【科普】差异性、优效性、等效性和非劣效性检验的区别
实用文库汇编之非劣效、等效性、优效性
**实用文库汇编之非劣效、等效和优效性检验及其适用范围摘要：在对国内临床研究报告的审评中我们经常遇到以传统的显著性检验代替非劣效等设计的检验的情况，下文探讨了二者的区别及适用范围。
关键词：非劣效试验等效性试验优效性试验一、传统检验和区间检验药品的临床试验一般要求设计为随机、盲法和对照药物比较的研究，以判断和区别其实际的疗效如何，审评中我们常见到的错误是采用如下传统的假设检验：无效假设H0: A药的疗效-B药的疗效＝0备择假设H1：A药的疗效≠B药的疗效结论：如P>0.05,按α＝0.05的检验水准不能拒绝H0假设，如P≤0.05，则接受H1假设。
目前已经公认这种传统的假设检验（又称显著性检验）用于临床试验判断药物的疗效是不合理的，它不能准确区分两药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义，因此国际普遍采用非劣效、等效或优效性假设检验。
传统的假设检验之所以不合理，在于两个方面,一方面它所推断的是两个总体均数在统计学是否不相等，是纯粹的统计学意义，而未体现实际的临床意义，虽然有单双侧之分,如单侧为H0:μ1-μ2=0,H1:μ1-μ2>0(或μ1-μ2<0),但它检验的依然是样本所代表的总体均数的统计学含义，而未将实际临床意义包含进来考虑。
另一方面，对于传统检验的结论，如P>0.05,表示两药疗效的差别无统计学意义, 不拒绝H0假设，说明现有数据尚无法对两药疗效的总体均数是否不等的判断下结论，并不是当然的接受H0假设，并非认为H0假设必然成立而两药疗效的总体均数一定相等，此时有可能两药疗效的总体均数确实相似，也有可能是检验效能（把握度）不够，尚需更大样本量进行检验；如P≤0.05，两药疗效的差别有统计学意义,也就是说，两药疗效的总体均数确实不相等，但这种统计学意义的差异不一定具有实际的临床意义，也可能其临床意义却是优效、等效或非劣效的。
因此，临床试验的统计学家们提出了区间假设检验的方法，提出以临床意义的差异Δ来进行假设检验，这就是非劣效、等效和优效性检验的概念和方法。
优效性等效性非劣性研究的区别
优效性等效性非劣性研究的区别This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020我们进行临床试验的目的是检验药物（治疗）的效果，而效果往往是需要一个参照药物（治疗）的。
在临床试验中，研究参与人员往往对优效、等效、非劣效这三个概念不是很清晰，甚至对混用，尤其是在根据统计分析结果来推导结论时。
优效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效<优效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效=>优效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效优于对照药物；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效优于对照药物。
非劣效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效<非劣效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效=>非劣效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效不劣于对照药物；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效不劣于对照药物。
等效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|>等效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|<=等效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效与对照药物等效；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效与对照药物等效。
而我们做的比较多是非等效研究，即当等效标准为0时，与等效性研究假设相反的研究。
假设如下：H0（无效假设，Null Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|<=等效标准=0H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|>等效标准=0当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效与对照药物不等效；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效与对照药物不等效（但不是等效）。
非劣效、等效和优效性检验及其适用范围
发布日期20061120栏目化药药物评价>>临床安全性和有效性评价标题非劣效、等效和优效性检验及其适用范围作者黄钦部门正文内容审评四部审评八室黄钦摘要：在对国内临床研究报告的审评中我们经常遇到以传统的显著性检验代替非劣效等设计的检验的情况，下文探讨了二者的区别及适用范围.关键词：非劣效试验等效性试验优效性试验一、传统检验和区间检验药品的临床试验一般要求设计为随机、盲法和对照药物比较的研究,以判断和区别其实际的疗效如何，审评中我们常见到的错误是采用如下传统的假设检验：无效假设H0：A药的疗效—B药的疗效＝0备择假设H1：A药的疗效≠B药的疗效结论：如P>0.05，按α＝0.05的检验水准不能拒绝H0假设，如P≤0.05，则接受H1假设。
目前已经公认这种传统的假设检验（又称显著性检验）用于临床试验判断药物的疗效是不合理的，它不能准确区分两药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义，因此国际普遍采用非劣效、等效或优效性假设检验。
传统的假设检验之所以不合理，在于两个方面，一方面它所推断的是两个总体均数在统计学是否不相等,是纯粹的统计学意义，而未体现实际的临床意义，虽然有单双侧之分,如单侧为H0:μ1-μ2=0,H1: μ1-μ2〉0(或μ1—μ2〈0)，但它检验的依然是样本所代表的总体均数的统计学含义，而未将实际临床意义包含进来考虑。
另一方面,对于传统检验的结论，如P〉0.05，表示两药疗效的差别无统计学意义，不拒绝H0假设，说明现有数据尚无法对两药疗效的总体均数是否不等的判断下结论,并不是当然的接受H0假设，并非认为H0假设必然成立而两药疗效的总体均数一定相等,此时有可能两药疗效的总体均数确实相似，也有可能是检验效能（把握度）不够,尚需更大样本量进行检验;如P≤0.05，两药疗效的差别有统计学意义,也就是说，两药疗效的总体均数确实不相等,但这种统计学意义的差异不一定具有实际的临床意义，也可能其临床意义却是优效、等效或非劣效的.因此，临床试验的统计学家们提出了区间假设检验的方法，提出以临床意义的差异Δ来进行假设检验,这就是非劣效、等效和优效性检验的概念和方法。
对临床试验统计学假设检验中非劣效_等效和优效性设计的认识
药政管理对临床试验统计学假设检验中非劣效、等效和优效性设计的认识Considerations on the statistical hypothesis of noninferiority,equi valence and superiority design i n clinical tri al黄钦,赵明(国家食品药品监督管理局药品审评中心,北京100038)HUANG Q i n,Z HAO M i n g(C enter for Drug Evaluation,State Food and D rug Adm inistration,Beijing 100038,China)收稿日期:2006-09-12修回日期:2006-12-14作者简介:黄钦(1969-),男,博士,主管药师,主要从事药品审评工作通讯作者:黄钦Te:l(010)-68585566E-ma il:huangq@ 摘要:在对国内药物注册临床试验报告的审评中,常遇到以传统显著性检验代替非劣效、等效和优效性检验的错误,就它们的区别及适用范围,本文对判断界值的确定、样本含量、推断结论及审评中的主要关注点进行了阐释。
关键词:非劣效检验;等效性检验;优效性检验;显著性检验中图分类号:R954文献标识码:C文章编号:1001-6821(2007)01-0063-05药品临床试验设计要求随机、盲法和对照药物比较,以判断和区别其实际的疗效。
我国药品研发,以仿制国外已上市药品为主;基于临床认识和伦理学因素,临床研究也多选择针对目标适应症的已有治疗药物为对照,即所谓的阳性对照药。
目前,已公认的传统假设检验(又称显著性检验)在临床试验中用于判断药物的疗效是不合理的,它不能准确区分2药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义。
因此,国际上根据研究目的不同,普遍用非劣效、等效或优效性假设检验。
1显著性检验无效假设H0:A药疗效-B药疗效=0备择假设H1:A药疗效X B药疗效结论:如P>0.05,按A=0.05的检验水准,不能拒绝H0假设;如P[0.05,则接受H1假设。
非劣效、等效和优效性检验及其适用范围---精品管理资料
发布日期20061120栏目化药药物评价>〉临床安全性和有效性评价标题非劣效、等效和优效性检验及其适用范围作者黄钦部门正文内容审评四部审评八室黄钦摘要：在对国内临床研究报告的审评中我们经常遇到以传统的显著性检验代替非劣效等设计的检验的情况，下文探讨了二者的区别及适用范围。
关键词：非劣效试验等效性试验优效性试验一、传统检验和区间检验药品的临床试验一般要求设计为随机、盲法和对照药物比较的研究,以判断和区别其实际的疗效如何，审评中我们常见到的错误是采用如下传统的假设检验：无效假设H0: A药的疗效—B药的疗效＝0备择假设H1: A药的疗效≠B药的疗效结论：如P〉0。
05，按α＝0。
05的检验水准不能拒绝H0假设，如P≤0。
05，则接受H1假设。
目前已经公认这种传统的假设检验(又称显著性检验）用于临床试验判断药物的疗效是不合理的，它不能准确区分两药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义，因此国际普遍采用非劣效、等效或优效性假设检验。
传统的假设检验之所以不合理，在于两个方面,一方面它所推断的是两个总体均数在统计学是否不相等，是纯粹的统计学意义,而未体现实际的临床意义,虽然有单双侧之分,如单侧为H0：μ1—μ2=0,H1：μ1-μ2〉0（或μ1—μ2〈0),但它检验的依然是样本所代表的总体均数的统计学含义，而未将实际临床意义包含进来考虑。
另一方面，对于传统检验的结论，如P〉0。
05,表示两药疗效的差别无统计学意义, 不拒绝H0假设,说明现有数据尚无法对两药疗效的总体均数是否不等的判断下结论，并不是当然的接受H0假设，并非认为H0假设必然成立而两药疗效的总体均数一定相等，此时有可能两药疗效的总体均数确实相似，也有可能是检验效能（把握度）不够，尚需更大样本量进行检验；如P≤0.05，两药疗效的差别有统计学意义，也就是说，两药疗效的总体均数确实不相等，但这种统计学意义的差异不一定具有实际的临床意义,也可能其临床意义却是优效、等效或非劣效的。
优效性等效性非劣性研究的区别
优效性等效性非劣性研究的区别标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]我们进行临床试验的目的是检验药物（治疗）的效果，而效果往往是需要一个参照药物（治疗）的。
在临床试验中，研究参与人员往往对优效、等效、非劣效这三个概念不是很清晰，甚至对混用，尤其是在根据统计分析结果来推导结论时。
优效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效<优效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效=>优效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效优于对照药物；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效优于对照药物。
非劣效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效<非劣效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）：研究药物疗效—对照药物疗效=>非劣效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效不劣于对照药物；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效不劣于对照药物。
等效性研究假设如下：H0 （无效假设，Null Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|>等效标准H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|<=等效标准当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效与对照药物等效；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效与对照药物等效。
而我们做的比较多是非等效研究，即当等效标准为0时，与等效性研究假设相反的研究。
假设如下：H0（无效假设，Null Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|<=等效标准=0H1 （备择假设，Alternative Hypothesis）： |研究药物疗效-对照药物疗效|>等效标准=0当拒绝H0时，统计结论是可以认为研究药物疗效与对照药物不等效；当不能拒绝H0时，统计结论是不可以认为研究药物疗效与对照药物不等效（但不是等效）。
非劣效、等效和优效性检验及其适用范围
发布日期20061120栏目化药药物评价〉>临床安全性和有效性评价标题非劣效、等效和优效性检验及其适用范围作者黄钦部门正文内容审评四部审评八室黄钦摘要：在对国内临床研究报告的审评中我们经常遇到以传统的显著性检验代替非劣效等设计的检验的情况，下文探讨了二者的区别及适用范围。
关键词：非劣效试验等效性试验优效性试验一、传统检验和区间检验药品的临床试验一般要求设计为随机、盲法和对照药物比较的研究，以判断和区别其实际的疗效如何，审评中我们常见到的错误是采用如下传统的假设检验：无效假设H0: A药的疗效—B药的疗效＝0备择假设H1：A药的疗效≠B药的疗效结论：如P>0。
05,按α＝0。
05的检验水准不能拒绝H0假设,如P≤0。
05，则接受H1假设。
目前已经公认这种传统的假设检验(又称显著性检验）用于临床试验判断药物的疗效是不合理的,它不能准确区分两药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义,因此国际普遍采用非劣效、等效或优效性假设检验。
传统的假设检验之所以不合理,在于两个方面,一方面它所推断的是两个总体均数在统计学是否不相等，是纯粹的统计学意义，而未体现实际的临床意义,虽然有单双侧之分,如单侧为H0：μ1—μ2=0，H1：μ1—μ2>0(或μ1-μ2〈0)，但它检验的依然是样本所代表的总体均数的统计学含义,而未将实际临床意义包含进来考虑。
另一方面,对于传统检验的结论，如P>0。
05，表示两药疗效的差别无统计学意义, 不拒绝H0假设，说明现有数据尚无法对两药疗效的总体均数是否不等的判断下结论，并不是当然的接受H0假设，并非认为H0假设必然成立而两药疗效的总体均数一定相等，此时有可能两药疗效的总体均数确实相似，也有可能是检验效能（把握度）不够,尚需更大样本量进行检验;如P≤0。
05，两药疗效的差别有统计学意义,也就是说，两药疗效的总体均数确实不相等，但这种统计学意义的差异不一定具有实际的临床意义,也可能其临床意义却是优效、等效或非劣效的。
差异性优效性等效性和非劣效性检验的区别
差异性、优效性、等效性和非劣效性检验的区别在临床研究工作中，我想大部分临床研究者都听说过优效性、等效性和非劣 效性检验等，有很多人也很明白，但也有人尚不太清楚它们之间的区别， 本期我 们将和大家一起来讨论这一问题。
1什么是差异性检验?差异性检验，大家天天都在用，其实大家的论文里大部分用的都是差异性检 验。
比如独立样本t 检验，两个可选的假设分别是 A=B 和心B 。
这就是差异性 检验，或者叫不等的检验，意思就是 A 和B 两组有差异、不相等。
什么意思呢？ 就是检验A-B=0这一公式成立与否。
比如同一批病人，我们随机分成 A 和B 组，然后检验A 组和B 组患者血红蛋 白水平的高低，这就是差异性检验。
即 A 组和B 组之间有差异，什么叫有差异， 就是两组间的差异不等于00跟上述内容相反的是，当我们将A 组和B 组之间的差异跟一个既定的值（△） 比较时，就产生了一系列的检验，如优效性、等效性和非劣效性检验。
下面这个图可以先看一下：2、什么是优效性、等效性和非劣效性检验?差畀性检验上述三种检验在临床药物试验中应用最多，当我们研制一种新药物的时候我们总是盼着新药的疗效比较好，或者跟旧药差不多。
我想没有人会盼着研制的新药的疗效差于旧的药物，那么还研制它干嘛啊。
基于上述三种情况，就提出了三个用于新药临床试验的检验思路，分别是优效性、等效性和非劣效性检验。
下面分别说明，先假设一个例子，某研究者要研究A 药与B药的关系，他能够接受的差值是2.1 优效性检验研究目的：A药的效果好于B药。
研究假设：(1)无效假设：A-B< A ;(2)备择假设：A-B>4。
备注：用来证实新药A的效果好于旧药B,来判断新药A上市的情况。
它是一个单侧的检验。
2.2 等效性检验研究目的：A药的效果等于B药。
研究假设：(1)无效假设：A-B W - △或A-B> A ; (2)备择假设：-Av A-B v A。
备注：常用于同一活性成分的药物之间的疗效比较，证实的是A药和B药的疗效相当。
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【科普】差异性、优效性、等效性和非劣效性检验的区别差异性检验
在临床研究工作中，我想大部分临床研究者都听说过优效性、等效性和非劣效性检验等，但有很多人尚不太清楚它们之间的区别，本期我们将和大家一起来讨论这一问题。
1、什么是差异性检验？
差异性检验，大家天天都在用，其实大家的论文里大部分用的都是差异性检验。
比如独立样本t检验，两个可选的假设分别是A=B 和A≠B。
这就是差异性检验，或者叫不等的检验，意思就是A和B 两组有差异、不相等。
什么意思呢？就是检验A-B=0这一公式成立与否。
比如同一批病人，我们随机分成A和B组，然后检验A组和B 组患者血红蛋白水平的高低，这就是差异性检验。
即A组和B组之间有差异，什么叫有差异，就是两组间的差异不等于0。
跟上述内容相反的是，当我们将A组和B组之间的差异跟一个既定的值（Δ）比较时，就产生了一系列的检验，如优效性、等效性和非劣效性检验。
优效性、等效性和非劣效性检验1
跟上述内容相反的是，当我们将A组和B组之间的差异跟一个既定的值（Δ）比较时，就产生了一系列的检验，如优效性、等效性和非劣效性检验。
2、什么是优效性、等效性和非劣效性检验？
上述三种检验在临床药物试验中应用最多，当我们研制一种新药物的时候我们总是盼着新药的疗效比较好，或者跟旧药差不多。
我想没有人会盼着研制的新药的疗效差于旧的药物，那么还研制它干嘛啊。
基于上述三种情况，就提出了三个用于新药临床试验的检验思路，分别是优效性、等效性和非劣效性检验。
下面分别说明，先假设一个例子，某研究者要研究A药与B药的关系，他能够接受的差值是Δ。
优效性、等效性和非劣效性检验2
2.1 优效性检验
研究目的：A药的效果好于B药。
研究假设：（1）无效假设：A-B≤Δ；（2）备择假设：A-B＞Δ。
备注：用来证实新药A的效果好于旧药B，来判断新药A上市的情况。
它是一个单侧的检验。
2.2 等效性检验
研究目的：A药的效果等于B药。
研究假设：（1）无效假设：A-B≤-Δ或A-B≥Δ；（2）备择假设：-Δ＜A-B＜Δ。
备注：常用于同一活性成分的药物之间的疗效比较，证实的是A 药和B药的疗效相当。
它可以是单侧也可以是双侧的检验。
2.3 非劣效性检验
研究目的：A药的效果不差于于B药。
研究假设：（1）无效假设：A-B≤-Δ；（2）备择假设：A-B＞-Δ。
备注：如果A药因给药方便、耐受性好等原因，只要A药的疗效不
差于B药即可。
非劣效性检验的样本量估算与等效性检验基本一致，不同是非劣效检验是单侧检验，而等效性检验单侧、双侧均可。
界值
3、在优效、等效和非劣效检验中临界值Δ取多少合适？
临界值Δ的大小应该由临床专家来确定，一般是从专业角度反复论证并结合。
不同的研究、不同科室的课题应该有自己的Δ，如有人提出[1]血压可取Δ=5mmHg，胆固醇可取Δ=0.52mmol/L （20mg/dl），白细胞可取Δ=500个/mm3等，当Δ难以确定时，可酌情取1/5-1/2个标准差或对照组均数的1/10-1/5。
我觉得Δ的确定至关重要，最好还是要参考本领域的大部分研究以及专家学者的意见来确定。