【科研】如何确定临床实验设计中的样本量
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的估算是为了确保试验结果具有统计学意义和准确性而进行的，它直接关系到试验结果的可靠性和推广的可行性。
样本量的估算一般包括研究目的、研究设计、效应值、暴露率、有效α and β 水平以及研究变量等因素的考虑。
首先，研究目的是估算样本量的基础。
不同的研究目的需要不同的样本量。
例如，如果研究目的是描述性研究，那么样本量的估算就应该考虑到对总体特征参数的精确度要求，并按照这个要求选择样本量。
而如果研究目的是比较性研究，则需要估算出有效比较的样本量。
其次，研究设计也是影响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、回顾性队列研究、前瞻性对照研究、回顾性对照研究等。
不同的研究设计需要不同的样本量估算方法。
一般而言，前瞻性研究需要相对较少的样本量，而回顾性研究需要相对较多的样本量。
此外，效应值也是影响样本量估算的重要因素。
效应值是指待研究变量之间的差异或相关关系的大小。
一般来说，如果关注的效应值较大，需要的样本量较小，反之则需要较大的样本量。
暴露率和有效α and β 水平也是样本量估算的重要考虑因素。
暴露率是指研究中具有待研究变量的人群的占比，它直接关系到样本量的多少。
一般而言，暴露率越高，需要的样本量越少。
有效α and β 水平是指接受两种处理的个体之间差异的显著性水平和检测到这种差异的能力，通常被设置为0.05和0.20，它们也会影响样本量的估算。
最后，研究变量的数量和类型也需要考虑。
当研究的变量较多时，往往需要更大的样本量来保证统计分析的有效性和可靠性。
总结起来，样本量的估算需要考虑研究目的、研究设计、效应值、暴露率、有效α和β水平以及研究变量等因素。
根据这些因素，可以选择合适的样本量估算方法，并计算出适当的样本量，以保证试验结果的准确性和可靠性。
医疗器械临床试验中的样本量如何确定？
医疗器械临床试验中的样本量如何确定？
答:
试验样本量以试验的主要评价指标来确定。
需在临床试验方案中说明确定样本量的相关要素和样本量的具体计算方法。
确定样本量的相关要素包括临床试验的设计类型和比较类型、主要评价指标的类型和定义、主要评价指标有临床实际意义的界值δ（如适用）、主要评价指标的相关参数（如预期有效率、均值、标准差等）、Ⅰ类错误率α和Ⅱ类错误率β以及预期的受试者脱落比例等。
主要评价指标的相关参数依据已公开发表的资料或探索性试验的结果来估算，需要在临床试验方案中明确这些估计值的来源依据。
如主动脉覆膜支架的非劣效试验设计，一般建议α取双侧0.05，β不大于0.20。
具体可参考《医疗器械临床试验设计指导原则》。
对于相关指导原则中对于样本量有明确规定的医疗器械，还需考虑按照指导原则中的相应要求。
审评三部供稿。
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。
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。
如何确定临床试验设计中的样本含量
如何确定临床试验设计中的样本含量在临床试验设计中，样本含量的确定是至关重要的，因为合适的样本大小可以保证试验结果的准确性和可靠性。
样本含量的确定需要考虑多个因素，包括研究目的、研究假设、统计分析方法、效应大小、可接受的错误率及误差范围等。
本文将介绍一些常用的方法和原则来确定临床试验设计中的样本含量。
一、研究目的和研究假设研究目的和研究假设是确定样本含量的基础，因为研究目的和研究假设直接影响到所需的统计推断的置信水平和功效。
1.研究目的：明确研究的目标是什么，是为了比较两种治疗方法的疗效，还是为了评估其中一种新的诊断方法的准确性等。
2.研究假设：明确研究的假设是什么，如双边假设还是单边假设，两组之间是否存在统计显著差异等。
二、效应大小效应大小是指两组之间的实际差异，或者是需要检测到的差异。
效应大小的确定可以基于以往研究的数据、专家意见或者权威指导。
一般来说，效应大小越大，样本大小越小；效应大小越小，样本大小越大。
三、统计分析方法不同的统计分析方法需要不同的样本大小。
常见的统计分析方法包括双样本均值比较、Logistic回归分析、生存分析等。
对于每种统计分析方法，可以通过模拟试验或根据已有的研究数据来确定所需的样本大小。
四、错误率和误差范围错误率和误差范围是样本含量确定中需要考虑的重要因素之一1.类型I错误率（α）：类型I错误率是指在原假设为真的情况下，拒绝原假设的概率。
一般来说，类型I错误率的默认值为0.05或0.012.类型II错误率（β）和功效（1-β）：类型II错误率是指在备择假设为真的情况下，接受原假设的概率；功效是指在备择假设为真的情况下，拒绝原假设的概率。
一般来说，研究者希望功效越大越好，一般要求功效大于80%。
3.误差范围：误差范围指的是在样本容量允许的误差范围内对总体参数的估计。
误差范围的大小与样本容量成正比，样本容量越大，误差范围越小。
根据错误率和误差范围，可以利用统计方法计算出所需的样本大小。
临床科研项目样本量的要求
临床科研项目样本量的要求一、本文概述在临床科研项目中，样本量的确定是一个至关重要且极具挑战性的环节。
样本量的大小不仅直接关系到研究结果的可靠性、有效性和普适性，更是决定研究能否顺利进行、能否成功达到预期目标的关键因素。
因此，对临床科研项目样本量的要求进行深入理解和合理应用，对于确保研究质量、提高科研效率、推动医学进步具有不可估量的重要意义。
本文旨在全面解析临床科研项目样本量的确定原则、影响因素、计算方法及其实践应用，以期为科研工作者在实际操作中提供科学、实用的指导和参考。
我们将从样本量的基本概念出发，深入探讨影响样本量大小的各种因素，包括研究设计、研究目的、研究对象、效应大小、误差控制等。
我们还将介绍几种常用的样本量计算方法，如基于效应量、基于功效和基于预试验数据等方法的原理和应用场景。
本文还将关注样本量确定过程中的一些常见问题和误区，如样本量过小导致的结论不稳定、样本量过大造成的资源浪费等，并提供相应的解决方案和建议。
我们希望通过这些内容的阐述和分析，帮助科研工作者更好地理解和掌握样本量确定的方法和技巧，为他们的研究工作提供有力的支持和保障。
二、样本量的定义和重要性在临床科研项目中，样本量是指参与研究的患者或研究对象的数量。
它是决定研究结果可靠性和有效性的关键因素之一。
样本量的定义不仅仅是一个简单的数字，它背后包含了对研究设计、统计学原理以及预期效应大小的深入理解。
样本量的重要性体现在多个方面。
合适的样本量能够确保研究结果的稳定性和可靠性。
样本量越大，研究结果受到随机误差的影响就越小，得出的结论就越接近真实情况。
样本量的大小直接关系到研究结果的统计效力。
足够的样本量能够增加研究检测到真实效应的机会，避免因为样本量不足而导致的假阴性或假阳性结果。
样本量还与研究成本和时间效率密切相关。
在确定样本量时，需要权衡研究所需的精度和资源投入之间的平衡，确保研究既具有科学性又具有可行性。
因此，在临床科研项目中，合理选择样本量至关重要。
-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，4)S是估计的共同标准差，5)δ是等效标准。
科学实验中的样本量如何确定
科学实验中的样本量如何确定在科学实验中，样本量的确定是一个至关重要的环节。
它不仅影响着实验结果的准确性和可靠性，还关系到实验的成本、时间和可行性。
那么，究竟如何确定科学实验所需的样本量呢？首先，我们要明确样本量的概念。
简单来说，样本量就是从总体中抽取的用于实验观察或研究的个体数量。
比如，我们要研究某种药物对治疗某种疾病的效果，选取的患者数量就是样本量。
确定样本量的第一个关键因素是研究的目的和问题。
如果我们的研究旨在发现细微的差异或关系，那么通常需要较大的样本量。
例如，研究一种新的抗癌药物与传统药物在疗效上的细微差别，就需要大量的患者样本，以确保能够检测到可能存在的较小但具有临床意义的差异。
相反，如果只是初步探索某种现象或者验证一个较为明显的假设，较小的样本量可能就足够了。
其次，总体的变异程度也是影响样本量的重要因素。
总体变异越大，为了获得具有代表性和稳定性的结果，所需的样本量就越大。
以身高为例，不同人群的身高差异相对较大，因此要研究身高与某种健康指标的关系，可能需要较多的样本；而对于血型这种分类较为明确、变异较小的指标，所需样本量相对较少。
实验设计的类型也会对样本量产生影响。
常见的实验设计包括完全随机设计、配对设计、析因设计等。
在完全随机设计中，如果想要达到一定的检验效能（即正确拒绝错误零假设的概率），就需要根据预期的效应大小和显著性水平来计算样本量。
而在配对设计中，由于消除了个体间的某些差异，相同条件下所需的样本量通常比完全随机设计要少。
预期的效应大小是另一个需要考虑的关键因素。
效应大小反映了实验处理所产生的差异或关联的程度。
如果预期的效应较大，例如一种新疗法能显著提高治愈率，那么较小的样本量可能就能检测到这种效应；但如果预期的效应较小，比如只是轻微改善症状，就需要更大的样本量来发现这种细微的变化。
同时，我们还需要考虑显著性水平。
显著性水平通常设定为 005 或001，它决定了我们愿意接受错误结论（即“假阳性”）的概率。
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【科研】如何确定临床实验设计中的样本量？
在临床实验研究中，无论是实验组还是对照组都需要有一定数量的受试对象。
这是因为同一种实验处理在不同的受试对象身上表现出的实验效应是存在着变异的。
仅凭一次实验观测结果或单个受试者所表现出来的实验效应说明
不了什么问题。
必须通过一定数量的重复观测才能把研究总体真实的客观规律性显示出来，并且可以对抽样误差做出客观地估计。
但重复观测次数越多(即样本含量越大)试验所要消耗的人力、物力、财力和时间越多，可能会使试验研究成为不可能。
而且，样本含量过大还会增加控制试验观测条件的难度，有可能引入非随机误差，给观测结果带来偏性(bias)。
所以在实验设计中落实重复原则的一个重要问题就是如何
科学合理确定样本量。
由于在各对比组例数相等时进行统计推断效能最高，因此多数情况下都是按各组样本含量相等来估计。
但在个别情况下，也可能要求各组样本含量按一定比例来估计。
1 与样本含量估计有关的几个统计学参数
在估计样本含量之前，首先要对以下几个统计学参数加以确定或作出估计。
1.1 规定有专业意义的差值δ，即所比较的两总体参数值相差多大以上才有专业意义。
δ是根据实验目的人为规定的，
但必须有一定专业依据。
习惯上把δ称为分辨力或区分度。
δ值越小表示对二个总体参数差别的区分度越强，因而所需样本含量也越大。
1.2 确定作统计推断时允许犯Ⅰ类错误(“弃真”的错误)的概
率α，即当对比的双方总体参数值没有差到δ。
但根据抽样观测结果错误地得出二者有差别的推断结论的可能性，α确定的越小，所需样本含量越大。
在确定α时还要注意明确是单侧检验的α，还是双侧检验的α。
在同样大小的α条件下；双侧检验要比单侧检验需要更大的样本含量。
1.3 提出所期望的检验效能power，用1-β表示。
β为允许犯Ⅱ类错误(“取伪”的错误)的概率。
检验效能就是推断结论不犯Ⅱ类错误的概率1-β称把握度。
即当对比双方总体参数值间差值确实达到δ以上时，根据抽样观测结果在规定的α水准上能正确地作出有差别的推断结论的可能性。
在科研设计中常把1-β定为0.90或0.80。
一般来说1-β不宜低于0.75，否则可能出现非真实的阴性推断结论。
1.4 给出总体标准差σ或总体率π的估计值。
它们分别反映计量数据和计数数据的变异程度。
一般是根据前人经验或文献报道作出估计。
如果没有前人经验或文献报道作为依据，可通过预实验取得样本的标准差s或样本率P分别作为σ和π的估计值。
σ的估计值越大，π的估计值越接近0.5，所需样本含量越大。
在对以上统计学参数作出规定或估计的前提下，就可以根据不同的推断内容选用相应的公式计算出所需样本含量。
由于在同样的要求和条件下完全随机设计(成组设计)所需样本含量最大，故一般都要按完全随机设计作出样本含量的估计。
2 常用的估计样本含量的方法
2.1 两样本均数比较时样本含量估计方法
(1)两样本例数要求相等时可按下列公式估算每组需观察的例数n。
n＝2*[(α+β)σ/δ]^2 (公式1)
式中δ为要求的区分度，σ为总体标准差或其估计值s，α、β分别是对应于α和β的u值，可由t界值表，自由度υ＝∞-行查出来，α有单侧、双侧之分，β只取单侧值。
例1：某医师研究一种降低高血脂患者胆固醇药物的临床疗效，以安慰剂作对照。
事前规定试验组与对照组相比，平均多降低0.5 mmol/L以上，才有推广应用价值。
而且由有关文献中查到高血脂患者胆固醇值的标准差为0.8 mmol/L，若要求犯Ⅰ类错误的的概率不超过5%，犯Ⅱ类错误的概率不超过10%，且要两组例数相等则每组各需观察多少例?
本例δ＝0.5 mmol/L，σ＝0.8mmol/L,α＝0.05，β＝0.10，1-β＝0.90，查t界值表自由度为∞一行得单侧t0.05＝1.645，t0.1＝1.282，代入公式(1)
n＝2*[(1.645+1.282)×0.8/0.5]^2＝44
故要达到上述要求，两组至少各需观察44例。
(2)两样本例数要求呈一定比例(n2/n1＝c)时，可按下列公式求出n1，再按比例求出n2＝c*n1。
n1＝[(α+β)σ/δ]^2*(1+C)/C (公式2)
例2：对例1资料如一切要求都维持不变，但要求试验组与对照组的例数呈2∶1比例(即C＝2)，问两组各需观察多少例?
n1＝[(1.645+1.282)×0.8/0.5]^2×(1+2)/2 ＝33(例)(对照组所需例数)
n2＝2×33＝66(例)(试验组所需例数。
)
两组共需观察99例多于两组例数相等时达到同样要求时两组所需观察的总例数2×44＝88。
2.2 配对设计计量资料样本含量(对子数)估计方法
配对设计包括异体配对、自身配对、自身前后配对及交叉设计的自身对照，均可按下列公式进行样本含量估计。
n＝[(α+β)σd/δ]^2 (公式3)
式中δ、α、β的含义同前，σd为每对差值的总体标准差或其估计值sd。
例3：某医院采用自身前后配对设计方案研究某治疗矽肺药物能否有效地增加矽肺患者的尿矽排出量。
事前规定服药后尿矽排出量平均增加35.6 mmol/L以上方能认为有效，根据预试验得到矽肺患者服药后尿矽排出量增加值的标准差sd
＝89.0 mmol/L，现在要求推断时犯Ⅰ类错误的概率控制在0.05以下(单侧)，犯Ⅱ类错误的概率控制在0.1以下，问需观察多少例矽肺病人?
本例δ＝35.6 mmol/L，sd＝89.0 mmol/L，α＝0.05，β＝0.10。
1-β＝0.90，单侧t0.05＝1.645，t0.1＝1.282，代入公式(3)得到。
n＝[(1.645+1.282)×89/35.6]^2＝54(例)
故可认为如该药确实能达到平均增加尿矽排出量在35.6 mmol/L以上，则只需观察54例病人就能有90%的把握，按照α＝0.05的检验水准得出该药有增加矽肺病人尿矽作用的正确结论。
2.3 样本均数与总体均数比较时样本含量估计方法
可按下式估算所需样本含量n。
n＝[(α+β)σ/δ]^2 (公式4)
例4：已知血吸虫病人血红蛋白平均含量为90g/L，标准差为25g/L，现欲观察呋喃丙胺治疗后能否使血红蛋白增加，事先规定血红蛋白增加10g/L以上才能认为有效，推断结论犯Ⅰ类错误的概率α(双侧)不得超过0.05，犯Ⅱ类错误的概率β不得超过0.10，问需观察多少例病人?
本例δ＝10g/L，σ＝25g/L，0.05＝1.96(双侧)，0.10＝1.282代入公式(4)得：
n＝[(1.960+1.282)×25/10]^2＝66(例)
故如果呋喃丙胺确实能使血吸虫病人血红蛋白平均含量增加10g/L以上，则只需观察66例就可以有90%的把握在α=0.05检验水准上得出有增加血吸虫病人血红蛋白平均含量的结论。
（摘自疑难病杂志网站）。