域所公认。
次要变量（secondary variable)是指与试验主要目的有关的附加的变量，也可以是与试验次要目的有关的变量。
两种变量均应在临床试验的设计方案中明确定义，并说明其被选择的理由。
医疗器械临床试验中的统计学问题
试验报告的多项内容与统计有关。
研究设计中的 统计学问题
在试验开始前应由研究者/申办者及临床试验统 计学家共同撰写临床试验方案，该方案包括临床 部分和统计学部分。
统计学部分应详尽、明确地说明该研究有关的所 有统计方面的研究设计（包括偏倚的控制、研究 比较类型、主要疗效评价指标、对照组选择、样 本量及其确定依据、研究把握度等）及拟采用的 统计分析方法等细节。
所以在研究方案中对于随机化和盲法的表述要清楚、准确、可行。 方案中也要关注退出、失访等问题，以便能进行统计分析。
总体设计——设计类型
设计类型 平行组设计：受试者随机的分入各个组 别，在试验前处于相同的条件，试验中 除了器械不同外，其余条件相同。
交叉设计：按事先设计好的试验次序， 在各个时期对受试者逐一实施各种处理， 以比较各个处理的差异。
总体设计——偏倚的控制
偏倚的控制 偏倚( Bias) : 是指在设计临床试验方案、执行 临床试验、分析评价临床试验结果时, 有关影 响因素所致的系统误差, 致使疗效或安全性评 价偏离真值。
随机化和盲法是控制偏倚的重要措施。
总体设计——偏倚的控制
随机化：是使临床试验中的受试验者有同等的机会被分 配到试验组或对照组中,而不受研究者或受试者主观意愿 的影响,可以使各处理组的各种影响因素（已知的和未知 的）分布趋于相似。 随机分配表应由统计学专业人员使用国内外公认的统计 分析软件产生，且具有可重现性。 随机化包括分组随机和试验顺序随机。 医疗器械临床试验由于伦理和/或可行性原因，经常无法 进行随机分组，此时可考虑非随机的临床试验。 当统计分析发现基线变量组间不均衡时，可采用调整中 心和基线效应的协方差分析法，或采用目前国际流行的 趋势性评分法。
临床试验期中分析中的两个统计学问题
临床试验期中分析中的两个统计学问题期中分析是指在试验正式完成前,根据事先制定的统计分析计划,对处理组间的有效性和安全性所进行的分析。
期中分析能够及时监测试验的安全性,尽早确认药物的有效性,还可进行样本量的重新估计。
在期中分析的这三类目的中,因安全性问题或药物无效而提前终止试验无可厚非,但因有效而早期终止试验仍存在争议。
再者,由于盲态下样本量的再估计对统计方法的技术挑战和生存资料的特殊属性,生存资料的盲态下样本量再估计方法鲜有报道。
本研究围绕期中分析目的,就现存的这两个问题展开探索。
本研究的第一部分通过公式推导和模拟试验的方法考察在因有效而早期终止的临床试验中处理效应能否被准确估计。
针对正态结果变量和二分类结果变量,本研究推导了实际效应和估计效应的关系式,所得不等式显示期中分析时有统计学意义的组间均数之差/率差(样本效应),大于真实组间差异(总体效应)。
模拟试验的结果同样显示,期中分析时有统计学意义的组间均数之差/率差与真实组间差异的比值始终大于1,即使采用Peto,O’Brien-Fleming或Pocock法进行期中分析时的α水准校正,估计值依然明显高于真实值。
另外,本研究第一部分以正态结果变量为例,尝试将基于成组序贯设计的逐段排序法应用于期中分析中因有效而早期结束试验时处理效应的估计,并通过模拟试验对所得中位无偏估计值进行评价,结果表明:该方法的校正效果对于2阶段(期中分析1次),3阶段设计(期中分析2次)并不明显,只在多阶段设计(期中分析次数≥3)的后期期中分析中显现,但存在低估真实效应的风险。
因而,正态结果变量和二分类结果变量的早期终止临床试验的确存在效应高估的风险,且校正估计效应的方法并不十分完善。
由此,我们并不建议对临床试验实行早期终止,不论是探索性试验还是确证性试验。
本研究的第二部分尝试将EM算法应用于两组生存资料的盲态下样本量再估计过程中。
基于指数分布和Weibull分布,本研究分别推导了风险比EM估计算法的E 步和M步计算公式,并且通过模拟试验考察所推导EM算法的统计学属性,包括初始值设置,样本量要求,组间分配比例。
临床研究中若干统计学问题
随着国内外医学期刊越来越重视统计方法的正确应用，临床医生早已 认识到医学统计学在临床研究中的重要作用。然而，临床医生对统计方法 的选择还存在一定的困难，时常会出现误用甚至错用统计方法的情况。 统计分析的一个目的就是通过样本信息推论总体特征，分析单个或多个暴 露变量和结局变量的关系。统计学将数据分为计量资料和分类资料两大类型。 在随访研究中，还有一种数据为生存资料。 统计分析方法主要根据结局变量的类型，综合考虑研究目的、设计他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫 地在审稿意见写道：A和B的检测并不矛盾，他们之间的关系不应该是竞 争关系，而应该是合作关系。读者最关心的问题显然不是A和B“孰强孰弱” 的问题，虽然这个问题有一定的专业价值。如果我是坐诊医生，我会说： A和B谁强谁弱关我什么事？总之来一个病人我就A和B都检测，我的患者 都不差钱！作者的研究重点应该是明确A和B能否互补，联合使用是否能 有助于提高诊断准确性的问题，而非A和B“孰强孰弱”的问题。简单地说， 就是明确1+1是否大于1的问题。还是被Reject!（作者吐血）
案例一：两个指标诊断疾病的问题
路人甲做了一个研究，旨在比较两个指标（A和B）对肝癌的诊断价 值。路人甲以A和B的参考范围上限作为诊断界值，得出了A和B在该 界值下对应的诊断敏感性和特异性。结果表明，A的诊断敏感性为 0.80，特异性为0.90；B的诊断敏感性为0.85，特异性为0.87。路人 甲很快撰写论文报道了自己的研究成果，指出B诊断肝癌的敏感性高 于A，而特异性低于A。
医学统计学要说它简单吧，其实也挺简单的，常见的 统计方法也就十余种，在教科书上都能找到，只要熟练掌握了， 虽不敢夸下海口说可以“以秋风扫落叶的气概横扫四海之内的杂 志”，但足以轻车熟路地应付一般的科学研究。要说它复杂吧，
高度总结：临床研究常见统计方法与统计问题
高度总结：临床研究常见统计方法与统计问题编者按：开展临床研究时，一般不会直接选择目标人群的总体进行研究，而是先根据合适的样本量计算公式计算出足够的样本量，再采用合适的随机抽样方法进行抽样调查，最后应用统计学原理和方法进行从样本到总体的假设检验和统计推断。
生物统计学则贯穿于临床研究的整个阶段：试验设计（样本量确定和随机分组）、数据管理、统计分析计划制定、试验数据处理和统计分析报告。
统计分析报告不仅用于科学论文的撰写，而且还是取得新药或器械等注册申请的法规材料。
只有进行科学合理的统计分析，才能根据临床研究得出正确可靠的结论。
为规范我国临床研究的统计，2005年国家食品药品监督管理总局颁布了《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》[1]，对生物统计学在临床试验的各个阶段提出初步要求；2016年颁发了《药物临床试验的生物统计学指导原则》[2]，进一步细化和加强生物统计的内容和职责。
由此可见，生物统计学在临床研究中起着不可或缺的核心作用和地位。
本刊今年1~10期已对临床研究相关的方针政策、理论知识和实践工具等进行了介绍[3-12]，本文主要总结临床研究中常用的统计学方法，并对探讨临床研究中常见的统计问题。
1. 临床研究统计中的常用统计方法1.1 描述统计方法描述统计一般在统计分析报告中首先进行汇报，且不可缺少。
逐一对临床研究和样本人群的特征对应的单变量进行概括描述，但不对总体特征进行推断。
在随机对照试验等涉及多组试验中可作为基线特征可比性的参考。
正确使用描述统计的前提是必须了解临床研究中数据类型。
对于定性变量（包括二分类变量、顺序变量和名义变量），一般采用频数和百分比描述，其中等级资料可采用中位数和四分位间距进行描述[13]。
对于定量资料，先进行正态性检验，如果变量近似正态分布一般采用均数和标准差，偏态分布需采用中位数和四分位间距[14]。
均值和标准差对离群值的比较敏感[15]，在临床试验的统计汇报中，对主要结局指标通常会采用多种形式进行综合描述：均值、标准差、中位数、最小值和最大值或范围、变异系数。
临床试验设计中的统计学问题
临床试验方案
主要内容 研究目的、研究假设、主要疗效评价 指标、评价方法、样本量计算依据、具体 实施过程、数据收集、数据管理、质量控 制、统计分析方法） 经过伦理委员会批准
研究假设 由研究问题及前期工作产生
最常见问题
无研究假设！
Valsartan Heart Failure Trial Val-HeFT研究
研究问题及假设的产生 —— PICO原则
明确以下四个要素：
Participants: （P）研究对象特征 Interventions: （I）研究的干预措施或暴露因素 Comparator: （C）研究的对照 Outcomes: （O）评价的结局
XX治疗效果评价的PICO?
SAVOR研究：评估糖尿病患者治 疗期间心血管风险
阴性对照（优效性试验）
安慰器械（但必须符合伦理学要求）
对照方式—平行对照
平行对照（最常见）
试验组与对照组同时开始、同时结束，两组受试者 在试验中处于相同的条件，唯一的不同点是各组所 使用的器械不同
A B
入组
器械1 器械2 试验终点
对照方式—交叉对照
洗脱期的确立原则：没有第一次治疗的残余效果
A B 器械1 器械1
•组间疗效差（T-C）的95%CI的上限<0
优效
Null Ho
Alternative H1 0 T-C
Inferior
（
Superior
优效性试验评价方法—率比
• 率比：瞬时风险比（HR）、比数比(OR) • 一般为低优指标 • 试验组与对照组发生事件风险（T/C）的 95%CI 的上限 < 1
1. Saxa superior to Placebo
临床试验设计中的统计学问题
0
ORT/C
1
优效成立
优效不成立
代文®显著降低未服用过ACEI的 心衰患者联合死亡率和发病率
1.000
366例
代文组
无事件概率（%）
0.914
0.829 0.743 0.657 0.571 0.486 0.400
p<0.001
安慰剂组 44% RRR
HR=0.56; 95%Cl : 0.39-0.81
研究目的:
评估在标准抗心衰治疗的基础上,加用缬沙坦对心 衰患者心血管发病率、死亡率和生活质量的长期 影响
治疗方案
所有患者入组前均接受2周以上的标准抗心衰治 疗；入组后在原治疗基础上加用安慰剂或代文 40mg bid
8 Cohn et al. N Engl J Med 2001;345:1667-
对照的选择
对照人群
- 对照人群应与研究人群在重要的患者 特征和影响因素上是可比的 - 除了使用的器械不同外，其它方面应 尽可能相同（基线均衡）
对照产品？
阳性对照（非劣效/等效性试验）
目前临床正广泛使用的、对相应适应症 的疗效已被证实、得到社会公认的有效 器械 阴性对照（优效性试验） 安慰器械（但必须符合伦理学要求）
（例：死亡率、事件发生率、手术成功率、 血管狭窄程度、肿瘤缩小直径)
尽量不选主观评价指标（生活质量）
最大限度降低获得虚假结论的可能性
问题1：多个主要终点
《伐尼克兰和尼古丁替代制剂对于无症状轻 度COPD患者戒烟的疗效对比研究》 主要终点 ① 治疗后4周到第52周的持续戒断率（CAR） ② 肺功能 ③ 血清IL-6和CRP水平
(Primary Safety Analysis)
医疗器械临床试验统计学问题分析
医疗器械临床试验统计学问题分析医疗器械临床试验统计学问题分析1.引言1.1 试验背景1.2 试验目的1.3 试验设计2.样本量计算2.1 样本量计算方法2.2 参数估计2.3 效应量的定义2.4 假设检验和置信区间3.随机化和分组3.1 随机化方法3.2 分组比较3.3 配对设计4.统计分析方法4.1 描述统计分析4.2 假设检验4.3 非参数检验4.4 生存分析4.5 多变量分析4.6 敏感性分析5.不良事件和安全性分析5.1 不良事件定义和分类 5.2 不良事件的统计分析 5.3 安全性分析5.4 风险评估6.数据管理和质控6.1 数据收集与录入6.2 数据清理和验证6.3 数据监管和质量控制7.结果报告和解释7.1 数据描述和汇总7.2 主要结果和次要结果7.3 不确定性和解释7.4 结果的可靠性和完整性附件：本文档涉及附件包括但不限于：试验方案、统计分析计划、数据收集表格、不良事件报告表格等。
法律名词及注释：1.试验方案：医疗器械临床试验的详细计划和程序，包括试验设计、样本量计算、分组方法、统计分析等。
2.参数估计：利用样本数据估计总体参数的值，如均值、比例等。
3.效应量：用于衡量变量之间差异的统计量，可以用来评估治疗效果的大小。
4.假设检验：基于样本数据对总体参数提出的关于参数值的统计推断，用来判断样本数据是否支持或与某个假设一致。
5.置信区间：对总体参数的一个范围估计，表示一个置信水平下的区间，该区间内包含了总体参数的真值的概率很高。
6.随机化：将试验对象随机分配到不同的试验处理组或对照组，以消除个体差异对试验结果的影响。
7.描述统计分析：对样本数据的数值特征进行总结和描述，包括平均值、中位数、标准差等。
8.非参数检验：一种不基于总体分布假设的统计检验方法，对有序或无序分类变量进行比较。
9.生存分析：用于分析生存数据或事件发生时间的统计方法，包括生存曲线、生存率、风险比等。
10.数据清理和验证：对收集的数据进行检查和清理，确保数据的准确性和完整性。
临床研究中的统计学常见误区
临床研究中的统计学常见误区在临床研究中，统计学是一项至关重要的工具，它帮助我们分析数据、得出结论，并支持医学决策和临床实践。
然而，由于统计学的复杂性和误用的普遍存在，常常会出现一些常见的统计学误区，这些误区可能会导致结果的错误解读和偏见的引入。
本文将重点介绍临床研究中的一些常见统计学误区，并提出相应的建议和解决办法以改善研究质量。
一、样本量偏小的问题临床研究中的样本量选择是一个关键问题，样本量偏小可能导致结果不够准确，无法检测到真正的效应。
这是一个常见的统计学误区，特别是在小规模研究中。
要避免这种误区，研究者应提前进行样本量估算，并确保样本量足够大，以保证结果的可靠性和稳定性。
二、忽略统计学显著性和临床重要性的平衡在临床研究中，往往会关注统计学显著性，而忽视了临床重要性。
统计学显著性是指结果之间的差异是否由随机因素引起，而临床重要性是指这种差异是否具有临床意义。
研究者应该注意找到统计学显著性和临床重要性的平衡点，并结合临床背景和专业知识进行结果的解读和推断。
三、未考虑多重比较校正在临床研究中，往往会进行多个比较，但如果不进行多重比较校正，结果可能会出现误导性。
多重比较校正可以降低发生假阳性结果的概率，避免类型I错误的产生。
因此，在进行多个比较时，研究者应采取适当的多重比较校正方法，如Bonferroni校正或FDR校正，以确保结果的可靠性和准确性。
四、未进行代表性样本的选择临床研究中，样本的选择应该具有代表性，能够反映出目标人群的特征和情况。
然而，很多研究存在样本选择偏倚的问题，导致结果的推广有一定的局限性。
为了避免这个误区，研究者应该采用随机抽样的方法，确保样本的代表性，并描述样本选择的过程和原因。
五、忽略共变量的调整在临床研究中，往往会存在多个变量对结果的影响，如果不进行共变量的调整，结果可能会出现混杂、误导性。
共变量调整可以控制其他潜在因素的影响，提高对目标因素的准确度和可靠性。
因此，在分析结果时，研究者应该考虑到共变量的调整，并采取适当的统计方法，如多元回归分析。
临床试验统计学要求
临床试验统计学要求临床试验统计学是临床医学中非常重要的一个分支，它主要研究如何在进行临床试验时，通过收集、整理和分析数据，从而对新的治疗方法进行评估和判断。
临床试验统计学的目标是提供科学依据，指导临床医生在治疗中做出决策。
以下是临床试验统计学中的一些要求。
首先，临床试验统计学要求数据的收集和整理工作要严格遵循科学原则。
在试验进行过程中，应该采取相应的方法来保证数据的质量，避免数据的损失和错误。
同时，研究者应该根据实际需要选择合适的方法来收集数据，比如可以采用问卷、观察、实验等不同的方法来获取试验所需的数据。
其次，临床试验统计学要求数据的分析过程要科学合理。
在进行数据分析时，研究者应该根据实际情况选择合适的统计方法，避免使用过于简单或过于复杂的方法。
一般来说，对于定性变量，可以采用卡方检验或Fisher精确检验，对于定量变量，可以采用t检验或方差分析等方法进行分析。
此外，还可以通过计算相对危险度、相对风险度等指标来评估治疗效果。
再次，临床试验统计学要求对试验结果进行科学的解释和表达。
在分析完数据之后，研究者应该对试验结果进行解释和分析，从而得出结论。
同时，还应该注意在报告中准确地表达试验结果，比如用适当的统计指标、图表、表格等方式来展示试验结果。
此外，还应该提供不同统计方法的可靠性和有效性的评估结果，以便读者更好地理解和评价试验结果。
最后，临床试验统计学要求研究者在进行数据分析和结果解释时要考虑潜在的偏倚和伪影。
在进行临床试验时，可能会存在各种偏倚和伪影的影响，比如选择偏倚、记忆偏倚、测量偏倚等。
因此，在进行数据分析和结果解释时，研究者应该采取相应的方法来避免或减少这些偏倚和伪影的影响，比如采用随机分组、双盲法、交叉设计等措施。
综上所述，临床试验统计学要求在数据收集、整理、分析和结果解释等方面都要遵循科学原则，确保数据的质量和结果的可靠性。
只有这样，才能为临床医生提供科学依据，指导治疗决策，从而最大限度地提高临床治疗的效果和质量。
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临床试验中的统计学若干问题——《小胖说统计》系列日志节选（一）前言“统计学基本上是寄生的。
靠研究其他领域内的工作而生存。
这不是对统计学的轻视，这是因为对很多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。
对有的动物来说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。
因此，人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死亡，但一定会变得很弱”－L.J.Savage“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。
”－H.G.Wells统计学研究的是来自各领域的数据，由解决其他领域内的问题而存在并发展。
这一点对临床试验生物统计学也不例外，临床试验的大力发展催生并发展了统计在制药行业的应用。
对于每个从事临床试验工作的人来说，我们并不都需要你通晓每种统计方法的由来，我们需要的是你用一种统计的思维方式来看待和判断临床试验中的问题。
基于此小胖结合自己在临床试验生物统计方面微不足道的经历，于2008年6月推出了自己的日志系列《小胖说统计》，初衷在于在不侧重复杂的统计理论和计算的基础上，通过一些浅显易懂的语言，简单介绍一下临床试验中一些生物统计的基本知识，并希望能成为和广大临床试验同行进行交流的平台。
承蒙广大网友的抬爱，《小胖说统计》推出后受到了大家的认可，至今已发表约180篇博文。
为了方便大家的阅读，应广大网友的要求，特对《小胖说统计》中的主要内容加以节选，所有内容均属个人观点，仅供参考，欢迎大家批评指正。
《小胖说统计》系列日志将会继续进行持续更新，详细内容可参见以下链接： /2113/ucenterhome/5612在此对长期关注和支持《小胖说统计》系列日志的公卫论坛和药物临床试验论坛的广大坛友表示感谢。
统计学是一门科学、一种技术和一门艺术，小胖也只是个入门者，最后借用一论坛网友的话，我是一只小蜗牛，笨笨的，不懈的……小胖（Michael Wen，闻增玉）2009年10月目录前言 (2)一、认识α和β (5)二、临床试验生物统计的BIBLE (6)三、如何从统计角度来review研究方案 (8)四、验证性试验和探索性试验 (11)五、临床试验研究人群的选择 (13)六、主要终点和次要终点 (14)七、复合终点 (17)八、盲法 (20)九、随机化 (23)十、研究设计 (33)十一、多中心临床试验 (38)十二、优效性试验 (42)十三、非劣效试验 (47)十四、非劣效试验和优效试验的转换 (55)十五、从临床试验实例来看样本量的计算 (57)十六、中期分析 (78)十七、分析集 (99)十八、缺失值 (114)十九、离群值 (138)二十、参数估计、可信区间和假设检验 (146)二十一、基线数据分析 (152)二十二、协变量 (155)二十三、亚组分析 (162)二十四、临床试验中的多重性问题 (171)一、认识α和β要了解生物统计在临床试验中的应用，首先需从认识α,β开始，就是这两个不起眼的符号几乎贯穿了临床试验生物统计的始终。
α和β的定义是比较拗口的，特别是对于那些没学过统计的人来说，这两个东西是比较难搞明白具体是怎么回事的。
虽然比较拗口，但咱还得在这里重复一下α和β的科学定义：α又称第I 类错误或显著性水平，指拒绝了实际上成立的H0；β又称第II类错误，指不拒绝实际上不成立的H0。
对应β的还有一个概念叫power，翻译为把握度，它等于1－β，指拒绝实际上不成立的H0的概率。
说得通俗一点，临床试验中你会犯俩错误，一种错误是两种药本来没啥区别，却说成您的药优于人家的药，这就是α；另一种错误是你的药的确优于人家的药，却说成两种药没啥区别，这就是β。
那1－β呢，就是优秀药物被发现的概率啊。
不知道，上边的解释，您听明白了吗？如果听明白了，小胖要问您了，谁应该最关心α啊，那又谁应该最关心β啊？最关心α的当然是我们伟大的SFDA以及诸如FDA之类的药品审批机构啊，为啥？他们当然不希望一种药明明和别的药没啥区别，却被药厂说成疗效更好，换言之，他们可不希望审批无效的药物进入市场。
所以啊，它们要限定这种错误发生的概率，也就是我们的α了，一般情况下，α被限定为0.05。
最关心β的当然是我们的药厂了，为啥？为钱，哈哈！药厂当然不希望明明他的药优于别人的药，却被说成两种药没啥区别吧，所以它们希望降低这种错误发生的概率，也就是降低β了。
换言之，他希望提高把握度（1－β），使自己的药能有更高的概率作出来优于别的药物，从而进入市场，赚取钞票。
一般情况下，β应小于0.2，甚至0.1，对应的把握度为80％或90％。
当然药厂降低β，也就是提高把握度，会提高你试验成功的概率，但这也同时意味着同等条件下样本量的增加，样本量的增加就意味着money的增加，这些都是矛盾的，没办法，谁让这世界本来就是一个矛盾的世界呢，你只好去权衡利弊，找个平衡点呗。
二、临床试验生物统计的BIBLE如果想了解生物统计在临床试验中的应用，那么我们最好有一个gulideline的东西来指导我们。
ICH E9 临床试验的统计学指导原则便是这么一个guideline，它是我们临床试验生物统计的依据和基础。
ICH E9 Statistical principles for clinical trials （临床试验的统计学指导原则）可谓生物统计师的bible，目的在于协调欧洲、日本和美国在进行药品上市申请的临床试验时所应用的统计学方法的指导原则。
虽说中国是协调三方之外的国家，SFDA还为此另外制定了自己的《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》，但其内容基本还是翻译节选了ICH E9的内容。
ICH E9的内容主要内容包括：1． 引言2． 整个临床试验的基本考虑3． 试验设计中的基本考虑4． 试验进行中的基本考虑5． 数据分析6． 安全性与耐受性评价7． 研究报告通过阅读ICH E9，你可以对临床试验生物统计有一个初步的轮廓上的了解，这一点很重要，临床试验生物统计和我们在学校里学的卫生统计或者数理统计还是有所不同的，ICH E9可以使你初步认识到这两者的一些不同，可以使你在思维上实现向临床试验生物统计的一些初步转变，当然这个转变不是简单地阅读ICH E9就能实现的，更重要的是通过一些临床试验生物统计的实践，以及你本身对整个临床试验的流程的进一步理解来实现的。
ICH E9是你的第一步。
那我们就从第一步开始吧，你可以在以下链接下载ICH E9并开始自己的第一步学习，小胖也将在下面的系列文章中对ICH E9涉及到的内容做进一步的阐述。
/cder/guidance/ICH_E9‐fnl.pdfSFDA 的《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》可在以下链接下载：/zdyz.do?method=largePage&id=2057三、如何从统计角度来review研究方案一个临床试验研究方案的撰写，离不开统计，那么对于一个完整的研究方案，从统计角度它应该包括什么内容，或者一个统计师应从那些方面来review呢，小胖在此小谈一下，个人愚见，仅供参考。
1.必须有具体明确的研究目的。
这点勿容置疑，如果你连研究目的和用来证实研究目的的终点指标都没搞清楚，你就别做了，准备洗洗睡吧。
研究目的是啥？研究目的就是你做这个试验想要回答的问题。
设立正确的研究目的是临床试验最关键的一部分。
研究目的一旦确定，它就直接决定着你的临床试验设计、数据的收集、数据的分析乃至最后的结论的确立和解释，因此研究目的可谓整个临床试验的基石。
当我们review我们临床试验的研究目的时，首先要问自己两个问题：-这个研究目的是否合理和切合实际？很简单咱不能做不切实际的幻想。
-这个研究目的可否可以被证实，就是说根据我们的研究方案能否回答我们的研究目的。
研究目的应该尽量具体化，而不是仅仅说确立某某药的疗效和安全性。
研究目的不宜过多，如果研究目的不止一个，那么应对研究目的进行排序。
2.统计学假设（Hypothesis）。
就是你统计检验要检验的东西，这个必须与你的研究目的相对应。
3.必须有清楚的终点（endpoints）。
一般会有主要终点和次要终点。
主要终点是临床试验最重要的指标，能最确切地反应药物的疗效或安全性。
通常情况下，主要终点只有一个，这也是最理想的状态，当然在一些疾病的临床试验中，需要同时从两个方面对疗效进行评估，这时会出现co‐primary endpoints。
如果存在多个主要终点时，就要考虑控制I类错误。
所以小胖建议大家在设计临床试验时，尽量选择单一的主要终点，比较易于设计、分析和解释。
主要终点也是样本量计算的依据，这一点很重要哦。
还有一点小胖要提醒大家的是，在选择主要终点时，尽量选择客观性指标。
如果选择一些生活质量评分诸如此类的主观性指标，很容易在研究者评分或受试者评分时产生较大的偏倚，小胖就曾看到过双盲安慰剂对照的临床试验因为把所谓的受试者评分作为主要终点，结果因为产生较大的偏倚而导致失败的例子，因此说实话，特别是在国内，这种主观性的评分还是不要作为主要终点为好，来自研究者、受试者以及各方面的偏倚会很多。
关于次要终点，就强调两点，一是必须与试验目的相关，二是数目不要太多。
4.合适的临床试验设计。
在review研究设计时，可首先问自己一个问题，就是这个试验设计能不能回答你的研究目的？这是最重要的。
啥临床试验设计类型那，有平行设计、交叉设计、析因设计以及现在hot的成组序贯设计等。
当然大家接触的最多的是平行设计。
当然在比较类型上还有优效、等效和非劣效。
这里的临床试验设计包括很多方面，review啥呢，其实把研究方案中的study flow chart看好了，就基本差不多了。
5.终点指标的定义和测量方法。
在研究方案中必须加以详细描述，特别注意一些关键的时间点的定义，比如基线和终点时间等。
这对以后的统计分析至关重要。
这里需要强调的是在一些肿瘤临床试验中，终点指标的定义比如应答的定义等。
测量方法比如MMR等的描述必须详细准确。
6.符合入选/排除标准的研究人群。
小胖在这里简单说两句。
你可以简单问自己两个问题，一是你选择的人群的疾病是不是太轻度以至于无法检测出差异，二是你选择的人群的疾病是不是太严重以至于无法检测出差异。
另外，小胖需要说的是，一些标准可以在入选标准中出现，也可以在排除标准中出现，而不用在入选/排除标准中同时出现。
现在很多方案，明明在入选标准中已经说明了，非要在排除标准中再不厌其烦地反着说一遍。
比如你在入选标准里规定了18－75岁的受试者，结果你还要在排除标准里写上年龄<18或>75。
不是说不对，但小胖认为这样不大专业。
7.入组和随机化分配方法。
方案中应详细说明受试者入组和随机化分配方法。
随机化方法主要有简单随机化、区组随机化和分层随机化。