临床试验统计学设计与数据分析
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法在临床试验中，常用的统计分析方法有很多。
下面将介绍一些常见的统计学方法及其作用。
1.描述性统计：描述性统计是对试验数据进行整理和总结，以描述试验样本的特征和分布情况。
它包括了均值、标准差、中位数、百分位数、频率等指标的计算和展示。
2. 整体效应分析：整体效应分析用于评估治疗措施的总体效果。
其中，使用t检验可以比较两个样本的均值差异，配对t检验可以比较同一组样本在不同时间点的均值差异，方差分析可用于比较三个或三个以上组别的均值差异。
此外，如果存在荟萃分析（meta-analysis）数据，可以使用统计学的合并技术进行整体效应的定量分析。
3. 变量关联分析：变量关联分析用于评估两个或多个变量之间的关系。
相关系数可以用来度量两个变量之间的线性关系，如Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
此外，还可以通过回归分析来研究一个或多个自变量对因变量的影响。
4. 风险评估与预测：在临床试验中，风险评估和预测是一项重要的统计方法。
例如，Kaplan-Meier生存分析用于评估治疗组和对照组的生存曲线差异，Cox回归分析用于评估多个自变量对生存时间的风险影响。
5.随机性分析：随机性分析用于评估试验中的随机抽样过程是否满足预设的随机性要求。
例如，随机化完整性检查可用于检查随机分配的效果，查找可能的偏倚。
6.安全性分析：安全性分析主要用于评估药物或治疗措施的不良事件和副作用情况。
可以利用卡方检验或费希尔精确概率检验来比较不良事件在不同组别中的发生率。
以上是临床试验中常用的几种统计分析方法，不同的研究目的、研究设计和数据类型，可能需要采用不同的统计方法进行分析。
此外，临床试验中还可以使用一些高级的统计技术，如生存分析、荟萃分析和多个比较法等，以获得更详细和准确的研究结果。
临床试验统计学设计与数据分析
临床试验统计学设计与数据分析临床试验是评估治疗手段或药物疗效的重要研究方法之一，而统计学设计和数据分析是保证临床试验科学可靠的关键环节。
本文将对临床试验统计学设计和数据分析的重要性进行讨论，以及常用的方法和技巧。
一、临床试验统计学设计的重要性临床试验的统计学设计起着决定试验能否得出可靠结论的作用。
合理的统计学设计能够最大限度地提高试验结论的科学性和可靠性，帮助研究者准确判断治疗手段或药物的疗效。
一个良好的统计学设计应该具备以下特点：1. 随机分组：通过随机分组可以确保每个研究对象有相等的机会被分配到不同的治疗组或对照组，从而减少偏倚的可能性。
2. 控制组和对照组设置：合理的控制组和对照组设置可以帮助研究者评估治疗手段的相对疗效，并排除其他因素对结果产生的干扰。
3. 样本容量计算：通过合理计算样本容量，可以确保试验结果具有统计学意义，并减少结果偶然性导致的误判。
二、临床试验数据分析的重要性临床试验数据分析是从试验数据中提取有关治疗效果的有效信息的过程。
准确、客观地对试验数据进行分析，可以帮助研究者得到准确的结论，指导临床实践。
一个好的数据分析应该具备以下特点：1. 描述性统计分析：通过描述性统计分析，可以对试验数据的分布、中心趋势和变异性进行描述，从而初步了解实验结果。
2. 推断性统计分析：通过推断性统计分析，可以根据样本数据推测总体参数的取值范围，并判断观察到的差异是否统计学上显著。
3. 子组分析和亚组分析：在进行数据分析时，需要对不同子组或亚组的结果进行比较，以确定治疗效果是否在不同人群中存在差异。
三、临床试验统计学设计与数据分析的常用方法1. 假设检验：假设检验是一种用于判断统计样本是否能代表整个总体的方法。
在临床试验中，常用的假设检验方法包括T检验、方差分析和卡方检验等。
2. 生存分析：生存分析适用于研究患者生存时间或特定事件发生的时间，常用的方法包括Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
(完整版)临床试验数据分析要点(GCP)
临床试验数据分析要点5．3．1分析对象的数据集5．3．1．1 全样本分析（Full analysis set）计划治疗原则（intention-to-treat）是指主要分析应当包括所有进入随机化的遵循这一原则需要对所有随机受试者完成随访得到试验结果。
由于各种理由，这在实际上是难以达到的，因此，全样本分析是尽可能接近于包括所有随机受试者，在分析中保留最初的随机化对于防止偏差和提供安全的统计检验基础很重要。
在许多场合，它提供的对治疗效果的估算很可能反映了以后的实际观察结果。
从分析中剔除已随机受试者的情况不多：包括不符合重要入选标准，一次也没有用药，随机化后没有任何数据。
从分析中剔除不符合入选条件受试者必须不致引起偏差：入选标准的测定是在随机化之后；违反合格标准的检测是完全客观的；所有受试者都受到同样的合格性调查；各组实行同样的入选标准，凡违反者均被排除。
5．3．1．2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set）"Per Protocol"对象组，有时称之为"有效病例"、"有效样本"或"可评价受试者样本；定义为全部分析样本中较好遵循设计书的一个受试者亚组：·完成预先说明的确定治疗方案暴露。
·得到主要变量的测定数据。
·没有违反包括入选标准在内的重要试验设计。
从"有效受试者"组中剔除受试者的精确理由应当在揭盲前就充分限定并有文件记载。
为得到"有效受试者"而排除对象的原因和其他一些违反研究设计的问题，包括对象分配错误、试验中使用了试验方案规定不能用的药物、依从性差、出组和数据缺失等，应当在不同治疗组之间对其类型、发生频率和发生时间进行评价。
5．3．1．3不同的分析（受试者）组的作用在验证性试验中，通常进行全样本和"有效受试者"两种分析。
这样可以对两者之间的任何差别进行明白的讨论和解释。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
统计学在医学临床试验设计与分析中的应用
统计学在医学临床试验设计与分析中的应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，其在医学临床试验设计和分析中的应用被广泛认可。
医学临床试验是评估新药物、疗法或诊断方法是否安全、有效的重要手段。
在试验设计和结果分析阶段，统计学发挥着至关重要的作用。
本文将探讨统计学在医学临床试验中的三个主要方面：样本量计算、随机化与对照组设计以及数据分析与推断。
1. 样本量计算在医学临床试验中，样本量的确定对于确保试验的统计效力至关重要。
样本量计算的目标是通过合理的样本大小确保试验结果的可靠性和代表性。
统计学家使用多种方法和公式来计算样本量，例如基于效应大小、显著水平、统计功效和预期结果分布的假设。
通过准确计算样本量，研究者可以最大程度地避免样本过小导致的试验结果不具备统计意义，或者样本过大带来的资源浪费问题。
2. 随机化与对照组设计随机化和对照组设计是医学临床试验中保证内部有效性和外部有效性的关键步骤。
随机化通过将参与试验的个体随机分配到不同的治疗组或对照组，保证了试验结果的客观性和可比性。
对照组设计则旨在对照组和实验组之间进行对比，评估新药物或疗法的真正效果。
常见的对照组设计有平行设计和交叉设计，统计学可以帮助确定合适的对照组样本大小和随机分配的方法。
3. 数据分析与推断在医学临床试验中，数据分析是评估新药物、疗法或诊断方法效果的重要环节。
统计学可以提供多种分析方法，例如描述性统计、方差分析、回归分析和生存分析等。
这些方法可以帮助研究者从数据中提取有关治疗效果、不良反应和剂量响应等关键信息。
此外，统计学还可以进行推断统计，通过计算置信区间和假设检验来评估试验结果的可靠性和显著性。
总结起来，统计学在医学临床试验设计与分析中发挥着不可或缺的作用。
它能够帮助研究者合理计算样本量，设计合适的随机化与对照组方案，并对试验结果进行准确有效的数据分析和推断。
这些应用确保了医学临床试验的科学性和可靠性，为医学研究和临床实践提供了有力的支持。
临床试验的设计和数据分析
临床试验的设计和数据分析临床试验是评估新的医疗干预措施的有效性和安全性的重要手段。
为了获得可靠的结果，临床试验的设计和数据分析是至关重要的环节。
本文将从试验设计、数据收集、数据分析等方面进行探讨，以确保临床试验结果的可信度和可靠性。
一、试验设计试验设计是临床试验的基础，它决定了试验的可行性、有效性以及结果的可靠性。
下面介绍几种常用的试验设计方法。
1. 随机对照试验随机对照试验是最常用的试验设计方法之一。
它通过随机分组的方式，将受试者分为实验组和对照组，分别接受不同的处理或干预。
这样可以减少干预因素对结果的影响，增加结果的可信度。
随机对照试验的设计应遵循随机分组、盲法等原则，以保证试验结果的客观性和公正性。
2. 单盲与双盲试验单盲试验是指试验人员或受试者不知道自己所处的处理组别；而双盲试验是指试验人员和受试者均不知道自己所处的处理组别。
通过盲法的应用，可以避免主观因素对试验结果的影响，提高试验的可靠性。
3. 交叉试验交叉试验是将同一组受试者按一定时间顺序分为实验组和对照组，分别接受不同处理或干预。
需要注意的是，交叉试验要求受试者在试验过程中不受其他因素干扰，以保证结果的可靠性。
二、数据收集临床试验的数据收集过程要科学、规范。
以下是数据收集的常用方法和注意事项。
1. 临床观察临床试验中的数据收集可以通过临床观察进行。
观察对象可以包括患者的病情、治疗效果、不良反应等。
观察数据应尽量客观、全面，减少主观偏差。
同时，在观察过程中应注意记录数据的时间、地点、人员等信息，以保证数据的准确性和可溯源。
2. 问卷调查通过设计合理的问卷，可以收集受试者的主观感受、生活质量等数据。
在问卷设计中，应考虑问题的合理性、选项的多样性以及回答方式的简便性。
此外，应注意保护受试者的隐私，确保问卷调查的合法性和可靠性。
3. 实验室检测有些临床试验需要通过实验室检测来获取数据，如血常规、生化指标等。
在实验室检测中，要确保检测方法准确可靠，并遵循相应的操作规范。
临床试验的研究设计与统计分析
临床试验的研究设计与统计分析临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械安全性和疗效的关键环节，它对于指导临床决策和提高患者治疗效果具有重要意义。
本文将重点介绍临床试验的研究设计以及统计分析的相关方法和技巧。
一、临床试验研究设计1. 研究类型选择根据研究目的和数据获取方式，临床试验研究设计可分为观察性研究和干预性研究。
观察性研究主要通过观察人群的暴露与结果之间的关系，探索潜在的危险因素和保护因素。
干预性研究则通过对人群进行干预，评估干预措施的效果。
常见的干预性研究设计包括随机对照试验、非随机对照试验和自身对照试验。
2. 样本容量计算样本容量的确定是保证试验结果的可靠性和有效性的关键步骤。
通过样本容量计算，可以估算出适当的样本规模，以减少随机误差和提高统计检验的可靠性。
样本容量计算需考虑试验的研究问题、预计的效应大小、显著性水平、统计检验的类型等因素。
3. 随机化设计随机化是临床试验中的重要原则，它能够降低实验组与对照组之间的混杂因素的影响，提高试验结果的可靠性。
常见的随机化设计包括简单随机化、分层随机化和区组随机化等。
在随机化设计中，应根据试验的目的和实际情况选择适当的随机化方法。
4. 平行设计与交叉设计在干预性临床试验中，研究设计可以采用平行设计或交叉设计。
平行设计将受试者随机分配至实验组和对照组，在不同组中接受不同的干预措施；交叉设计则是将受试者分为不同顺序接受不同干预措施，并在每个干预阶段测量结果。
二、临床试验统计分析1. 描述性统计分析试验数据的描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述。
如平均数、标准差、中位数、分位数等。
通过描述性统计分析，可以了解试验数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为进一步的推断性统计分析提供基础。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断，判断样本间差异是否代表总体间的差异。
常见的推断性统计分析包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于验证研究假设是否成立，置信区间估计则用于评估参数估计的精度。
临床试验的数据管理与统计分析(姚晨讲稿)
3、主要研究者、申办方代表、统计分析人员、 数据管理员共同就数据管理员提交的问题 进行讨论并做出处理决定。。
4、与会人员讨论并决定统计分析人群。 5、统计分析计划的修正与定稿。 6、决定是否锁定数据。 7、当揭盲条件成立时，具体执行揭盲。
数据管理的定义：将在临床试验中产生的大量 数据及时填写、准确录入、计算机辅助人工审核校 对、疑问问答校正，数据盲态下审核与锁定等全过 程。
数据产生的过程
研究者填写CRF表 监察员核查、传递给数据管理单位 根据CRF建立录入程序 双人双份独立录入 核查并产生数据疑问表（DQF) 监察员将DQF交研究者复核并回答 数据库修改并核查 不良事件及合并用药编码 盲态下的数据审核 数据锁定 数据传递（统计分析人员）
请确认 4、访一时间为XXXX年XX月XX日，访二时间为
XXXX年XX月XX日，不在时间窗内，请确认 5、不良事件：“XXXX”，为方便编码，请进一步
详细描述
疑问表式样举例
DQF的回答
根据问题，查阅原始资料和 CRF表所填内容，慎重回答
如果某一数据的修改，会影响 其它数据时，请一并回答
编码(Coding)
基线定义为随机入组时间，病例特征一般包括 为患者的人口学信息、饮食运动情况、疾病情 况等。
根据变量的数字特征，采用t检验/Wilcoxon秩 和检验对患者年龄、身高、体重、病程、生命 体征等定量数据进行比较。采用卡方检验／ Fisher确切概率检验或者Wilcoxon秩和检验对 患者的性别、饮食控制、运动治疗、降糖药物 治疗史、疾病史等分类变量进行基线比较。
在方案要求的访视时间窗内。 D.合并用药的确认：填写数据与各访视所填内容有矛盾；使用了方案中明确
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实验误差
• 系统误差
混杂偏倚（confounding bias）
临床试验中混杂偏倚是指当研究某一处理因素与 疾病的疗效关系时，另一种伴随的非处理因素产生的效 应，干扰着处理因素所产生的效应，这一伴随因素称为 混杂因素。 疾病的转归除了药物的治疗作用外，还与疾病的自 然过程、辅助治疗、及病人的体质因素等有关。如果只 注意干预措施与疾病之间的联系而忽略了其他因素在各 对比组中的均衡问题，就会发生混杂偏倚而容易导出错 误的结论。
目的:评价小儿脑瘫的康复治疗效果 资料:对110名确诊为脑瘫的1-2岁患儿进行为期一 年的综合康复治疗,并在治疗前后各完成一次功能 评定 统计分析:对治疗前后的功能评定值进行配对t检验 结果:配对t检验显示康复治疗前后脑瘫患儿的功能 水平不同，差异有统计学意义 结论:对小儿脑瘫患者采用综合康复能够有效的改 善功能状态，取得满意的治疗效果
由大量的，微小的，偶然因素引起的不易控 制的误差。在一次观察中，随机误差无法估计。 大量重复观察中，随机误差通常服从均数为O 的正态分布。
• 系统误差
选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
实验误差
• 系统误差
选择偏倚（selection bias）
入选偏倚，排除偏倚：研究者如果对临床试验方 案的入选标准规定得不够具体明确，使得两组入 选的试验对象不尽相同，即使在同一组病人，也 不具有同质性。 分组不均衡性偏倚： 非随机方法分组，影响疾 病转归与预后的因素在组间无法均衡 非同期对照偏倚：不同时期的资料中被研究的对 象的条件、环境等都很难保持一致，可比性差。
实验误差
• 系统误差
信息偏倚（information bias）
调查偏倚： 两组的调查环境与条件不相同；调 查人员的询问态度、方式不统一；试验组及对 照组分别由两个人进行调查。 回忆偏倚：受试者的记忆不完整，使其准确性 与真实情况之间存在着误差。 无应答偏倚：无应答者与应答者往往在临床经 过等方面存在着系统差异
案例
• 实例分析
目的:评价小儿脑瘫的康复治疗效果 资料:对确诊为脑瘫的100名1-2岁患儿和100名5-6 岁患儿进行为期一年的综合康复治疗,并在治疗前 后各完成一次功能评定 统计分析:对两组治疗前后的功能评定变化值进行 成组t检验。结果示：康复治疗前后1-2岁患儿的功 能改善幅度高于5-6岁患儿，差异有统计学意义。 结论: 1-2岁脑瘫患者的康复治疗效果优于5-6岁脑 瘫患者。
案例
• 实例分析
目的:评价小儿脑瘫的康复治疗效果 资料:对确诊为脑瘫的100名1-2岁患儿和100名5-6 岁患儿进行为期一年的综合康复治疗,并在治疗前 后各完成一次功能评定 统计分析:对两组治疗前后的功能评定变化值进行 成组t检验。结果示：康复治疗前后1-2岁患儿的功 能改善幅度高于5-6岁患儿，差异有统计学意义。 结论: 1-2岁脑瘫患者的康复治疗效果优于5-6岁脑 瘫患者。
临床试验的统计学设计 与数据分析
北京大学第一医院
李雪迎 2017.4.11
临床试验的目的
验证临床干预方法的 干预效果和安全性
临床试验的目的
验证临床干预方法的 干预效果和安全性
临床试验研究中的重要问题
• 实验设计科学严谨 • 研究数据准确可靠 • 统计方法正确合理
临床试验研究方案设计
案例
• 实例分析
实验误差
实验误差
• 随机误差
由大量的，微小的，偶然因素引起的不易控 制的误差。在一次观察中，随机误差无法估计。 大量重复观察中，随机误差通常服从均数为O 的正态分布。
• 系统误差
也称偏倚；在临床试验过程中，由人为因素所 致，有方向，无规律，无法用统计学分析进行 估计的误差。
实验误差
实验误差
• 随机误差
基本要素
• 试验效应
临床终点 对患者感受，功能状态和生存情况的直接测 量。 替代终点
在治疗试验中用于替代有意义的临床终点， 衡量患者的主观感受，功能恢复情况和生存情况， 并预测治疗效果的实验室检测指标或临床体征。
基本要素
• 试验效应
构造综合指标 问题举例：某真菌药物疗效等级评价
痊愈：症状消失，真菌培养转阴 显效：症状评分下降>70%，真菌培养转阴 有效：症状评分下降>50%，真菌培养阳性 无效：症状评分下降<50%，真菌培养阳性
根据理因素 处理因素与混杂因素
基本要素
• 试验效应
试验效应:是指处理因素作用于受试对象而 产生的各种效应（有效性，安全性） 主要终点、次要终点 临床终点、替代终点 构造综合指标
基本要素
• 试验效应
主要终点 与试验目的有本质联系 能确切反应处理效应的指标
基本原则
• 对照 • 随机 • 重复
基本原则
• 对照 原则
均衡 专设 同期
类型
安慰剂对照 标准治疗或阳性治疗对照 ……
基本原则
• 随机
使参与临床试验研究的受试者，有同等的机 会被分配进入不同的处理组，以使大量难以控 制的非处理因素的影响在各组间尽可能保持均 衡一致，并归于试验误差之中。
基本原则
• 随机
实施 试验分组随机，试验顺序随机
手段 计算机伪随机数发生 随机数字表与硬币
基本原则
• 随机 方式
完全随机化 分层随机化 区组随机化 动态随机化
基本原则
• 重复
在相同的实验条件下进行多次的研究或多次 的观察，以提高试验的可靠性和科学性
整个试验结果的可重复性 充分的样本含量-用多个试验单位完成研究 同一试验单位的重复观察
基本要素
• 受试对象 • 处理因素 • 实验效应
基本要素
• 受试对象
样本与总体：通过对一组样本干预效果的观察， 推断试验方法对所有同类患者的干预效果 入选标准：试验方法应用于临床的目标群体 排除标准：去除病情过于复杂，影响疗效评价， 不适合参与试验研究的人群 探索性研究与确证性研究
基本要素
• 处理因素
案例
• 实例分析
目的:评价小儿脑瘫的康复治疗效果 资料:对110名确诊为脑瘫的1-2岁患儿进行为期一 年的综合康复治疗,并在治疗前后各完成一次功能 评定 统计分析:对治疗前后的功能评定值进行配对t检验 结果:配对t检验显示康复治疗前后脑瘫患儿的功能 水平不同，差异有统计学意义 结论:对小儿脑瘫患者采用综合康复能够有效的改 善功能状态，取得满意的治疗效果