临床样本量统计
样本例数的统计学要求
不少于100对
(只作生物等效性试验的可不作临床试验)
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注册办法中样本含量的要求(V)
申请已有国家标准的注射剂、中药、 天然药物制剂注册，应当进行临床 试验，病例数不少于100对。
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注册办法中样本含量的要求(VI)
避孕药 Ⅰ期临床试验20～30例； Ⅱ期：100对6个月经周期； Ⅲ期：1000例12个月经周期； Ⅳ期临床试验应当充分考虑该类药品的 可变因素，完成足够样本量的研究工作。
3、样本数量不足。 4、试验数据存在质量问题。
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总体和样本
总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所
有研究对象的全体。(例：高胆固醇患者)
样本：从特定的研究总体中，随机选择一部
分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者) 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
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总体和样本
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注册办法中样本含量的要求(I)
临床试验的最低病例数(试验组)要求： Ⅰ期: 20～30例， Ⅱ期: 100例， Ⅲ期: 300例， Ⅳ期: 2000例。
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注册办法中样本含量的要求(II)
生物利用度: 18～24例； 已获境外上市许可的药品，应当进行
人体药代动力学研究和至少100对随机
临床试验。多个适应症的，每个主要
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一个临床试验例子
在一个治疗高血压新药临床试验中，两组各 观察30例患者，对舒张压治疗前后的变化统 计分析得，平均降低血压的效果：试验药为 8mmHg , 安慰剂为5mmHg。两组差异检验 结果为P>0.05, 差异无统计学意义。
有四种可能的解释：
1、试验药有降压作用，偶然原因造成此差别。 2、试验设计存在偏倚。
临床试验中样本量确定的统计学考虑
临床试验中样本量确定的统计学考虑在临床试验的设计中，样本量的确定是一个至关重要的步骤。
合理确定样本量可以保证研究结果的可靠性和准确性，从而对临床决策和治疗指导起到重要的支撑作用。
样本量的确定需要考虑到统计学的原理和相关方法，以下将介绍在临床试验中样本量确定的一些统计学考虑。
首先，样本量的大小与效应大小有关。
效应大小指的是所研究的治疗或干预措施对于所关心的结局变量的影响程度。
一般来说，效应越大，样本量可以相对较小；效应越小，则需要较大的样本量。
根据已有的研究或临床经验，可以估计所研究的治疗或干预效果的大小，进而确定合适的样本量。
其次，样本量的大小与α（显著性水平）和β（1-统计功效）有关。
显著性水平α用于决定是否拒绝零假设，通常设定为0.05或0.01。
统计功效β则表示正确地接受备择假设（即发现差异）的概率，一般设置在0.8或0.9。
样本量的大小与α和β呈反向关系，α设定越小，β设定越大，需要的样本量就越大；反之亦然。
通常，α和β的选择需要根据研究目的、研究设计和可接受的错误率来确定。
另外，样本量的大小还与所使用的统计方法和假设检验类型有关。
对于不同类型的假设检验（如配对t检验、独立样本t检验、非参数检验等），样本量的计算方法也会有所不同。
此外，还需要考虑到所使用的统计方法对数据的要求以及研究设计的复杂性。
对于复杂的研究设计，如多组间比较、多个变量的分析等，可能需要更大的样本量来保证结果的可靠性。
此外，还需考虑到样本量的可行性和可获取性。
临床试验的样本量计算是基于研究目的、效应大小和统计学的原理来确定的，但同时也需要考虑到资源限制和实际操作的可行性。
例如，如果所研究的疾病罕见或病例数量较少，可能需要更长的研究周期或扩大研究范围来满足样本量的要求。
在样本量计算中，需要进行合理的权衡，以保证研究的可行性和有效性。
对于临床试验中样本量的确定，还需充分考虑到临床意义和实际需求。
样本量的大小并不是越大越好，过大的样本量会浪费资源并增加研究的时间和成本。
临床试验中样本量确定的统计学考虑
临床试验中样本量确定的统计学考虑临床试验中样本量确定的统计学考虑在进行临床试验时，确定合适的样本量是非常重要的。
样本量的确定在统计学中有一定的原则和方法，它影响着试验结果的可靠性和有效性。
本文将介绍一些临床试验中样本量确定的统计学考虑。
1. 研究目的和假设检验在确定样本量之前，首先需要明确研究的目的和所要检验的假设。
研究目的可以是探索性的或者是为了验证某些假设的有效性。
假设检验则是用来检验研究者想要证明或者推翻的某种假设。
根据研究目的和假设不同，确定样本量的方法也有所差异。
2. 效应大小和显著性水平确定样本量还需要考虑效应大小和显著性水平。
效应大小指的是预计的实验组和对照组之间存在的差异程度。
显著性水平是研究者希望设置的拒绝原假设的概率，一般为0.05或0.01。
较大的效应大小和较小的显著性水平通常需要较大的样本量。
3. 统计分析方法和假设检验的类型在确定样本量时，还需要考虑所选用的统计分析方法和假设检验的类型。
不同的分析方法和假设检验需要不同的样本量。
例如，对于均值比较的类型，可使用t检验进行分析，而对于比例比较的类型，则可使用卡方检验进行分析。
4. 可接受的错误率确定样本量还需要考虑研究者对错误率的容忍程度。
错误率包括类型I错误（拒绝了真实的零假设）和类型II错误（接受了错误的零假设）。
通常，类型I错误的容忍程度为0.05或0.01，而类型II错误的容忍程度为0.2或0.1。
5. 统计学计算方法确定样本量需要进行统计学计算。
一般来说，可以使用统计学软件或者在线计算工具进行样本量计算。
统计学计算方法和公式是根据研究目的、假设检验和效应大小等因素来确定的。
根据输入的参数，计算结果会给出建议的样本量大小。
6. 其他因素的考虑除了以上提到的因素，还有一些其他因素也需要考虑。
样本的可用性和实际可招募到的人数是决定样本量大小的重要因素之一。
此外，伦理考虑和研究成本也需要在确定样本量时加以考虑。
总结起来，确定临床试验中的样本量需要充分考虑研究目的、假设检验、效应大小、显著性水平、统计分析方法、可接受的错误率等因素。
临床研究中的样本量计算方法
临床研究中的样本量计算方法在临床研究中，样本量的确定是非常重要的，它直接关系到研究结果的可靠性和统计分析的效力。
本文将介绍临床研究中常用的样本量计算方法及其应用。
一、简介临床研究中的样本量计算是为了确定需要研究的患者或实验对象的数量。
样本量的大小与研究统计学效力和研究结果的可靠性密切相关。
样本量过小会导致研究结果的可靠性不高，样本量过大则浪费了研究资源。
因此，合理计算样本量是临床研究设计中必不可少的一环。
二、常用的样本量计算方法1. 简单随机抽样方法(Simple Random Sampling)简单随机抽样是最常用的样本量计算方法之一，它假设样本来自总体的随机选择，每个样本被选中的概率相等。
这样可以避免因为对样本的选择方式引入系统性的偏差。
2. 分层抽样方法(Stratified Sampling)分层抽样是在样本量计算中常使用的方法之一，它将总体按照一定的特征进行分层，然后在每个分层中采用简单随机抽样的方法。
这种方法可以确保每个子总体都有足够的样本，从而提高了样本的代表性。
3. 系统抽样方法(Systematic Sampling)系统抽样是一种有规律的抽样方法，它通过设定一个固定的抽样间隔来选择样本。
例如，从总体中选择每隔10个个体抽取一个样本。
这种方法可以简化样本的选择过程，并保持一定的随机性。
4. 整群抽样方法(Cluster Sampling)整群抽样是一种将总体划分为若干个群组，然后在某些群组中进行全面抽取的方法。
通过选择一部分群组进行研究，可以减少样本调查的成本和工作量。
5. 方便抽样方法(Convenience Sampling)方便抽样是一种选择最容易得到的样本进行研究的方法。
尽管这种方法的样本选择过程简便，但样本可能无法代表总体，因此需谨慎使用。
三、样本量计算的步骤1. 确定研究目的和研究问题在进行样本量计算之前，需要明确研究目的和研究问题。
研究目的决定了需要估计的参数，研究问题决定了统计方法和分析需求。
四组临床实验样本量计算
四组临床实验样本量计算实施临床实验时，样本量计算是非常重要的一项任务。
合理计算样本量可以提高实验的可靠性和准确性，确保实验结果的统计学意义。
本文将介绍四组临床实验样本量计算的方法和步骤。
一、背景和意义在进行临床实验前，首先需要明确研究目的和研究问题。
四组临床实验通常用于比较多个治疗方法的疗效，或者比较多个评价指标的差异。
通过样本量计算，可以确定每组所需的受试者数量，以保证实验结果的可靠性和推广性。
二、计算方法四组临床实验样本量的计算方法与两组实验相比较时略有不同。
具体步骤如下：1. 确定研究假设：根据研究目的，明确四组实验间的主要比较指标或研究假设。
2. 确定统计学参数：根据研究假设，确定主要比较指标的效应值大小、标准差以及显著性水平和功效。
3. 选择合适的统计学测试方法：根据研究设计和研究假设，选择合适的统计学测试方法，如方差分析（ANOVA）或非参数方法。
4. 样本量计算公式：根据所选择的统计学测试方法，利用相应的样本量计算公式计算每组的样本量。
可以借助计算软件或在线样本量计算工具进行计算。
5. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验所选统计学参数是否合理，通过调整参数值来评估样本量的变化情况。
6. 最终样本量确定：根据敏感性分析的结果，确定最终的样本量。
三、结果解读样本量计算完成后，需要对结果进行解读，确定每组实验的具体样本量。
同时还需注意实验的可行性和实际操作的难易程度。
四、实施注意事项在进行四组临床实验样本量计算时，需要注意以下几点：1. 研究设计的合理性：确保研究设计的合理性和可行性，避免因设计不当导致的样本量计算误差。
2. 统计学参数的选择：根据研究假设和实际情况，选择合适的统计学参数。
参数的选择必须具备科学性和可信度，以确保最终样本量计算的准确性。
3. 敏感性分析的重要性：敏感性分析可以帮助研究者评估样本量计算结果的稳定性，从而确定最终样本量。
在进行敏感性分析时，可以调整不同参数的值，评估样本量的变化情况，以便做出更准确的样本量决策。
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。
临床试验常用样本量的计算方法
临床试验常用样本量的计算方法临床试验是评价医疗干预措施有效性和安全性的重要方法之一、在进行临床试验时，合理的样本量计算是确保试验具有统计学意义和科学可靠性的重要步骤之一、本文将从试验目的、效应大小、错误类型和统计方法等方面介绍临床试验常用的样本量计算方法。
一、试验目的在进行样本量计算之前，首先需要明确试验的目的是什么。
不同的试验目的对样本量计算有不同的要求。
1.描述性试验：描述性试验是旨在描述和概括人群特征、疾病频率、新技术的性能等，通常不涉及统计检验。
在这种类型的试验中，样本量的计算往往以统计学为基础，根据置信区间长度或精确度来确定。
2.比较试验：比较试验是旨在比较不同干预措施的效果，常见的包括药物疗效的比较、手术效果的比较等。
在这种类型的试验中，需要确定试验的主要效应大小。
二、效应大小效应大小是指试验结果中真实存在的干预效果的大小。
样本量计算中需要考虑到主要效应的大小，以使试验能够检测到具有意义的差异。
1.非劣效（非劣效）试验：非劣效试验是以疗效差异的下限边界（非劣效界）为基础，判断新干预措施是否与已有干预措施相当。
样本量计算需要根据监测期望的非劣效界来确定。
2.等效性试验：等效性试验是旨在证明两种干预措施的疗效相当。
在这种类型的试验中，需要确定非劣效界，并根据非劣效界来计算样本量。
3.优势试验：优势试验是旨在证明新的干预措施是否优于已有干预措施。
样本量计算需要确定所期望的主要效应大小、显著性水平和统计功效，以及预期的丢失率和失败率。
三、错误类型在进行临床试验时，需要考虑两类错误：第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。
样本量计算需要控制这两类错误的概率。
1.第一类错误（α错误）是指在实际上不存在差异的情况下，错误地拒绝原假设（即错误地得出差异存在的结论）。
控制α错误的概率可以通过选择适当的显著性水平来实现。
2.第二类错误（β错误）是指在实际上存在差异的情况下，错误地接受原假设（即错误地得出差异不存在的结论）。
临床研究的研究设计与样本量
临床研究的研究设计与样本量在临床研究中，研究设计与样本量是确保研究结果可靠性和推广应用性的重要因素。
本文将探讨临床研究的研究设计和样本量计算的相关内容。
研究设计是研究的蓝图，决定了研究的可行性和科学性。
常见的临床研究设计包括前瞻性队列研究、回顾性队列研究、病例对照研究和随机对照试验等。
前瞻性队列研究是根据暴露（危险因素）前因后果的关系，通过长期的随访观察研究人群中的疾病发生情况。
这种研究设计适用于研究疾病的危险因素和预后因素，例如研究吸烟与肺癌的关系。
回顾性队列研究是在已经发生的暴露下，回顾观察相关因素与暴露之间的关系，研究暴露在个体中对疾病发生的影响。
这种研究设计适用于已有的大量数据，但无法进行前瞻性研究的情况下，例如研究某种药物长期使用对心血管疾病的影响。
病例对照研究是在已经患病的个体中与未患病个体进行比较，研究暴露在个体中对疾病发生的影响。
这种研究设计适用于研究罕见疾病和疾病的危险因素，例如研究某种遗传突变与罕见疾病的关系。
随机对照试验是将研究对象随机分配到对照组和干预组，比较两组之间的差异，评价干预措施的效果。
这种研究设计适用于评估药物、治疗方法等干预措施的疗效和安全性，例如研究某种新药的药效。
除了研究设计，样本量的计算也是临床研究中的重要一环。
样本量计算是为了能够得出具有统计学意义的结论，保证研究结果的可靠性和推广应用性。
样本量的计算需要考虑显著水平、效应量、统计检验的类型、统计功效、样本的可用性等多个因素。
通过合理的样本量计算，能够使研究结果更具有说服力，提高研究的科学性。
临床研究的研究设计和样本量计算是确保研究结果可靠性的关键环节。
研究设计的合理选择和样本量的准确计算能够使研究结果更具有科学性和推广应用性。
研究者在进行临床研究时应充分考虑研究的目的、研究对象、研究资源等因素，合理选择研究设计和计算样本量，以获得具有临床价值的结论。
通过本文的探讨，希望能够增加临床研究工作者对研究设计和样本量计算的理解，提高研究的质量和可信度，推动临床医学的发展和进步。
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1、样本量计算公式
根据统计学原理，经预试验的两组结果，对照组率Pc=100%，治疗组率Pi=99%，两组率差=1%。
根据离散响应变量样本量计算公式（等效性/非劣性），每组样本量N=2(Zα+Z2/β)2×（Pc+Pi）/2×{1-（Pc+Pi）/2}/Δ2。
取α=0.05，β=0.10，按照临床意义的界值Δ（一般为10%），取对照组有效率的10%，即Δ=10%。
根据以上公式和设定值，每组样本量N=2×（1.96+1.645）2×0.995×0.005/0.12=12.9，即至少需要13例。
如果按20%的脱落率计算，即临床样本量为15例。
2、统计分析
1、样本数的确定
本研究欲考察该产品的临床治愈率不差于对照组产品，即设定为非劣效性试验，试验组与对照组按1：1的比例安排病例数，评价指标采用定性指标，根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求，取α＝0.05，β＝0.20，等效标准δ=0.15，平均有效率p=0.95，由传统计算公式N=12.365×P(1-P)/ δ2
N:每组的估算例数N1=N2,N1和N2分别为试验组和对照组的例数，
P：平均有效率
δ：等效标准
α显著性水平，也是假阳性率，α＝0.05，表示将来自同一总体的两样本可能为来自不同总体的概率为5%
β：1-β称为检验效能把握度，β＝0.20时表示当两总体确有差异时，按α水准有80%的把握能发现他们有所差别。
根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求，取α＝0.05，β＝0.20,等效标准δ=0.15, 平均有效率p=0.95,由上述公式计算得到每组需要完成26例，试验设计每组完成30例。
同时为了弥补传统的样本量估计方法的不足，在非劣效性评价的临床试验中，当疗效指标为离散变量时，可以采用相对率可信区间的方法，SAS下编写宏，由SAS.FREQ过程提供的CMH检验和计算相对率的功能解决。
随机模拟路线：（1）产生若干符合两项分布的随机数，进行CNH检验，估计相对率的可信区间（可信区间下限不低于0.9），并判断是否符合非劣效的标准；（2）重复N 次，以计算得到非劣效结论的次数，从而计算检验效能；（3 ）循环使用上述工具K次，用以寻找符合规定检验效能（0.8）的样本量。
模拟结果每组需29例。
由此我们每组设计完成30例可以达到80%的效能水平。
2 统计分析计划
2.1 基线评价方法
对于两组定量指标在基线的比较，采用成组设计定量资料所对应的统计分析方法，首先考查资料是否满足正态性及方差齐性的前提条件，若满足，采用成组设计定量资料的t检验，否则，选用成组设计定量资料的wilcoxon秩和检验。
对于两组定性指标，按列联表资料所对应的统计分析方法进行处理，若是四格表资料（指表中两个定性指标均为二值变量情形）或双向无序列联表资料（指表中两个定性指标均为名义变量情形），采用一般X2检验，若小于5的理论频次的个数大于列联表中格子总数的1/5，则采用Fisher 的精确检验，直接计算精确概率。
若结果变量是有序的单向有序列联表资料，则采用秩和检验。
2.2 有效性评价
根据评定X线片结果进行疗效评定。
2.2.1 X线片结果评价
对术后1周、4周、12周、24周X线片评分变化及X线评分等级变化情况进行分析。
对于两组测量的定量指标，按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于本资料所涉及的定性指标，两组间的比较采用Fisher确切概率法或秩和检验进行疗效的评价。
2.3 安全性评价
对于生命体征的变化按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于两组测量的不良事件发生数，按基线分析时的方式给出统计描述和比较。
对于安全性比较采用一般X2检验，若小于5的理论频次的个数大于列联表中格子总数的1/5，则采用Fisher的精确检验，直接计算精确概率。