临床试验样本量估算
样本量估算（二）：随机对照试验（两组均数）比较的样本量计算方法
2020-07-16 18:54
“样本量估算周一见”系列每周一呈现，敬请关注，本周展示的是医学研究最常见的两组均数比较样本量比较方法。
一、研究实例
随机对照试验研究:探讨中西医结合治疗治疗女性膀胱过度活动症。
采用完全随机的方法将研究对象分为两组（中西医结合组和西医组），结局指标为排尿症状的评分
预计西医对照组排尿症状评分的平均值为7.08±1.36分，中西医结合治疗组使用药物后预计降低1.2分，二者方差相似。双侧检验，α为0.05，两组样本量比值1:1（即两组病例数相等），把握度（检验效能）1-β=90%，求需要多少样本量？
二、样本量估算方法
•案例解析:
本案例比较的是某药物A治疗女性膀胱过度活动症，其结局指标为排尿症状评分，为定量数据，定量结局往往探讨的是2组或多组均数有无统计学差异。本例为2组均数的比较。
•计算公式
•n代表每组样本量。
•Zα和Zβ需要查表。一般α为0.05，且Z值为双侧，则Z0.05=1.96;β为单侧，把握度（检验效能）为0.9时，Zβ=1.28，把握度（检验效能）为0.8时，Zβ=0.84，一般把握度0.9较多见，但需要更多样本量。本例中Zα和Zβ分别等于1.96和1.28。
•σ代表标准差，本例中σ=1.36。
•δ代表差值，即治疗组与对照组平均值的差值，本例中δ=1.2。
三、直接利用公式计算样本量
四、PASS操作计算样本量
1. 打开PASS 15软件后，在左侧菜单栏中找到Means---TwoIndependence Means---T-Test(Inequality)---Two-Sample T-Tests Asuming EqualVariance （方差齐）、Two-Sample T-Tests AllowingUnequal Variance（方差不齐）。
2.这个研究中，把握度为90%，即Power=0.90；α为0.05，即Alpha=0.05；两组样本量比值1:1，即Group Allocation为Equal(N1=N2)；μ1=5.88；
μ2=7.08；标准差σ=1.36；其他为默认，点击Calculate。
3. PASS给出了样本量计算的结果、参考文献、报告中的名词定义、总结性描述以及考虑失访情况后的样本量计算结果。
本例结果显示：N1=28，N2=28，N=56。即干预组和对照组各需要28例研究对象，一共需要56例研究对象。考虑到失访情况，依据失访率20%计算，实际研究中，治疗组和对照组至少各需要35例研究对象，总的需要70例研究对象。
五、样本量计算表述方式
表述一，公式法：本研究为随机对照试验，治疗组为药物A治疗组，对照组为安慰剂对照组，研究对象的排尿症状评分为观测的结局指标，根据查阅文献以及预实验结果，安慰剂对照组的排尿症状评分均数为7.08±1.36分，预计药物A治疗组的排尿症状可下降1.2分，设双侧α=0.05，把握度为90%。根据样本量计算公式：
计算得到治疗组和对照组各需研究对象27例，考虑失访以及拒访的情况，最终至少需要的治疗组和对照组研究对象各为34例，总计至少纳入68例研究对象。
表述二，PASS软件法：本研究为随机对照试验，治疗组为药物A治疗组，对照组为安慰剂对照组，研究对象的排尿症状评分为观测的结局指标，根据查阅文献以及预实验结果，安慰剂对照组的排尿症状评分均数为7.08±1.36分，预计药物A治疗组的排尿症状可下降1.2分，设双侧α=0.05，把握度为90%。利用PASS 15软件计算得到治疗组的样本量N1=28例，对照组的样本量N2=28例，考虑失访以及拒访的情况20%计算，最终至少需要的治疗组和对照组研究对象各为35例，总计至少纳入70例研究对象。
样本量估算（一）：随机对照试验（两组率）比较的样本量计算方法
2020-07-16 18:13
一、研究实例
随机对照试验研究：探讨运动对产妇产后抑郁症率的影响。
采用完全随机的方法将研究对象分为两组（干预组和对照组），结局指标为抑郁症的发生率。
预计干预组率23%，对照组率35%。要求双侧检验，α为0.05，两组样本量比值1:1（即两组病例数相等），β=0.1，把握度（检验效能）1-β=90%，求需要多少样本量？
二、样本量估算方法
•案例解析:
本案例比较的是产妇产后抑郁率，其结局指标为是否抑郁，为分类结局，分类结局往往探讨的是2组或多组率有无统计学差异。本例为2组率的比较。
•计算公式
•n代表每组样本量
•Zα和Zβ需要查表。一般α为0.05，且Z值为双侧，则Z0.05=1.96;β为单侧，把握度（检验效能）为0.9时，Zβ=1.28，把握度（检验效能）为0.8时，Zβ=0.84，一般把握度0.9较多见，但需要更多样本量。本例中Zα和Zβ分别等于1.96和1.28
•p1和p2分别代表干预组和对照组的患病率，本例中p1=0.23，p2=0.35
•p-代表p1和p2的均值，q-代表1-p1和1-p2的均值，本例中=0.29，=0.71。
三、直接利用公式计算样本量
四、PASS操作计算样本量
1.打开PASS 15软件后，在左侧菜单栏中找到Proportions---
TwoIndependence Proportions---Test(Inequality)---Tests for Two
Proportions。
2. 这个研究中，把握度为90%，即Power=0.90；α为0.05，即Alpha=0.05；两组样本量比值1:1，即Group Allocation为Equal(N1=N2)；P1=p1=0.23；P2=p2=0.35；其他为默认，点击Calculate。
3. PASS给出了样本量计算的结果、参考文献、报告中的名词定义、总结性描述以及考虑失访情况后的样本量计算结果。
本例结果显示：N1=296，N2=296，N=592。即干预组和对照组各需要296例研究对象，一共需要592例研究对象。考虑到失访情况，依据失访率20%计算，实际研究中，干预组和对照组至少各需要370例研究对象，总的需要740例研究对象。
五、样本量计算表述方式
表述一，公式法：本研究为随机对照试验，干预组为运动干预治疗组，对照组为空白对照组，研究对象的抑郁症患病率为观测的结局指标，根据查阅文献，预计干预组的患病率为25%，对照组的患病率为32%，设双侧α=0.05，把握度为90%。根据样本量计算公式：
计算得到干预组和对照组各需研究对象300例，考虑失访以及拒访的情况，最终至少需要的干预组和对照组研究对象各为375例，总计至少纳入750例研究对象。
表述二，PASS软件法：本研究为随机对照试验，干预组为运动干预组，对照组为空白对照组，研究对象的抑郁症患病率为观测的结局指标，根据查阅文献，预计治疗组的患病率为25%，对照组的患病率为32%，设双侧α=0.05，把握度为90%。利用PASS 15软件计算得到治疗组的样本量N1=296例，对照组的样本量N2=296例，考虑失访以及拒访的情况20%计算，最终至少需要的干预组和对照组研究对象各为370例，总计至少纳入740例研究对象。
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显著来。 但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。
非劣性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数；
临床试验样本量估算
临床试验样本量估算 在估算样本量时，有几个关键要素需要考虑： 1. 效应大小（Effect Size）：效应大小是指在两个比较组之间预期 的差异大小。一般来说，效应大小越大，所需的样本量越小。 2. 置信度（Confidence Level）：置信度是指研究者对样本调查结 果的信任程度。常用的置信度为95%或99%。一般来说，置信度越高，所 需的样本量越大。 3. 统计显著性（Statistical Significance）：统计显著性是指试 验结果的显著性水平。常用的显著性水平为α=0.05或α=0.01、一般来说，显著性水平越低，所需的样本量越大。 4. 效应方向性（Directionality of Effect）：效应方向性是指试 验是否需要检测两组间的差异。若只需检测差异是否存在，则样本量较小；若需检测差异的方向，则样本量较大。 5. 控制变量的数量（Number of Control Variables）：增加控制变 量的数量会增加结果解释的复杂度，从而需要更大的样本量。 6. 数据的可变性（Variability of Data）：数据的可变性与样本量 呈反比关系。如果数据变异性大，所需的样本量就会相对较大。 7. 可行性和资源限制（Feasibility and Resource Constraints）：实际操作中，样本量可能受到可行性和资源限制的影响。研究者需要评估 可行性因素，并根据实际情况确定样本量。 基于以上要素，常用的样本量估算方法有以下几种：
1.参数估计法：通过统计分析来估计试验样本量。研究者需要提供试 验所需的显著性水平、效应大小以及控制变量的数量等参数。常用的参数 估计方法有t检验、方差分析、卡方检验等。 2. 非参数估计法：当样本不满足正态分布或总体参数未知时，可以 采用非参数的方法进行样本量估算。常用的非参数方法有Wilcoxon秩和 检验、Mann-Whitney U检验、logistic回归等。 3.功效分析法：在进行样本量估算前，可以进行一个预计功效的分析，从而根据要求的功效大小来确定样本量。功效分析法的优势在于可以根据 试验目标来设定合理的样本量。 4.经验法：根据先前类似研究的结果或类似试验的经验，来确定样本量。这种估算方法的优势在于其简单和实用性，但也有一定的局限性。 总之，临床试验样本量的估算是一个综合考量多个因素的过程。合理 估算样本量是确保试验科学性和可信度的重要步骤，能够为试验结果提供 准确、可靠的科学依据。
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。
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显着来。 但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显着性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P） ? ? ? 等效标准（δ） N=
公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S） ? ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P） ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S） ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) ? ? 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) ? ? N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数； 3) ? ? P 是平均有效率， 4) ? ? S 是估计的共同标准差， 5) ? ? δ 是等效标准。 6) ? ? 通常都规定α=，β=（把握度80％）
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显著来。 但是中国的国情？有多少厂家愿意多做？ 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为65.0%和42.9%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（α=0.05，β=0.2）时：
计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=12.365×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=12.365× (S/δ)2 等效性试验（α=0.05，β=0.2）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=17.127×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=17.127× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数； 3) P 是平均有效率，
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 临床试验的样本量估算是研究计划中非常重要的一个环节。样本量的 大小会直接影响到试验结果的可靠性和推广性。本文将介绍一些常用的方 法和考虑因素，来进行临床试验样本量的估算。 一、统计学方法 1.样本量估算的原则 样本量估算的基本原则是保证试验结果的统计学意义和实际应用的可 行性，同时控制样本量的大小。在样本量估算时需要考虑的主要因素包括：研究目的、效应大小、α水平、β水平、检验类型和预估结果的方差。 2.效应大小 效应大小（Effect Size）指的是一种观察、试验或实验中的两组之 间的差异，并且是研究中最重要的指标之一、效应大小的选择需要基于研 究目标和研究领域的实际情况。常用的效应大小指标包括：风险比、比值比、均值差异等。 3.α水平和β水平 α水平和β水平是两种错误假设的概率。α水平（Type I错误） 是拒绝了一个真假设。通常是将p值设置在0.05以下。β水平（Type II错误）是接受了一个错误的假设。常见的β值是0.2、0.1、0.05和 0.01、α和β的选择需要根据实际情况和研究目的进行权衡。 4.检验类型
根据研究目的和数据类型的不同，可以选择不同的检验类型。常见的检验类型包括：t检验、方差分析、卡方检验等。不同的检验类型需要不同的样本量估算方法。 5.预估结果的方差 预估结果的方差是样本量估算的另一个重要因素。方差的预估可以通过先前的研究结果或者基于临床经验来估算。 二、样本量估算方法 1.均值差异的样本量估算方法 均值差异的样本量估算方法适用于需要比较两个或多个组之间平均值差异的研究。常用的方法有：Z检验样本量估算、t检验样本量估算和方差分析样本量估算。 2.分类变量的样本量估算方法 分类变量的样本量估算方法适用于比较不同组之间的比率、风险比、比值比等。常用的方法有：卡方检验样本量估算和Fishers精确检验样本量估算等。 3.生存分析的样本量估算方法 生存分析的样本量估算方法适用于评估治疗或干预措施对患者生存时间或复发时间的影响。常用的方法有：Kaplan-Meier生存分析样本量估算和Cox比例风险模型样本量估算等。 三、其他考虑因素 1.实际可行性
临床试验样本量估算
样本量估算（二）：随机对照试验（两组均数）比较的样本量计算方法 2020-07-16 18:54 “样本量估算周一见”系列每周一呈现，敬请关注，本周展示的是医学研究最常见的两组均数比较样本量比较方法。 一、研究实例 随机对照试验研究:探讨中西医结合治疗治疗女性膀胱过度活动症。 采用完全随机的方法将研究对象分为两组（中西医结合组和西医组），结局指标为排尿症状的评分 预计西医对照组排尿症状评分的平均值为7.08±1.36分，中西医结合治疗组使用药物后预计降低1.2分，二者方差相似。双侧检验，α为0.05，两组样本量比值1:1（即两组病例数相等），把握度（检验效能）1-β=90%，求需要多少样本量？ 二、样本量估算方法 •案例解析: 本案例比较的是某药物A治疗女性膀胱过度活动症，其结局指标为排尿症状评分，为定量数据，定量结局往往探讨的是2组或多组均数有无统计学差异。本例为2组均数的比较。 •计算公式 •n代表每组样本量。 •Zα和Zβ需要查表。一般α为0.05，且Z值为双侧，则Z0.05=1.96;β为单侧，把握度（检验效能）为0.9时，Zβ=1.28，把握度（检验效能）为0.8时，Zβ=0.84，一般把握度0.9较多见，但需要更多样本量。本例中Zα和Zβ分别等于1.96和1.28。 •σ代表标准差，本例中σ=1.36。 •δ代表差值，即治疗组与对照组平均值的差值，本例中δ=1.2。 三、直接利用公式计算样本量
四、PASS操作计算样本量 1. 打开PASS 15软件后，在左侧菜单栏中找到Means---TwoIndependence Means---T-Test(Inequality)---Two-Sample T-Tests Asuming EqualVariance （方差齐）、Two-Sample T-Tests AllowingUnequal Variance（方差不齐）。 2.这个研究中，把握度为90%，即Power=0.90；α为0.05，即Alpha=0.05；两组样本量比值1:1，即Group Allocation为Equal(N1=N2)；μ1=5.88； μ2=7.08；标准差σ=1.36；其他为默认，点击Calculate。
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算1．观测指标是定量变量的单个样本的含量 单侧检验： 2 ) ( ? ? ? ? ? ?+ = δ σ β αZ Z n 双侧检验： 2 2/) ( ? ? ?? ? ?+ = δ σ β αZ Z n 式中： （1）α Z是标准正态曲线下单侧或双侧面积为α时的Z值，可由标准正态分布表（《医学统计学》附表1）查得： （2）β Z是标准正态曲线下右侧面积为β时的Z值，可由标准正态分布表查得： （3）σ是观测指标的总体标准差；
（4）δ是容许误差； 2．观测指标是定量变量的实验组与对照组的样本含量 双侧检验： 2 2/)(4??? ???+?=δσβαZ Z n 单侧检验： 2 )(4?? ????+?=δσβαZ Z n 这是两个样本合计的例数，一般，可取21n n =，22n n =。上式中， （1）αZ 是标准正态曲线下单侧或双侧面积为α时的Z 值，可由附表1查得； （2）βZ 是标准正态曲线下右侧面积为β时的Z 值，可由附表1查得 （3）σ是两个样本所取自的总体标准差的合并值：2 2 1σσσ+= ；在 实际研究时，σ一般是未知的， 可以通过预试验或文献确定出1S 与2S ，用2 2 1S S S +=估计σ； （4）容许误差||21μμδ-=。 3．观测结果是二分类的单个样本的含量
A 方法的阳性率：n b a += 1π B 方法的阳性率：n c a +=2π 两种方法结果一致的例数：d a +，其中，阳性例数：a ， 两种方法结果一致的阳性率：d a a += π 上述数据在实际中均是未知的，要从小规模的预试验的结果来估计。 样本量的估算公式： 2 21212/)())((22?? ?? ? ???????---+=ππππππππβαZ Z n 式中，2 221π πππ-+= 4．观测结果是二分类的实验组与对照组的样本含量 双侧检验：2 2122112/))1()1((2)1(2???? ????--+-+-=ππππππππβαZ Z n c c 单侧检验： 2 212211))1()1((2)1(2??? ? ????--+-+-=ππππππππβαZ Z n c c 式中， c π= 2 2 1ππ+，1π是实验组的阳性率，2π是对照组的阳性率。 取实验组的样本量2/1n n =，对照组的样本量2/2n n =。 在实际中，1π和2π均是未知的，要通过预试验的结果来估计。 参考文献：孙振球主编《医学统计学》
临床试验样本量的估算
临床试验样本量(d e)估算样本量(de)估计涉及诸多参数(de)确定,最难得到(de)就是预期(de)或者已知(de)效应大小（计数资料(de)率差、计量资料(de)均数差值）,方差（计量资料）或合并(de)率（计数资料各组(de)合并率）,一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得,不过很多时候很难得到或者可靠性较差.因此样本量估计有些时候不是想做就能做(de).SFDA(de)规定主要是从安全性(de)角度出发,保证能发现多少(de)不良反应率；统计(de)计算主要是从power出发,保证有多少把握能做出显着来. 但是中国(de)国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发,按照SFDA××规定,完成100对有效病例,再考虑到脱落原因,再扩大20%,即120对,240例. 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验,只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效,根据预试验结果,试验组和对照组(de)有效率分别为%和%,则 每个治疗组中能接受评价(de)病人样本数必须达到114例（总共228例）,这样才能在单侧显着性水平为5%、检验功效为90%(de)情况下证明试验组疗效优于对照组.假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%,则需要纳入病人(de)总样本例数为250例. 非劣性试验（α=,β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N=
公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=,β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式(de)说明： 1) 该公式源于郑青山教授发表(de)文献. 2) N 是每组(de)估算例数N1=N2,N1 和N2 分别为试验药和参比药(de)例数； 3) P 是平均有效率, 4) S 是估计(de)共同标准差, 5) δ 是等效标准. 6) 通常都规定α=,β=（把握度80％）
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 试验设计是样本量估算的基础，它决定了试验的类型和目标。例如， 随机对照试验是一种常见的试验设计类型，其目标是研究两种或多种干预 措施的效果差异。在这种情况下，样本量估算需要考虑研究人群的大小、 效应量的大小和预期的治疗效果。 效应量是指干预措施对待疗效或接受组的效果大小。在样本量估算中，研究人员需要根据预期效应的大小来确定所需的样本量。效应量通常用标 准化的指标来表示，如相对风险（Relative Risk）、绝对风险差（Absolute Risk Difference）、标准化平均差（Standardized Mean Difference）等。 显著性水平是试验结果的判断标准，是研究人员用来确定是否拒绝零 假设的临界值。常见的显著性水平为0.05或0.01，表示拒绝零假设的错 误率为5%或1%。样本量估算需要将显著性水平考虑在内，以确保试验结 果的可靠性。一般而言，显著性水平越低，所需的样本量越大。 统计能力是评估试验结果的可靠性和判断力的指标。它与显著性水平 和样本量密切相关。统计能力的大小决定了试验是否能够检测到干预措施 的真实效应。一般而言，统计能力应保持在80%或90%左右。样本量估算 需要考虑统计能力来确保试验结果具有充分的可信度。 样本量估算通常使用统计方法进行计算。常见的统计方法包括t检验、Z检验、卡方检验等。这些方法可以帮助研究人员根据试验设计、效应量、显著性水平和统计能力来确定所需的样本量。 另外，样本量估算还需考虑可能的失访率和数据质量等因素。失访率 是指试验过程中研究对象无法完成全部观察或评估的比例。数据质量则涉
及研究过程中数据记录、收集和分析的准确性和完整性。这些因素会影响样本量估算的精确性和可靠性。 总结而言，临床试验样本量的估算是一项关键性工作，需要根据试验设计、效应量、显著性水平、统计能力和其他相关因素进行综合考虑。准确的样本量估算能够确保试验结果具有统计学意义，有助于准确判断所研究干预措施的效果和安全性。
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算 首先，研究目的是样本量估算的基础，研究目的不同所需样本量也会 不同。例如，对于描述性研究，样本量的估算主要考虑数据的可行性，一 般在50-100人左右即可；而对于验证性研究，需要进行统计检验或建立 预测模型，则需要更多的样本量。 其次，研究设计也是样本量估算的重要因素。常见的研究设计包括前 瞻性队列研究、病例对照研究、随机对照试验等。不同的研究设计对样本 量的要求也不同。例如，队列研究需要在较长的时间内追踪大量的受试者，样本量通常较大；而对照试验往往需要比较两组之间差异的显著性，样本 量要求相对较少。 其次，统计学假设是影响样本量估算的主要因素之一、其中包括显著 性水平（通常为0.05）、统计效应大小和统计检验的类型等。较高的显 著性水平（如0.01）和较小的统计效应大小都会增加样本量的要求。此外，不同的统计检验方法也会影响样本量估算。例如，判断两组均值是否 有差异的双样本t检验需要较大的样本量，而判断两组比例是否有差异的 卡方检验则需要较小的样本量。 最后，样本量的估算还需要考虑目标参数的合理估计。目标参数包括 所研究变量的均值、比例、相关系数等。一般来说，样本量估计需要选取 适当的目标参数，并根据目标参数的合理范围进行估计。根据经验和实际 情况，可以采用样本量估算公式来计算样本量。 n=(Zα/2*σ/δ)^2 其中，n为所需样本量，Zα/2为给定显著性水平下的Z值，σ为总 体标准差的估计值，δ为目标参数的边际误差。
综上所述，临床试验样本量的估算需要考虑研究目的、研究设计、统计学假设和目标参数等因素，并采用适当的样本量估算公式进行计算。合理估算样本量可以确保研究结果的可靠性和统计分析的效力。
临床试验样本量的估算
临床试验样本量的估算本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显著来。但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（α=，β=）时：
计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数； 3) P 是平均有效率，
临床试验样本量的估算精编版
临床试验样本量的估算精编版 临床试验样本量估算是进行临床试验设计过程中极为重要的一环，其 目的是通过合理的样本量确定试验的统计效力，确保试验结果的可靠性和 可解释性。样本量的大小直接关系到试验的结果，样本量过小容易导致试 验结果的误差增大，而样本量过大则可能造成资源的浪费。 在进行临床试验样本量估算时，需要考虑以下几个因素： 1.效应大小：效应大小指的是新型治疗与传统治疗之间的差异效应， 通常通过之前的研究结果或临床经验作为参考。效应大小越大，样本量可 以相应减少。 2.类型I错误的控制：类型I错误也常被称为显著性水平或α错误。它指的是在原假设为真的情况下，拒绝原假设的概率。通常使用显著性水 平α来控制类型I错误的概率，常见的α取值为0.05 3.类型II错误的控制：类型II错误也被称为β错误。它指的是在 备择假设为真的情况下，接受原假设的概率。通常使用统计功效1-β来 控制类型II错误的概率，常见的统计功效取值为0.8或0.9 4.变异性：变异性是指被试者在一些测量指标上的差异程度。变异性 越大，样本量需求相应增加。 5.置信区间：置信区间是指参数真值落在特定区间的概率。通常使用95%的置信水平，即在95%的概率下，参数真值落在置信区间内。 1.样本量计算公式：根据试验的目标和研究假设，选择合适的样本量 计算公式进行计算。常用的样本量计算公式包括均数比较、比例比较、生 存分析、相关性等。
2. 统计软件：利用统计软件进行样本量模拟和估算。常用的统计软件包括PASS、G*Power和R软件等。 3.文献参考：根据类似的研究或文献中的样本量估算结果作为参考，结合本次研究的具体情况进行调整。 需要注意的是，样本量的估算是基于试验目标和预设的假设进行计算的，实际研究过程中可能会受到很多实际因素的影响，如实验设计的可行性、时间和资源限制等。因此，在进行样本量估算时需要充分考虑这些实际因素，尽可能保证样本量的合理性和可行性。 总之，临床试验样本量估算是临床试验设计过程中重要的一环，合理的样本量估算可以确保试验结果的可靠性和可解释性。在进行样本量估算时需要考虑多个因素，并选择合适的方法进行计算。同时，样本量估算过程中需要注意实际情况的可行性和可操作性。
临床试验样本量估算
临床试验样本量估算 临床试验样本量估算是在临床试验设计中至关重要的一步，它能够帮助研究人员确定应纳入研究的参与者数量，从而达到合理的统计力量和结果的可靠性。样本量的大小直接影响试验结果的统计学意义和实际应用的可行性。正确估算样本量有助于避免样本过少导致的统计结果不可靠，或者过多的样本浪费资源，同时保证试验结果的可靠性和数据的有效性。 估算样本量的方法通常依据试验的目的、主要研究假设、预期效应大小、预期事件发生率和统计显著水平等因素。在进行样本量估算时，常用的方法包括效应大小法、统计学检验法和实用方法。 效应大小法是通过计算预期效应大小（通常是治疗效应）来确定样本量的。对于两组研究设计，效应大小通常通过计算两个组别间的预期差异来确定。可以通过相似研究文献中的效应大小估计或者根据研究人员的专业判断来确定。 统计学检验法是一种常用的样本量估算方法，它根据试验的主要研究假设和拟用的统计检验方法来确定样本量。根据试验的研究问题，可以选择适当的统计检验，如t检验、χ^2检验、生存分析等，然后根据选定的检验方法确定所需的效应大小和显著性水平。 实用方法是一种相对简单的样本量估算方法，它基于研究人员的实践经验和可行性考虑来确定样本量。这种方法通常用于研究预算有限、时间有限或资源有限的情况下，它通过一些经验数据和假设来估算样本量。 无论采用何种方法，样本量的估算都需要一定的假设和参数。在估算样本量时，需要考虑到试验的目的、主要研究问题、统计显著性水平、效
应大小、研究设计的类型、预期事件发生率和可行性等因素。此外，还需 要充分考虑可能的损失和偏倚，并进行灵敏度分析和样本量的修正。 除了样本量的估算外，还应该根据试验设计来确定随机化、分层、均衡、配对或多中心等方法，以确保试验的内部有效性和外部有效性。另外，在估算样本量后，还需要充分考虑适当的组别分配比例和缺失数据的可能性，并制定合理的数据收集和分析计划。 总之，临床试验样本量的估算是临床研究设计中的重要一环，它需要 综合考虑研究目的、研究假设、效应大小、统计显著性水平和实际可行性 等因素来确定。正确估算样本量有助于确保试验结果的统计学意义和可靠性，为临床实践和医学决策提供有效的依据。