新药临床试验中的生物统计学知识要点概述
生物统计学复习要点
1、生物统计学主要包括试验设计和统计分析2、统计学的发展经历了3个阶段:古典记录统计学,近代描述统计学和现代推断统计学3、生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用,它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。
4、英国统计学家R.A.Fisher于1923年发展了显著性检验及估计理论,提出来F分布和F 检验,创立了方差和方差分析,在从事农业试验及数据分析研究时,他提出了随机区组法、拉丁方法和正交试验的方法5、常用的统计学术语有:总体与样本,参数与统计数,变量与资料,因素与水平,处理与重复,效应与互作,准确性与精确性,误差与错误6、总体按所含个体的数目可分为有限总体和无限总体,n小于30的样本称为小样本,n大于等于30的为大样本7、参数也称参量,是对一个总体特征的度量。
统计数也称统计量,是由样本计算所得的数值。
8、准确性反映测定值与真值符合程度的大小,而精确性则是反映多次测定值的变异程度9、生物统计学的基本作用:1)提供整理和描述数据资料的科学方法,确定某些性状和特性的数量特征2)判断试验结果的可靠性3)提供由样本推断总体的方法4) 提供试验设计的一些重要原则10、试验资料具有集中性和离散性两种基本特征。
平均数是反映集中性的特征数,主要包括算术平均数,中位数,众数,几何平均数等;反映离散性的特征数是变异数,主要包括极差,方差,标准差和变异系数11、资料可分为数量性状资料和质量性状资料12、数量性状资料分为计数资料(非连续变量资料)和计量资料(连续变量资料)13、资料的来源(资料的搜集方法)一般有两个,调查和试验14、常用的抽样方法有随机抽样,顺序抽样,典型抽样15、随机抽样的方法:简单随机抽样,分层随机抽样,整体抽样,双重抽样16、计量资料的整理步骤:1,计算全距2.确定组数和组距(样本容量30--60,分组数为5--8)3,确定组限和组中值4,分组,编制次数分布表17、常用的统计图有条形图,饼图,直方图,多边形图,散点图(会辨认)18、算术平均数的算法:直接计算法,减去(或加上)常数法,加权平均法19、算术平均数的重要特性:1)样本中各观测值与其平均数之差称为离均差,其总和等于零2)样本中各观测值与其平均数之差平方的总和,较各观测值与任一数值(不包括平均数)之差的平方和最小,即离均差平方和为最小20、标准差的特性:1,标准差的大小受多个观测值的影响,如果观测值与观测值之间差异较大,其离均差也大,因而标准差也大,反之则小2,计算标准差时,如将各观测值加上或减去一个常数a,其标准差不变,将各观测值乘以或除以一个常数a,则标准差扩大或缩小了a倍3,在正态分布情况下,一个样本变量的分布情况可作如下估计:在平均数两侧的1s范围内,观测值个数约为观测值总个数的68.26%,在平均数两侧的2s范围内,观测值个数约为观测值总个数的95。
生物统计学基础知识讲解
生物统计学基础知识讲解生物统计学是一门将统计学原理和方法应用于生物学、医学、农学等领域的交叉学科。
它旨在通过收集、整理、分析和解释生物数据，帮助我们理解生命现象、解决生物问题以及做出科学决策。
一、什么是生物统计学生物统计学运用概率论和数理统计的原理和方法，来研究生物界中各种随机现象和数量规律。
简单来说，它就是帮助我们从看似杂乱无章的生物数据中找出有用的信息和规律。
比如，在医学研究中，通过对大量患者的治疗数据进行分析，确定某种药物的疗效和副作用；在农业领域，研究不同施肥量对作物产量的影响；在生态学中，分析物种的分布和数量变化等等。
二、生物统计学的基本概念1、总体与样本总体是我们所研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分用于观察和分析的个体。
例如，要研究某个地区成年人的身高情况，该地区所有成年人的身高构成总体，而随机抽取的一定数量成年人的身高数据则是样本。
2、变量与数据变量是在研究中可以变化的因素，如身高、体重、血压等。
而数据则是对变量的观测值。
数据可以分为定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的）和定性数据（如性别、血型等分类数据）。
3、频率与概率频率是指某一事件在多次重复试验中出现的次数与试验总次数的比值。
概率则是指某一事件在特定条件下发生的可能性大小。
当试验次数足够多时，频率会趋近于概率。
4、误差误差是指观测值与真实值之间的差异。
误差分为随机误差和系统误差。
随机误差是不可避免的，由多种偶然因素引起；而系统误差则是由于测量方法或仪器等原因导致的有规律的偏差。
三、数据的收集1、抽样方法常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
简单随机抽样是从总体中随机抽取个体，每个个体被抽取的概率相等。
分层抽样是先将总体按照某些特征分成不同层次，然后在各层中进行随机抽样。
整群抽样则是将总体划分为若干群，随机抽取部分群进行观察。
2、数据的质量收集的数据应具有准确性、完整性和可靠性。
准确性是指数据能准确反映实际情况；完整性是指数据应包含所需的所有信息；可靠性是指数据在不同条件下重复测量时能保持一致。
生物制药技术中的生物统计学与临床试验设计
生物制药技术中的生物统计学与临床试验设计在生物制药技术中，生物统计学和临床试验设计是两个至关重要的领域。
生物统计学是一门科学，它研究如何利用数据来解释和支持生物医学领域的决策。
临床试验设计则是指为了评估新药的疗效和安全性，制定科学合理的方案，以确保试验结果的可靠性和准确性。
首先，让我们来探讨生物统计学在生物制药技术中的应用。
生物制药技术是一门利用生物体的活体系统合成、表达和改造大分子生物制品的技术。
在这个过程中，生物统计学扮演着至关重要的角色。
它可以帮助我们设计试验方案，确定样本大小和样本分配，以及进行数据分析和结果解释。
在生物制药技术中，常见的实验设计包括生物等效性试验和药效试验。
生物等效性试验用于评估两种药物的治疗效果是否相当，而药效试验则用于评估一种药物的治疗效果。
生物统计学可以根据试验目标和研究设计原则，为这些试验提供科学依据。
例如，对于生物等效性试验，生物统计学可以帮助我们确定所需样本大小和研究期限，以确保试验的准确性和可靠性。
此外，生物统计学还可以帮助我们进行数据分析和结果解释。
通过使用适当的统计方法，我们可以对试验结果进行合理的推断和解释。
例如，生物统计学可以帮助我们计算治疗效果的置信区间，以评估其统计显著性和临床意义。
除了生物统计学，临床试验设计也是生物制药技术中不可或缺的一部分。
临床试验设计是指为了评估新药的疗效和安全性，制定科学合理的方案。
设计一个良好的临床试验是确保试验结果可靠性和准确性的关键。
在临床试验设计中，我们需要考虑许多因素，例如样本选择、随机分组、对照组设计和结果评估。
其中，样本选择是一个关键的环节。
根据试验的目标和研究设计原则，我们需要确定所需的样本大小，以确保试验结果的准确性和可靠性。
随机分组是另一个重要的考虑因素。
通过将患者随机分配到不同的治疗组，我们可以减少因个体差异而引起的偏倚，同时也能够更好地比较不同治疗方案的效果。
此外，对照组设计也是临床试验设计中的一个重要环节。
生物统计知识点总结
生物统计知识点总结生物统计学基本概念1. 总体和样本生物统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中选取的部分个体称为样本。
样本是总体的代表，通过对样本进行研究和分析，可以对总体进行推断。
2. 参数和统计量总体的特征称为参数，它是总体的固有属性。
而样本的特征称为统计量，它是样本的统计学特征，用来推断总体的参数。
3. 随机变量在生物统计学中，用来研究某种现象的变量称为随机变量。
随机变量有两种类型，离散型和连续型。
离散型随机变量的取值是有限个或者可数个，而连续型随机变量的取值是连续的。
4. 抽样分布抽样分布是指在总体中随机抽取样本后得到的分布。
当样本容量足够大时，抽样分布具有一些特定的性质，如正态分布、t分布、F分布等，这些分布在生物统计学中是非常重要的。
生物统计学常用方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、归纳和描述的过程，主要包括测量中心趋势的指标（如均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如标准差、方差）以及数据的图表展示。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体参数进行推断的过程。
推断统计主要包括参数估计和假设检验两个部分。
参数估计是通过样本来估计总体参数的值，而假设检验是对总体参数的某种假设进行检验的过程。
3. 方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
它包括单因素方差分析和多因素方差分析，用于研究不同因素对总体均值的影响。
4. 回归分析回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的统计方法。
回归分析分为简单线性回归和多元线性回归，以及非线性回归等方法。
5. 生存分析生存分析是研究生存时间或事件发生时间的统计方法，它包括生存曲线、生存率和生存分布等内容，主要用于临床医学和流行病学领域。
生物统计学在生物学领域的应用生物统计学在生物学领域有着广泛的应用。
它可以用来设计实验、收集和整理数据、进行数据分析和结果解释。
以下是一些生物统计学在生物学领域的应用示例。
临床试验中的生物统计学
临床试验中的生物统计学随着现代医学发展，越来越多的新药物、医疗设备以及治疗方法推向市场。
为了确保这些新产品的安全性和有效性，临床试验成为了必不可少的一环。
而生物统计学，在临床试验中扮演着非常重要的角色。
什么是临床试验？临床试验是为了评估药物、治疗方法以及医疗设备的安全性和有效性而进行的一种研究。
在这些试验中，参与者会被分为不同的组别，有的会接收真正的物品（如药物），有的则接收安慰剂。
然后将这些组别的结果进行比较，以便确定治疗效果和副作用。
生物统计学在临床试验中扮演的角色生物统计学的主要任务就是分析研究数据，并根据分析结果提供科学依据。
在临床试验中，生物统计学主要有三个任务：1. 实验设计在临床试验中，生物统计学家根据试验的目的和科学问题，设计试验的方案。
他们负责确定样本量大小、选取合适的随机抽样方法，提供统计学分析计划，制定数据管理计划等等。
如果实验设计不当，那么试验结果就是毫无意义的。
因此，实验设计是非常重要的一项任务。
2. 数据分析在试验结束后，生物统计学家开始分析数据，以便回答科学问题。
他们使用概率模型和统计计算方法对数据进行分析，并根据实验设计和假设进行检验。
数据分析结果对于药物研究、临床治疗和医疗决策具有非常重要的意义。
3. 解释结果分析出来的结果可能对临床实践产生影响，因此生物统计学家不仅需要分析数据，还需要解释结果。
他们需要向研究团队、药物监管机构以及临床医生解释数据，告诉他们分析结果的意义和实际应用。
生物统计学在试验药物研究中的应用1. 剂量反应分析药物的剂量反应是指药物随着剂量的增加，对人体产生的生理作用逐渐增强或减弱的过程。
生物统计学的剂量反应分析可以帮助确定药物最佳剂量，管理药物的毒性，确定治疗效果窗口以及评估药物安全性。
2. 随机化临床试验随机化临床试验是药物研究的“黄金标准”。
生物统计学可以帮助设计随机化临床试验的方案，并确定合理的数据统计分析方法，以确保检验结果的可靠性。
新药临床试验的生物统计学指导原则
01
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03
CHAPTER
数据收集与分析
确保试验的公正性和准确性，随机化分配受试者，并采用适当的盲法技术。
随机化与盲法
确保数据采集的准确性和一致性，制定标准操作规程并培训相关人员。
标准化操作
对数据采集过程进行监控，定期进行内部审核和外部审计，以确保数据质量。
质量控制
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敏感性分析
对不同处理策略的结果进行比较，以评估其对试验结果的影响。
角色
生物统计学在新药临床试验中扮演着至关重要的角色，负责设计和实施统计分析计划，确保试验结果的准确性和可靠性。
重要性
生物统计学是新药临床试验成功的关键因素之一，其在新药研发、试验设计和数据分析等方面发挥着不可替代的作用，为新药的研发和上市提供了科学依据。
02
CHAPTER
新药临床试验的统计学设计
患者受益
评估新药的风险与获益权衡，说明患者在使用新药时应权衡潜在的治疗效果和可能面临的风险。
风险与获益权衡
评估新药对当前医疗实践和未来指南及政策制定的潜在影响，说明新药对临床实践的贡献和意义。
指南和政策影响
05
CHAPTER
生物统计学的挑战与未来发展
混合类型数据
处理同时包含定量和定性数据，如生存分析、有序分类等。
临床意义
除了统计显著性，还需考虑新药疗效是否具有临床意义，即疗效是否足以改善患者的症状和生活质量。
安全性评估
对新药的安全性进行评估，包括不良反应的发生率、严重程度及与新药的相关性。
准确性和透明性
确保统计分析结果的准确性和透明性，报告应详细说明所采用的分析方法、数据来源和样本量。
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生物统计概论知识点总结
生物统计概论知识点总结1. 生物统计学的基本概念生物统计学是一门应用数学统计学方法于生物学中的统计分析方法的学科，它的主要任务是通过对生物学数据的收集、处理、分析和解释，使生物学家能够更好地理解生物学现象。
生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要是通过数据的整理、显示和概括，来描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的对象包括植物、动物和微生物等各种生物，研究范围很广。
2. 生物统计学的应用领域生物统计学在生物学研究中起着至关重要的作用，它不仅是生物学研究的基础，也是医学、环境科学和农业等领域的基础。
在医学中，生物统计学可以用于临床试验的设计、分析和解释，可以帮助医生确定治疗方法的有效性和安全性；在环境科学中，生物统计学可以用于对环境数据进行分析，以评估环境污染的程度和影响；在农业中，生物统计学可以用于对农作物生长及产量的预测和评估，帮助农民提高农作物的产量和质量。
3. 生物统计学的基本方法生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要包括数据的整理、显示和概括，从而描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的基本方法包括测量数据的收集、整理和描述，以及对数据的概率分布、参数估计、假设检验等统计分析方法。
同时，生物统计学还涉及到许多常见的实验设计，例如随机化设计、重复测量设计和方差分析设计等。
4. 统计学在生物学研究中的应用生物统计学在生物学研究中起着非常重要的作用，它可以帮助生物学家对生物学数据进行收集、处理、分析和解释，从而更好地理解生物学现象。
在生物学研究中，生物统计学可以用于对生物学数据的描述、概括和推断，可以帮助生物学家确定实验的设计、分析实验数据，以及形成对生物现象的科学推断和结论。
生物统计学还可以用于生物学模型的建立和验证，以及对生物学理论的检验和推断。
考研生物统计学知识点精讲
考研生物统计学知识点精讲考研生物统计学是生物医学领域的一门重要学科，也是考研生物医学考试中的一部分内容。
本文将重点介绍生物统计学的相关知识点，帮助考研生同学们更好地理解和掌握这门学科。
一、生物统计学概述生物统计学是一门研究如何从数据中推断、决策和建模的学科。
它主要涉及收集、处理和分析生物医学数据，以及对数据结果的解释和推断。
1. 数据类型生物医学数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是指描述性的数据，如性别、病情等。
定量数据是可以进行数值化和计算的数据，如身高、体重、血压等。
2. 统计学描述统计学描述主要包括中心趋势和离散程度的度量。
中心趋势包括均值、中位数和众数，离散程度包括标准差、方差和极差。
3. 概率与分布概率是描述事件发生可能性的数值。
常见的概率分布有正态分布、泊松分布和二项分布，其中正态分布是最为常见也最为重要的一种分布。
4. 假设检验假设检验用于确定两个或多个数据集之间是否存在差异。
常用的假设检验方法有t检验、方差分析和卡方检验。
二、生物统计学方法生物统计学方法是生物医学研究中常用的分析工具。
下面我们将介绍一些常见的生物统计学方法。
1. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
常见的回归分析方法有线性回归和 logistic 回归。
3. 生存分析生存分析用于研究患者生存时间与各种因素之间的关系。
常见的生存分析方法有 Kaplan-Meier 生存曲线和 Cox 比例风险模型。
4. 方差分析方差分析用于研究两个或多个组之间的差异。
常见的方差分析方法有单因素方差分析和多因素方差分析。
三、生物统计学应用生物统计学在生物医学研究中有着广泛的应用。
下面列举了一些典型的应用领域。
1. 临床试验生物统计学在临床试验中的应用很广泛，主要包括随机对照试验的设计和结果分析。
2. 流行病学研究生物统计学在流行病学研究中用于确定疾病的发病率、风险因素以及预测和控制疾病的传播。
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一、前言
1、新药临床试验的法规与质量要求 新药临床试验必须遵守《中华人民共和国 药品管理法》、《药品注册管理办法》、 《药品临床试验质量管理规范》以及其它 相关规定。
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一、前言
2．生物统计学专业人员的职责 新药临床试验中所有的统计学工作,需由有
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二、整个临床试验需考虑的问题
(1)随机化
随机化(randomization) 。包括分组随机和试验顺序 随机,与盲法合用，有助于避免在受试者的选择和分组 时因处理分配可预测性而导致的可能偏倚。临床试验 中可采用分层 (stratified)、分段(block)随机化方法。
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二、整个临床试验需考虑的问题
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二、整个临床试验需考虑的问题
d) 药品编盲与盲底保存。由不参与临床试验的人员 根据已产生的随机数对试验用药进行分配编码的 过程称为药品编盲。随机数、产生随机数的参数 及试验用药编码统称为双盲临床试验的盲底 。盲 底应一式二份密封,交主要研究单位的国家药品临 床研究基地和申办者保存。
(2)盲法
盲法(blind method)是为了控制在临床试验的过程 中以及对结果进行解释时产生有意或无意的偏倚。临 床试验根据设盲的程度分为双盲(double-blind)、单盲 (single-blind)和非盲(open-label)。
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二、整个临床试验需考虑的问题
双盲临床试验时必须注意以下几个问题。
b) 次要变量(secondary variable)。
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二、整个临床试验需考虑的问题
(2)复合变量
如果从与试验主要目的有关的多个指标中难以确定 单一的主要变量时,可按预先确定的计算方法，将多个指 标组合起来构成一个复合变量(composite variable)。临床 上常采用的量表(rating scale)就是一种复合变量。
➢ 平行组设计 (parallel group design) ➢ 交叉设计(crossover design) ➢ 析因设计 (factorial design)
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平行组设计（Parallel group design）
为试验药设置一个或多个对照药,试验药也可按若干种 剂量设组。受试者随机地分入各个组别，他们在试验 前处于相同的条件，在试验中除了试验药物不同外， 其余条件相同。
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二、整个临床试验需考虑的问题
f） 揭盲规定
试验方案中,当试验组(treatment group)与对照组 (control group)的例数相等时，一般采用两次揭盲 (unblinding)法。两次揭盲都由保存盲底的有关人员 执行。
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三、试验设计中所考虑的问题
1．试验设计的类型
交叉设计（Crossover design）
按事先设计好的试验次序（Sequence）,在各个时期 （Period）对受试者逐一实施各种处理，以比较各个 处理的差异。
统计软件须是国内外通用的统计分析软件。
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二、整个临床试验需考虑的问题
1．观察指标
观察指标是指能反映新药疗效(effectiveness)或安全 性(safety)的观察项目。 1) 数值变量 2) 分类变量
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二、整个临床试验需考虑的问题
(1)主要变量和次要变量
a) 主要变量(primary variable)又称目标变量(target variable)或主要终点（primary endpoint）。
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二、整个临床试验需考虑的问题
2．偏倚的控制
偏倚(bias)又称偏性,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 素的系统倾向，致使疗效或安全性评价偏离真值。
随机化(randomization)和盲法(blinding)是控制偏倚 的重要措施。
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资格的生物统计学专业人员负责。他们与临床 试验的研究者合作，确保本原则得以贯彻执行。
2021/2/73Fra bibliotek一、前言
具体职责
1. 试验方案 (protocol)的制定和修订 2. 病例报告表(case report form, CRF)的设计 3. 数据管理(data management)等 4. 负责制定统计分析计划(statistical analysis plan)
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一、前言
5. 完成临床试验资料的统计分析 6. 提供试验结果的统计学分析报告和解释 7. 协助主要研究者(principal investigator)完成临
床试验的总结报告(clinical study report)。
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一、前言
3．统计学方法与统计软件
新药临床试验所用的统计学方法必须是国内外 认可的统计方法。
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二、整个临床试验需考虑的问题
(3)全局评价变量
将客观指标和研究者对病人的病情及其改变总的 印象综合起来所设定的指标称为全局评价变量(global assessment variable),它通常是有序分类指标(scale of ordered categorical ratings)。
a) 安慰剂(placebo)。应与所模拟的药品在剂型、外形 等方面完全一致,并不含有任何有效成份。
b) 双模拟(double dummy)技术。即为试验药与对照药 各准备一种安慰剂，以达到试验组与对照组在用药 的外观与给药方法上的一致。
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二、整个临床试验需考虑的问题
c) 胶囊技术。将试验药与对照药装入外形相同的 胶囊中以达到双盲目的的技术。因改变剂型可 能会改变药代动力学或药效学的特性,因此，需 有相应的技术资料支持。
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二、整个临床试验需考虑的问题
e) 应急信件与紧急揭盲
应急信件(emergency envelope),内容为该编号的受试 者所分入的组别及用药情况。
在发生紧急情况，由研究人员按试验方案规定的程 序拆阅。一旦被拆阅，该编号病例将中止试验，研究者 应将中止原因记录在病例报告表中。
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