临床样本量统计
样本例数的统计学要求
不少于100对
(只作生物等效性试验的可不作临床试验)
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注册办法中样本含量的要求(V)
申请已有国家标准的注射剂、中药、 天然药物制剂注册，应当进行临床 试验，病例数不少于100对。
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注册办法中样本含量的要求(VI)
避孕药 Ⅰ期临床试验20～30例； Ⅱ期：100对6个月经周期； Ⅲ期：1000例12个月经周期； Ⅳ期临床试验应当充分考虑该类药品的 可变因素，完成足够样本量的研究工作。
3、样本数量不足。 4、试验数据存在质量问题。
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总体和样本
总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所
有研究对象的全体。(例：高胆固醇患者)
样本：从特定的研究总体中，随机选择一部
分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者) 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
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总体和样本
2
注册办法中样本含量的要求(I)
临床试验的最低病例数(试验组)要求： Ⅰ期: 20～30例， Ⅱ期: 100例， Ⅲ期: 300例， Ⅳ期: 2000例。
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注册办法中样本含量的要求(II)
生物利用度: 18～24例； 已获境外上市许可的药品，应当进行
人体药代动力学研究和至少100对随机
临床试验。多个适应症的，每个主要
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一个临床试验例子
在一个治疗高血压新药临床试验中，两组各 观察30例患者，对舒张压治疗前后的变化统 计分析得，平均降低血压的效果：试验药为 8mmHg , 安慰剂为5mmHg。两组差异检验 结果为P>0.05, 差异无统计学意义。
有四种可能的解释：
1、试验药有降压作用，偶然原因造成此差别。 2、试验设计存在偏倚。
临床试验中样本量确定的统计学考虑
临床试验中样本量确定的统计学考虑在临床试验的设计中，样本量的确定是一个至关重要的步骤。
合理确定样本量可以保证研究结果的可靠性和准确性，从而对临床决策和治疗指导起到重要的支撑作用。
样本量的确定需要考虑到统计学的原理和相关方法，以下将介绍在临床试验中样本量确定的一些统计学考虑。
首先，样本量的大小与效应大小有关。
效应大小指的是所研究的治疗或干预措施对于所关心的结局变量的影响程度。
一般来说，效应越大，样本量可以相对较小；效应越小，则需要较大的样本量。
根据已有的研究或临床经验，可以估计所研究的治疗或干预效果的大小，进而确定合适的样本量。
其次，样本量的大小与α（显著性水平）和β（1-统计功效）有关。
显著性水平α用于决定是否拒绝零假设，通常设定为0.05或0.01。
统计功效β则表示正确地接受备择假设（即发现差异）的概率，一般设置在0.8或0.9。
样本量的大小与α和β呈反向关系，α设定越小，β设定越大，需要的样本量就越大；反之亦然。
通常，α和β的选择需要根据研究目的、研究设计和可接受的错误率来确定。
另外，样本量的大小还与所使用的统计方法和假设检验类型有关。
对于不同类型的假设检验（如配对t检验、独立样本t检验、非参数检验等），样本量的计算方法也会有所不同。
此外，还需要考虑到所使用的统计方法对数据的要求以及研究设计的复杂性。
对于复杂的研究设计，如多组间比较、多个变量的分析等，可能需要更大的样本量来保证结果的可靠性。
此外，还需考虑到样本量的可行性和可获取性。
临床试验的样本量计算是基于研究目的、效应大小和统计学的原理来确定的，但同时也需要考虑到资源限制和实际操作的可行性。
例如，如果所研究的疾病罕见或病例数量较少，可能需要更长的研究周期或扩大研究范围来满足样本量的要求。
在样本量计算中，需要进行合理的权衡，以保证研究的可行性和有效性。
对于临床试验中样本量的确定，还需充分考虑到临床意义和实际需求。
样本量的大小并不是越大越好，过大的样本量会浪费资源并增加研究的时间和成本。
临床试验中样本量确定的统计学考虑
临床试验中样本量确定的统计学考虑临床试验中样本量确定的统计学考虑在进行临床试验时，确定合适的样本量是非常重要的。
样本量的确定在统计学中有一定的原则和方法，它影响着试验结果的可靠性和有效性。
本文将介绍一些临床试验中样本量确定的统计学考虑。
1. 研究目的和假设检验在确定样本量之前，首先需要明确研究的目的和所要检验的假设。
研究目的可以是探索性的或者是为了验证某些假设的有效性。
假设检验则是用来检验研究者想要证明或者推翻的某种假设。
根据研究目的和假设不同，确定样本量的方法也有所差异。
2. 效应大小和显著性水平确定样本量还需要考虑效应大小和显著性水平。
效应大小指的是预计的实验组和对照组之间存在的差异程度。
显著性水平是研究者希望设置的拒绝原假设的概率，一般为0.05或0.01。
较大的效应大小和较小的显著性水平通常需要较大的样本量。
3. 统计分析方法和假设检验的类型在确定样本量时，还需要考虑所选用的统计分析方法和假设检验的类型。
不同的分析方法和假设检验需要不同的样本量。
例如，对于均值比较的类型，可使用t检验进行分析，而对于比例比较的类型，则可使用卡方检验进行分析。
4. 可接受的错误率确定样本量还需要考虑研究者对错误率的容忍程度。
错误率包括类型I错误（拒绝了真实的零假设）和类型II错误（接受了错误的零假设）。
通常，类型I错误的容忍程度为0.05或0.01，而类型II错误的容忍程度为0.2或0.1。
5. 统计学计算方法确定样本量需要进行统计学计算。
一般来说，可以使用统计学软件或者在线计算工具进行样本量计算。
统计学计算方法和公式是根据研究目的、假设检验和效应大小等因素来确定的。
根据输入的参数，计算结果会给出建议的样本量大小。
6. 其他因素的考虑除了以上提到的因素，还有一些其他因素也需要考虑。
样本的可用性和实际可招募到的人数是决定样本量大小的重要因素之一。
此外，伦理考虑和研究成本也需要在确定样本量时加以考虑。
总结起来，确定临床试验中的样本量需要充分考虑研究目的、假设检验、效应大小、显著性水平、统计分析方法、可接受的错误率等因素。
临床研究中的样本量计算方法
临床研究中的样本量计算方法在临床研究中，样本量的确定是非常重要的，它直接关系到研究结果的可靠性和统计分析的效力。
本文将介绍临床研究中常用的样本量计算方法及其应用。
一、简介临床研究中的样本量计算是为了确定需要研究的患者或实验对象的数量。
样本量的大小与研究统计学效力和研究结果的可靠性密切相关。
样本量过小会导致研究结果的可靠性不高，样本量过大则浪费了研究资源。
因此，合理计算样本量是临床研究设计中必不可少的一环。
二、常用的样本量计算方法1. 简单随机抽样方法(Simple Random Sampling)简单随机抽样是最常用的样本量计算方法之一，它假设样本来自总体的随机选择，每个样本被选中的概率相等。
这样可以避免因为对样本的选择方式引入系统性的偏差。
2. 分层抽样方法(Stratified Sampling)分层抽样是在样本量计算中常使用的方法之一，它将总体按照一定的特征进行分层，然后在每个分层中采用简单随机抽样的方法。
这种方法可以确保每个子总体都有足够的样本，从而提高了样本的代表性。
3. 系统抽样方法(Systematic Sampling)系统抽样是一种有规律的抽样方法，它通过设定一个固定的抽样间隔来选择样本。
例如，从总体中选择每隔10个个体抽取一个样本。
这种方法可以简化样本的选择过程，并保持一定的随机性。
4. 整群抽样方法(Cluster Sampling)整群抽样是一种将总体划分为若干个群组，然后在某些群组中进行全面抽取的方法。
通过选择一部分群组进行研究，可以减少样本调查的成本和工作量。
5. 方便抽样方法(Convenience Sampling)方便抽样是一种选择最容易得到的样本进行研究的方法。
尽管这种方法的样本选择过程简便，但样本可能无法代表总体，因此需谨慎使用。
三、样本量计算的步骤1. 确定研究目的和研究问题在进行样本量计算之前，需要明确研究目的和研究问题。
研究目的决定了需要估计的参数，研究问题决定了统计方法和分析需求。
四组临床实验样本量计算
四组临床实验样本量计算实施临床实验时，样本量计算是非常重要的一项任务。
合理计算样本量可以提高实验的可靠性和准确性，确保实验结果的统计学意义。
本文将介绍四组临床实验样本量计算的方法和步骤。
一、背景和意义在进行临床实验前，首先需要明确研究目的和研究问题。
四组临床实验通常用于比较多个治疗方法的疗效，或者比较多个评价指标的差异。
通过样本量计算，可以确定每组所需的受试者数量，以保证实验结果的可靠性和推广性。
二、计算方法四组临床实验样本量的计算方法与两组实验相比较时略有不同。
具体步骤如下：1. 确定研究假设：根据研究目的，明确四组实验间的主要比较指标或研究假设。
2. 确定统计学参数：根据研究假设，确定主要比较指标的效应值大小、标准差以及显著性水平和功效。
3. 选择合适的统计学测试方法：根据研究设计和研究假设，选择合适的统计学测试方法，如方差分析（ANOVA）或非参数方法。
4. 样本量计算公式：根据所选择的统计学测试方法，利用相应的样本量计算公式计算每组的样本量。
可以借助计算软件或在线样本量计算工具进行计算。
5. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验所选统计学参数是否合理，通过调整参数值来评估样本量的变化情况。
6. 最终样本量确定：根据敏感性分析的结果，确定最终的样本量。
三、结果解读样本量计算完成后，需要对结果进行解读，确定每组实验的具体样本量。
同时还需注意实验的可行性和实际操作的难易程度。
四、实施注意事项在进行四组临床实验样本量计算时，需要注意以下几点：1. 研究设计的合理性：确保研究设计的合理性和可行性，避免因设计不当导致的样本量计算误差。
2. 统计学参数的选择：根据研究假设和实际情况，选择合适的统计学参数。
参数的选择必须具备科学性和可信度，以确保最终样本量计算的准确性。
3. 敏感性分析的重要性：敏感性分析可以帮助研究者评估样本量计算结果的稳定性，从而确定最终样本量。
在进行敏感性分析时，可以调整不同参数的值，评估样本量的变化情况，以便做出更准确的样本量决策。
临床试验中的样本量计算
临床试验中的样本量计算在临床试验的设计中，样本量计算是一个关键的环节，它对试验结果的可靠性和推广性起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常用的样本量计算方法和相关的原理，以帮助研究人员正确、准确地进行样本量估计。
一、概述样本量计算是在进行临床试验之前进行的一项基础性工作，它通过科学合理的统计方法来确定所需的参与试验的患者数量。
样本量的大小直接影响到试验结果的可靠性，过小的样本量可能导致结果不具有统计学意义，而过大的样本量则会造成资源的浪费。
二、常用的样本量计算方法1. 总体比例样本量计算总体比例样本量计算常用于有两个互补结果的试验，比如药物治疗与安慰剂治疗的对比试验。
通过确定所需的显著性水平、统计功效和预期的疗效差异，可以利用二项分布来计算样本量。
2. 总体均数样本量计算总体均数样本量计算常用于比较两个治疗组的平均值，比如药物治疗组和对照组的平均生存时间。
在这种情况下，需要确定所需的显著性水平、统计功效、疗效差异和总体的标准差，利用正态分布来计算样本量。
3. 非劣效性与超劣效性试验样本量计算非劣效性与超劣效性试验样本量计算常用于评估新药物或治疗方法的非劣效性或超劣效性。
在这种情况下，需要确定所需的非劣效或超劣效边界、显著性水平和统计功效，利用二项分布或正态分布来计算样本量。
4. 多组样本量计算多组样本量计算常用于比较两个以上治疗组的平均值或比例。
在这种情况下，需要确定所需的显著性水平、统计功效、疗效差异和总体标准差，利用方差分析或多项式分布来计算样本量。
三、样本量计算原理样本量计算的原理基于统计学中的假设检验理论和置信区间理论。
在假设检验中，通过设定显著性水平和统计功效，可以估计出所需的样本量。
而在置信区间中，通过设定置信水平和效应量，可以估计出所需的样本量。
样本量的计算是基于对试验对象总体的假设和对试验结果的预期，并且要求样本具有代表性和随机性。
四、注意事项在进行样本量计算时，需要注意以下几点：1. 合理选择显著性水平和统计功效，一般显著性水平取0.05，统计功效取0.8，但也需根据具体研究的目的和研究领域的惯例进行选择。
临床试验常用样本量的计算方法
临床试验常用样本量的计算方法临床试验是评价医疗干预措施有效性和安全性的重要方法之一、在进行临床试验时，合理的样本量计算是确保试验具有统计学意义和科学可靠性的重要步骤之一、本文将从试验目的、效应大小、错误类型和统计方法等方面介绍临床试验常用的样本量计算方法。
一、试验目的在进行样本量计算之前，首先需要明确试验的目的是什么。
不同的试验目的对样本量计算有不同的要求。
1.描述性试验：描述性试验是旨在描述和概括人群特征、疾病频率、新技术的性能等，通常不涉及统计检验。
在这种类型的试验中，样本量的计算往往以统计学为基础，根据置信区间长度或精确度来确定。
2.比较试验：比较试验是旨在比较不同干预措施的效果，常见的包括药物疗效的比较、手术效果的比较等。
在这种类型的试验中，需要确定试验的主要效应大小。
二、效应大小效应大小是指试验结果中真实存在的干预效果的大小。
样本量计算中需要考虑到主要效应的大小，以使试验能够检测到具有意义的差异。
1.非劣效（非劣效）试验：非劣效试验是以疗效差异的下限边界（非劣效界）为基础，判断新干预措施是否与已有干预措施相当。
样本量计算需要根据监测期望的非劣效界来确定。
2.等效性试验：等效性试验是旨在证明两种干预措施的疗效相当。
在这种类型的试验中，需要确定非劣效界，并根据非劣效界来计算样本量。
3.优势试验：优势试验是旨在证明新的干预措施是否优于已有干预措施。
样本量计算需要确定所期望的主要效应大小、显著性水平和统计功效，以及预期的丢失率和失败率。
三、错误类型在进行临床试验时，需要考虑两类错误：第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。
样本量计算需要控制这两类错误的概率。
1.第一类错误（α错误）是指在实际上不存在差异的情况下，错误地拒绝原假设（即错误地得出差异存在的结论）。
控制α错误的概率可以通过选择适当的显著性水平来实现。
2.第二类错误（β错误）是指在实际上存在差异的情况下，错误地接受原假设（即错误地得出差异不存在的结论）。
临床研究的研究设计与样本量
临床研究的研究设计与样本量在临床研究中，研究设计与样本量是确保研究结果可靠性和推广应用性的重要因素。
本文将探讨临床研究的研究设计和样本量计算的相关内容。
研究设计是研究的蓝图，决定了研究的可行性和科学性。
常见的临床研究设计包括前瞻性队列研究、回顾性队列研究、病例对照研究和随机对照试验等。
前瞻性队列研究是根据暴露（危险因素）前因后果的关系，通过长期的随访观察研究人群中的疾病发生情况。
这种研究设计适用于研究疾病的危险因素和预后因素，例如研究吸烟与肺癌的关系。
回顾性队列研究是在已经发生的暴露下，回顾观察相关因素与暴露之间的关系，研究暴露在个体中对疾病发生的影响。
这种研究设计适用于已有的大量数据，但无法进行前瞻性研究的情况下，例如研究某种药物长期使用对心血管疾病的影响。
病例对照研究是在已经患病的个体中与未患病个体进行比较，研究暴露在个体中对疾病发生的影响。
这种研究设计适用于研究罕见疾病和疾病的危险因素，例如研究某种遗传突变与罕见疾病的关系。
随机对照试验是将研究对象随机分配到对照组和干预组，比较两组之间的差异，评价干预措施的效果。
这种研究设计适用于评估药物、治疗方法等干预措施的疗效和安全性，例如研究某种新药的药效。
除了研究设计，样本量的计算也是临床研究中的重要一环。
样本量计算是为了能够得出具有统计学意义的结论，保证研究结果的可靠性和推广应用性。
样本量的计算需要考虑显著水平、效应量、统计检验的类型、统计功效、样本的可用性等多个因素。
通过合理的样本量计算，能够使研究结果更具有说服力，提高研究的科学性。
临床研究的研究设计和样本量计算是确保研究结果可靠性的关键环节。
研究设计的合理选择和样本量的准确计算能够使研究结果更具有科学性和推广应用性。
研究者在进行临床研究时应充分考虑研究的目的、研究对象、研究资源等因素，合理选择研究设计和计算样本量，以获得具有临床价值的结论。
通过本文的探讨，希望能够增加临床研究工作者对研究设计和样本量计算的理解，提高研究的质量和可信度，推动临床医学的发展和进步。
临床试验中的样本量计算与统计分析
临床试验中的样本量计算与统计分析在临床试验中，样本量计算和统计分析是至关重要的步骤。
正确的样本量计算和合理的统计分析可以提高试验结果的可靠性和准确性，有助于作出科学的结论和决策。
本文将介绍临床试验中样本量计算和统计分析的方法与原则。
一、样本量计算在进行临床试验之前，研究者需要首先确定所需的样本量。
样本量的大小直接影响到试验结果的可靠性和统计分析的准确性。
合理的样本量计算可以提高试验的统计功效，避免对实验性干预或治疗效果的误判。
样本量计算需要考虑以下几个因素：1. 效应大小：试验中所关心的效应大小，即干预措施对结果的影响程度。
效应越大，所需的样本量越小。
2. 显著水平：研究者设置的判断差异是否显著的临界值，通常取α=0.05。
显著水平越高，所需的样本量越大。
3. 统计功效：即在试验中观察到预期效应的可能性。
通常设置为1-β=0.8，表示有80%的概率发现真实效应。
统计功效越高，所需的样本量越大。
4. 效应的变异性：试验个体之间效应的异质性程度。
效应的变异性越大，所需的样本量越大。
二、统计分析完成临床试验后，研究者需要进行统计分析，对试验结果进行解释和推断。
合理的统计分析可以准确评估干预措施的效果，并进行科学性的结论和推广。
常用的统计分析方法包括：1. 描述性统计分析：对试验样本的基本特征进行汇总和描述，例如均值、标准差、频数等。
2. 探索性数据分析：通过图表和分布等方式探索样本数据，寻找数据的规律和趋势。
3. 参数估计和假设检验：通过点估计和区间估计对总体参数进行估计，并利用假设检验对实验组和对照组之间差异的显著性进行判断。
4. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别间的差异。
5. 相关分析：评估两个或多个变量之间的相关程度。
6. 生存分析：对生存时间或事件数据进行分析，评估干预措施对生存时间的影响。
根据试验设计和问题的需要，研究者可以选择合适的统计分析方法。
在进行统计分析时，需要注意以下几个方面：1. 数据的可靠性和完整性：尽可能提高数据的质量和完整性，减少因缺失数据而引起的偏差。
临床研究中的样本容量计算与统计效能分析
临床研究中的样本容量计算与统计效能分析在临床研究中，样本容量计算与统计效能分析是非常重要的步骤。
它们可以帮助研究者确定所需的样本数量，并评估研究结果的可靠性和统计力量。
本文将介绍样本容量计算和统计效能分析的基本概念和步骤，并探讨它们在临床研究中的应用。
一、样本容量计算样本容量计算是研究者在进行临床试验或观察研究时所需的样本数量。
合理的样本容量可以确保研究结果的准确性和代表性。
样本容量的大小会影响到实验的观察力、标准错误以及置信区间的宽度等重要因素。
样本容量的计算需要考虑多个因素，包括研究的目的、预期效应大小、α错误水平、β错误概率、样本的方差以及相关参数等。
通常，研究者需要指定在给定显著性水平和实际效应大小下，所需的最小样本大小。
常用的样本容量计算方法包括经验公式、统计检验和效能分析等。
经验公式是一种简单且快速的样本容量估算方法，但其结果可能并不准确。
统计检验方法根据预定的测试假设、显著性水平和效应大小，通过统计学原理计算获得样本容量。
效能分析是一种基于统计功效的计算方法，用于确定研究是否有足够的样本来检测出所关心的效应。
二、统计效能分析统计效能分析是评估研究设计中所选假设测试的能力，以检测真正存在的效应。
它衡量了在给定样本容量、显著性水平和效应大小下，研究能够正确拒绝零假设的概率。
统计效能分析主要基于两种错误概率：α错误和β错误。
α错误（类型I错误）是指在零假设为真的情况下拒绝零假设的概率。
它通常由研究者事先指定的显著性水平来确定。
β错误（类型II错误）是指在零假设为假的情况下无法拒绝零假设的概率。
统计效能（power）是指在零假设为假的情况下拒绝零假设的概率。
通过进行统计效能分析，研究者可以确定一个可接受的统计功效值，以确保研究有足够的样本量来检测所关心的效应。
一般来说，0.8的统计功效是研究中常用的阈值。
适当的统计功效可以降低研究中的β错误概率，增强研究结果的可靠性。
三、样本容量计算和统计效能分析的应用样本容量计算和统计效能分析在临床研究中具有重要的应用价值。
临床研究中的样本容量计算方法
临床研究中的样本容量计算方法在临床研究中，样本容量的计算是确保研究结果具有统计学意义并且能够代表总体的重要环节。
恰当的样本容量能够保证研究的科学性和可靠性，从而对临床实践和医学决策产生有意义的影响。
本文将讨论临床研究中常用的样本容量计算方法，并介绍其主要原理和应用。
一、参数估计的样本容量计算方法1. t检验样本容量计算方法t检验是用于比较两组均数是否具有显著差异的常用统计方法。
在进行t检验样本容量计算时，需要确定所需的显著性水平（通常为0.05）和假设的效应大小。
根据这些参数，可以利用样本均数之差的标准差来计算样本容量。
2. 方差分析样本容量计算方法方差分析是用于比较两个或多个组别均数是否有显著差异的方法。
对于方差分析来说，所需的样本容量计算方法与t检验有些不同。
在方差分析样本容量计算中，需要考虑每个组别的标准差、显著性水平以及所期望的效应大小。
3. 相关性分析样本容量计算方法相关性分析用于评估两个变量之间的线性关系程度。
在相关性分析样本容量计算中，需要确定所需的显著性水平（通常为0.05）和期望的相关系数大小。
样本容量的计算方法基于所期望的相关系数、总体大小和显著性水平。
二、比例估计的样本容量计算方法1. 单个比例样本容量计算方法单个比例样本容量计算用于估计一个总体比例的大小。
在单个比例样本容量计算中，需要确定所需的显著性水平（通常为0.05），预期的比例大小和允许的误差范围。
样本容量的计算方法基于显著性水平、比例大小和允许的误差范围。
2. 两个比例样本容量计算方法两个比例样本容量计算用于比较两个总体比例是否存在显著差异。
在两个比例样本容量计算中，需要确定所需的显著性水平（通常为0.05），两个比例大小以及所期望的差异。
样本容量的计算方法基于显著性水平、比例大小之差和所期望的差异。
三、生存分析的样本容量计算方法生存分析用于评估时间相关的事件发生情况，例如疾病复发、死亡等。
在生存分析的样本容量计算中，需要确定所需的显著性水平（通常为0.05）、有效样本量和事件发生率。
临床试验中样本量确定的统计学考虑_陈平雁
1 － β = probt t1 － α + 1） － 2， －2，
槡
rn A δ2 （ r + 1 ） σ2 （ 8）
)
生存分析的样本量估计虽然有其特殊之处 ， 但上 述原理同样适用。以基于指数分布假设的生存分析数 据为例， 令病例入组时间 （ accrual period ） 为 AT， 试验 up peri时间全长 （ total time ） 为 TT， 随访时间 （ followod） 为 TTAT。假设第 i 组第 j 个病人生存时间 t ij 服从 风险率 （ hazard rate ） 为 λ i 的指数分布， 第 i 组的失访 率服从风险率为 η i 的指数分布， 入组时间 z ij 服从在 AT 处截 断 的 指 数 分 布， 其概率 密 度 函 数 为 g （ z） =
· 728·
Chinese Journal of Health Statistics， Aug． 2015 ， Vol． 32 ， No． 4
临床试验的样本量通常依据对主要指标做出相应 III 期临床试验中主要指 的假定后进行估计的。在 II、 标一般是有效性评价指标， 上市后的 IV 期临床试验主 要指标可以是有效性评价指标， 也可以是安全性评价 或兼而有之。 如果样本量估计应同时依据主要 指标， 有效性指标和主要安全性指标， 在设计时应针对有效 性和安全性分别提出统计假设， 逐一计算样本量， 最终 样本量取其中最大者。主要指标应在研究方案中明确 定义， 通常需根据专业知识确定， 应是专业领域具有共 识的或认可程度较高的指标， 一般源于某一标准或指 南， 或源于专业领域公开发表的权威论著或专家共识 等。主要指标不宜太多， 一般只有一个。 当主要指标 有多个时， 样本量估计要考虑假设检验的多重性问题 。 在定义主要指标过程中， 不仅要说明指标的含义， 其测量时点、 测量手段以及计算方法都应注明。 指标 的类型要明确， 这一点非常重要， 因为样本量估计和数 据分析都需要依此进行。例如， 某些指标可以有定量、 定性（ 如有效和无效 ） 、 等级 （ 如痊愈、 显效、 有效、 无 效） 、 生存时间等不同类型。 对应于指标的不同类型， 样本量估计方法亦不相同。 所以， 方案中对主要指标 的定义要具体到指标类型上。 3. 效应量 效应量是样本量估计所需的最重要参数之一 ， 根 据不同的指标类型， 常见的效应量有： 均数的组间差值 HＲ ） 、 OＲ ， 或标准化差值， 率的组间差值或比值（ ＲＲ 、 或 相关系数、 回归系数等。 效应量参数的确定主要基于下述三种途径 ： （ 1 ） 本项目的任何既往研究结果。即源于同一项 目的预试验、 探索性试验（ I 期或 II 期临床试验） 、 单中 心试验的结果等作为确定参数的依据 。由于此类研究 结果属于内部证据， 因此是首选途径。 （ 2 ） 基于他人的研究结果。当本项目的先前研究 无法提供确切的参数数据， 或尚未开展研究时， 参数的 确定可以以公开发表的研究结果作为依据 。由于此类 研究结果属外部证据， 因此是次选途径。 若公开发表 最好是经 meta 分析所得合 的同类研究报道不止一个， 并效应量作为样本量估计的参数 。 （ 3 ） 基于本试验的预期结果。如果本试验没有任 何之前的研究结果可以借鉴 （ 无论是自己的还是他人 或以往的研究数据不能得到本试验设计所需的 的） ， 参数（ 如本试验采用交叉设计， 而以往研究数据均来 ） ， 自两平行组设计的研究 可以用预期的形式进行预 设， 通常以广义效应量表达。 若对试验药物或器械有 充足信心， 则预期效应量较大（ 如设为 0. 8 ） ， 此时所需 样本量较小。若对试验药物或器械信心不足， 则预期 效应量较小 （ 如设为 0. 2 ） ， 此时所需样本量较大。 若 对试验药物或器械的信心尚可， 则预期效应量为中等
临床试验常用样本量的计算方法
临床试验常用样本量的计算方法
临床试验的样本量计算主要涉及到以下几个方法：
1. 根据研究目标和假设：根据试验的目标、研究假设、预计的效应大小和统计显著水平，使用统计方法计算所需的样本量。
常用的统计方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
2. 根据统计效应和统计效力：根据已有的研究结果或假设，估计所需的统计效应大小和统计效力（通常选择80%或90%），然后使用相应的统计方法计算样本量。
3. 根据追踪率或失访率：考虑随访率和失访率对样本量的影响。
通常会根据研究经验或类似研究的结果，估计追踪率和失访率，并据此调整样本量。
4. 根据样本量估计的误差：根据研究目标和统计学原理，估计所能接受的误差范围，然后使用统计方法计算所需的样本量。
需要注意的是，样本量计算是一项复杂的工作，需要考虑多个因素，并可能涉及到统计学知识和软件工具的应用。
在实际应用中，可能还需要考虑研究可行性、资源限制和伦理要求等因素。
因此，建议在进行样本量计算时寻求专业统计学家或研究方法学专家的帮助。
如何确定临床实验设计中的样本量
如何确定临床实验设计中的样本量在临床实验设计中，确定适当的样本量是非常重要的。
样本量的大小直接影响到实验结果的可靠性和推广性。
一个过小的样本量可能导致结果无法进行统计分析或者统计结论不够可靠，而一个过大的样本量则可能浪费资源和时间。
因此，正确地确定样本量是保障实验可靠性和高效性的关键一步。
确定样本量的方法一般包括以下几种：1.效应大小分析：效应大小是指所研究的变量在不同处理组之间的差异大小。
通过文献调研或经验分析，我们可以大致估计研究变量的效应大小，并以此为基础来计算所需样本量。
一般来说，效应越小，样本量需要越大。
2.参数估计方法：参数估计方法是通过计算所需要研究变量的均值和方差来确定样本量的大小。
根据假设检验的公式，可以使用统计软件来进行参数估计的计算。
在计算过程中需要考虑显著水平、检验效应大小和统计功效等因素。
3.经验法则：经验法则是根据过去类似实验的经验来确定样本量的大小。
例如，根据类似的研究，从样本数与效应大小的关系中得到一个经验公式。
这种方法简单易用，但需要保证选择的经验公式与实际研究相匹配。
4.模拟方法：模拟方法是使用计算机模拟来确定样本量大小。
通过假设不同的样本量，然后模拟数据并进行统计分析，观察分析结果的稳定性和统计效应。
通过多次模拟可以得到合适的样本量范围。
在确定样本量之前，还需要考虑以下几个因素：1.研究目标和研究问题：样本量的大小应该与研究目标和研究问题相匹配。
如果研究目标是检验一个较小的效应大小，或者对于一些特定子群体的效应大小进行检验，可能需要较大的样本量。
2.实验设计和数据分析方法：不同的实验设计和数据分析方法对样本量的要求是不同的。
有些实验设计需要更多的样本量来控制混杂变量，而其他的实验设计可能只需要较少的样本量。
3.资源限制：考虑到时间、人力和经费等资源的限制，需要在这些限制下确定样本量的大小。
有时候需要进行权衡，将资源分配到需要样本量更大的实验设计上。
在确定样本量之后，还需要进行样本量的统计设计和数据分析。
二期临床实验样本量
二期临床实验样本量在医学研究中，临床实验是评估新药物或治疗方法安全性和有效性的重要手段。
在进行临床实验时，样本量的确定是至关重要的，因为样本量的大小直接影响实验结果的可信度和推广性。
本文将探讨确定二期临床实验样本量的一些方法和考虑因素。
一、样本量的重要性样本量是指在临床实验中需要纳入研究的患者人数。
样本量的确定与实验的目的、效应大小、统计方法和研究设计等因素密切相关。
合理的样本量可以增加实验结果的稳定性和可靠性，提高研究的科学价值。
二、确定样本量的方法确定样本量的方法主要有统计学方法、历史数据方法和专家意见法等。
下面将介绍其中的几种常用方法。
1. 统计学方法统计学方法是一种常用的确定样本量的方法。
通过计算公式或使用统计软件，可以根据实验目的和研究设计中所使用的假设检验方法，确定所需的最小样本量。
常用的统计学方法包括假设检验、样本大小计算和功效分析等。
2. 历史数据方法历史数据方法是根据过去的研究结果和经验来确定样本量的方法。
通过回顾类似的实验或相关研究，分析和评估样本量对于得出准确结论的影响，并据此确定适当的样本量。
3. 专家意见法在某些情况下，专家意见法也可用于确定样本量。
通过请教专家和学者，结合实验目的和相关文献，根据专家意见得出合理的样本量范围。
虽然这种方法可能带有一定的主观性和不确定性，但在一些特定研究领域，专家意见通常是十分重要的。
三、考虑因素在确定二期临床实验样本量时，还需要考虑以下因素：1. 效应大小在计算样本量时，需要事先定义所期望的效应大小。
效应大小是指在新药物或治疗方法与对照组之间存在的显著差异程度。
根据实验目标和药物特性等因素，合理的效应大小可以帮助确定所需的最小样本量。
2. 临床可接受错误率在每个研究中，都存在一定的概率发生错误的可能性。
研究人员通常会将这种错误与统计显著性水平（例如α=0.05）联系起来。
根据实验目标和研究设计，合理的错误率也可以影响样本量的确定。
3. 统计显著性和功效统计显著性和功效是评估研究结果是否有统计学意义的重要指标。
临床研究样本量计算依据
临床研究样本量计算依据
临床研究样本量计算依据通常基于以下几个因素：
1. 效应大小：样本量计算的关键是确定所需的最小效应大小，即研究所要检测的差异必须具有临床或统计学上的重要性。
效应大小可以通过先前的研究、临床经验或专家意见进行估计。
2. 显著性水平（α错误）：样本量计算还取决于研究者所设定的显著性水平，即检验某个差异是否真实存在的阈值。
通常常用的显著性水平是0.05或0.01。
3. 功效（β错误）：功效是指研究中检测到差异的可能性，也称为1-β。
通常常用的功效水平是0.8或0.9，表示有80%或90%的概率能够检测到真实存在的差异。
4. 方差：样本量计算还需要估计研究中所研究的变量的方差或标准差。
方差的估计可以依据先前的研究结果、文献综述或者小规模的预研究。
上述因素可以通过统计计算方法（如t检验、方差分析、卡方检验等）结合所选的效应大小、显著性水平、功效和方差来进行样本量计算。
此外，还有一些其他因素可能会影响样本量计算，如研究设计（如交叉设计、配对设计等）、可接受的误差率（如可接受的α错误或β错误的水平）以及研究的费用和时间限制等。
临床试验中的样本数量与统计学意义
临床试验中的样本数量与统计学意义在临床试验中，样本数量的确定与统计学意义的分析非常重要。
合理的样本数量可以确保试验结果的可靠性和泛化性，而统计学意义的分析则可以推断试验结果的客观性和可信度。
本文将围绕样本数量和统计学意义展开讨论。
一、样本数量的确定1. 样本数量的重要性在临床试验中，样本数量决定了结果的可靠性。
如果样本数量过少，可能会导致结果不可信，无法得出准确的结论；如果样本数量过多，则可能会浪费资源和时间。
因此，确定合理的样本数量是临床试验设计的第一步。
2. 样本数量计算方法确定样本数量需要基于统计学原理进行计算。
一般而言，样本数量的计算基于以下几个因素：- 显著性水平：即试验结果被判定为显著统计差异的最高允许错误率。
- 效应大小：即实际效果的差异大小。
- 统计检验类型：根据试验设计的具体目的和数据类型，选择适当的统计检验方法。
- 统计功效：即试验能够检测到实际效果的概率。
3. 样本数量与实验设计样本数量的确定与实验设计密切相关。
根据实验目的和研究问题的不同，研究人员可以采用不同的实验设计，如随机对照试验、交叉试验、队列研究等。
不同的实验设计会对样本数量的需求产生影响。
研究人员需要根据实验设计的特点和目标，合理地估计样本数量。
二、统计学意义的分析1. 什么是统计学意义统计学意义是指试验结果是否具有真实的差异，即观察到的结果是否超过了由偶然因素引起的随机误差。
统计学意义是通过统计方法来检验试验结果的显著性。
2. 统计学意义的检验方法常见的统计学意义检验方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通常基于零假设和备择假设，根据实际观察到的统计量，计算统计检验的p值。
如果p值小于设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设，认为结果具有统计学意义。
置信区间估计则用于估计参数的范围，如果统计检验得到的置信区间不包含零或其他关键值，可以判断结果具有统计学意义。
3. 统计学意义与临床意义统计学意义只是判断差异是否显著，而临床意义则关注差异的实际意义。
临床研究样本量规定
临床前研究样本量的规定临床研究样本量规定在我国, 不论1999年发布的《药品临床试验管理规范》, 2002年发布的《药品注册管理办法》(试行), 还是2005年发布的《药品注册管理办法》, 都对临床试验的样本量做了规定, 他们是一致的: (1)临床试验的样本量应当符合统计学要求和最低样本量要求; (2)临床试验的最低样本量在试验组的要求是: Ⅰ期为20-30例, Ⅱ期为100例, Ⅲ期为300例, Ⅳ期为2000例.制定者样本数量样本量的说明中国20-30 最小样本数欧盟20-50 建议的例数范围美国20-80 建议的例数范围表2 Ⅱ期临床试验的样本量中国〉100 最小样本数欧盟100-500 建议的例数范围美国100-300 建议的例数范围表3 Ⅲ期临床试验的样本量中国〉300 最小样本数欧盟500-5000 建议的例数范围美国300-3000 建议的例数范围医院的临床研究费用怎么确定？一般来说，医院临床研究费用主要包括以下几部分：1、检验费用：基本上根据研究方案中确定的检验项目和次数就可以计算。
2、临床观察费：主要是给研究人员的劳务费用，各医院情况都有所不同，一般来说研究费用给医院就行了，但是有些医院需要分医院和科室两部分，医院的写入合同，科室的给现金。
这块的费用需要有经验的人员用心操作才能达成各方都满意的结果。
否则给科室的观察费透露出去就会惹大麻烦。
3、基地管理费：一般都收取临床观察费用的10～20％或5000～15000左右，各医院情况不一，问临床药理基地能得到明确的答复。
4、研究牵头费或者组长费：一般在2～5万之间，也有很黑的。
要根据研究牵头单位的名气和研究难易程度而定。
5、药品补偿费，这笔费用部分单位收取，一般在2000～5000左右。
需要询问清楚。
6、受试者筛选费：一般在需要严格大量的筛选受试者时需要这笔费用。
7、受试者补偿费：常规是提供多次回访的交通费用。
宜以各城市的具体情况而定。
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1、样本量计算公式
根据统计学原理，经预试验的两组结果，对照组率Pc=100%，治疗组率Pi=99%，两组率差=1%。
根据离散响应变量样本量计算公式（等效性/非劣性），每组样本量N=2(Zα+Z2/β)2×（Pc+Pi）/2×{1-（Pc+Pi）/2}/Δ2。
取α=0.05，β=0.10，按照临床意义的界值Δ（一般为10%），取对照组有效率的10%，即Δ=10%。
根据以上公式和设定值，每组样本量N=2×（1.96+1.645）2×0.995×0.005/0.12=12.9，即至少需要13例。
如果按20%的脱落率计算，即临床样本量为15例。
2、统计分析
1、样本数的确定
本研究欲考察该产品的临床治愈率不差于对照组产品，即设定为非劣效性试验，试验组与对照组按1：1的比例安排病例数，评价指标采用定性指标，根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求，取α＝0.05，β＝0.20，等效标准δ=0.15，平均有效率p=0.95，由传统计算公式N=12.365×P(1-P)/ δ2
N:每组的估算例数N1=N2,N1和N2分别为试验组和对照组的例数，
P：平均有效率
δ：等效标准
α显著性水平，也是假阳性率，α＝0.05，表示将来自同一总体的两样本可能为来自不同总体的概率为5%
β：1-β称为检验效能把握度，β＝0.20时表示当两总体确有差异时，按α水准有80%的把握能发现他们有所差别。
根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求，取α＝0.05，β＝0.20,等效标准δ=0.15, 平均有效率p=0.95,由上述公式计算得到每组需要完成26例，试验设计每组完成30例。
同时为了弥补传统的样本量估计方法的不足，在非劣效性评价的临床试验中，当疗效指标为离散变量时，可以采用相对率可信区间的方法，SAS下编写宏，由SAS.FREQ过程提供的CMH检验和计算相对率的功能解决。
随机模拟路线：（1）产生若干符合两项分布的随机数，进行CNH检验，估计相对率的可信区间（可信区间下限不低于0.9），并判断是否符合非劣效的标准；（2）重复N 次，以计算得到非劣效结论的次数，从而计算检验效能；（3 ）循环使用上述工具K次，用以寻找符合规定检验效能（0.8）的样本量。
模拟结果每组需29例。
由此我们每组设计完成30例可以达到80%的效能水平。
2 统计分析计划
2.1 基线评价方法
对于两组定量指标在基线的比较，采用成组设计定量资料所对应的统计分析方法，首先考查资料是否满足正态性及方差齐性的前提条件，若满足，采用成组设计定量资料的t检验，否则，选用成组设计定量资料的wilcoxon秩和检验。
对于两组定性指标，按列联表资料所对应的统计分析方法进行处理，若是四格表资料（指表中两个定性指标均为二值变量情形）或双向无序列联表资料（指表中两个定性指标均为名义变量情形），采用一般X2检验，若小于5的理论频次的个数大于列联表中格子总数的1/5，则采用Fisher 的精确检验，直接计算精确概率。
若结果变量是有序的单向有序列联表资料，则采用秩和检验。
2.2 有效性评价
根据评定X线片结果进行疗效评定。
2.2.1 X线片结果评价
对术后1周、4周、12周、24周X线片评分变化及X线评分等级变化情况进行分析。
对于两组测量的定量指标，按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于本资料所涉及的定性指标，两组间的比较采用Fisher确切概率法或秩和检验进行疗效的评价。
2.3 安全性评价
对于生命体征的变化按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于两组测量的不良事件发生数，按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于安全性比较采用一般X2检验，若小于5的理论频次的个数大于列联表中格子总数的1/5，则采用Fisher的精确检验，直接计算精确概率。