随机对照试验和随机化方法分解.ppt

中央随机化 1、在系统中，负责随机化的统计师在后台事先设计好随机化参数，由系统生成随机分配表，药物编号信息也输入到系统后台药物库。 2、研究者通过电话或网络访问服务器，输入入组患者的信息后，由系统根据随机分配表给出相应的药物编号。 3、研究者和受试者均只知道随机号和药物包装号，而不知道这些号码所代表的治疗方案，有效保证了盲法的实施。 4、同一受试者不同访视，药品编号不同； 5、适用试验周期长，分批次准备药物； * 应急信件 1、保障受试者安全； 2、受试者组别； 3、紧急破盲； * 揭盲 1、试验结束时，对每个受试者号码，接受治疗方案，进行解密； 2、干预措施与发放药物记录，按试验组与对照组将资料分类； * 一次揭盲和二次揭盲 一次揭盲：受试者分为A、B;比较； 二次揭盲：分出试验组，对照组； 两组样本例数不等，只需一次揭盲；拍照存档； * 第二章 样本量估算 * 1、意义 合适的样本量有助于研究者用最合理的资源获得最可靠的研究结果或发现有意义的临床差异； 科研对象的各项指标都存在变异性，如果某一项指标的变异幅度较大，样本过小，结果就不稳定； 样本量过大，研究条件难以控制，并造成人力、物力和时间上的浪费。 合理的样本量估算：保证研究结论具有一定可靠性条件下确定的最小观察单位数； * 三个标准 * 1、变异度 1、总体中（样本）所包含个体之间的差异程度； 2、总体保准差（σ）或总体率()分别反映计量资料和计数资料的变异程度；实际工作中以样本标准差s和样本率p代替； 3、估计方法：预实验、以往临床经验、资料； * 2、变异度与样本量关系 1、个体变异度较大时，同时获得一定的精确度水平，所需样本量越大； 2、个体变异度小（个体趋近同质），获得同样精确度水平，所需样本量越小； * 精确度（准确度） 1、测量值之间一致程度以及与其“真值”的接近程度； 2、测量随机误差和系统误差的综合反映； 3、总体均数（率）置信区间长度：即总体真实值估计范围大小； * 如何提高参数估计准确性 1、减少研究个体之间的变异度（制定严格的纳入、排除标准） 2、增加样本量（获得更多总体信息） * 把握度(检验效能） 是用数量描述的事物现象之间如果确定有一个真正的差别存在，能被显著性检验所检出的概率。数理统计学用β表示Ⅱ型错误的概率，1-β称为把握度。做研究设计时，如果要求检出差别显著性的把握度越大，则要求样本含量也越多。 典型的检验功效值0.70、0.80，一般不低于75%； 假阴性： * 样本含量估算方法 公式计算法 查表法 文献法或专家咨询 * 1、查表法 1、获得样本量含量估计不够精确，尽可能取较大值； 2、参数确定 * 2、文献法或专家咨询 参考已经完成研究所采用的样本含量 * 3、公式计算法 * Fisher在1935年首先提出随机化概念并应用在农业实验中。 * 1、偏倚(bias):由于非处理因素的干扰，导致的研究结果出现偏差； 2、选择性偏倚：纳入研究对象或分组不当，组间缺乏可比性，样本缺乏代表性； 3、测量性偏倚：仪器未校准、操作不规范； 4、混杂性偏倚：非处理因素与试验因素对效应指标的作用，使统计分析结果产生偏倚； * 预后因素：临床研究中有实际意义的协变量； 性别、年龄、病情严重程度； * 随机误差：在同一条件下，多次测量同一被测量，有时会发现测量值时大时小，误差的绝对值及正、负以不可预见的方式变化该误差称随机误差，也称偶然误差，它反映测量值离散性的大小。系统误差：也称装置误差，它反映测量值偏离真值的程度。凡误差的数值固定或按一定规律变化者，均属于系统误差。 * RCT临床试验的随机化与盲法 资料出处：姚晨 * 临床试验设计的原则 设计原则 随机 randomization 对照 control 重复 replication 盲法 blinding * 实验设计三原则 随机化 含义 样本是随机抽取，总体的每一个观察单位都有同等的机会被选入样本中来，使样本具有较好的代表性，使其误差大小可以估计（这里的总体是符合根据假设规定的入选标准的有限总体） 受试对象被随机分配，各处理组间均衡 受试对象有同等的机会进行分组，接受不同的试验顺序/处理。 * 随机化作用 通过随机，均衡干扰因素的影响，使试验组和对照组具有均衡可比性，控制试验误差； 避免主观安排带来的偏倚；选择性偏倚 * 随机≠随便 病人的选择性：对医院、治疗医生、药物 医生的选择性：对病人分组 其他：疾病自身的规律、病人的年龄、性别等 后果：影响疗效的判断；由于不随机，各组差异不符合概率论和统计学原理，使统计学检验结果无效 * 随机化方法 简单随机化 区组随机化 分层随机化 动态 * 常用的随机化方法---简单随机化(完全随机分组) 方法： 掷硬币 随机数字表 计算机