《临床试验样本量》课件.pptVIP

*****************课程大纲临床试验概述定义、目的、类型、设计原则等基本概念。样本量的重要性样本量对研究结论的影响、统计学基础、计算目的。样本量计算的基本原则研究设计、统计假设、显著性水平和检验功效。样本量计算方法不同结局变量的样本量计算方法，包括连续性变量、二分类变量和生存分析。临床试验概述临床试验是评估新的医疗干预措施，例如药物、医疗器械或治疗方法，对人类患者的安全性和有效性的研究。临床试验的目的是确定新的疗法是否比现有疗法更好、更安全或更有效，以及它们是否对特定人群有效。1.1定义和目的临床试验一项研究，旨在测试新的医疗干预措施的安全性和有效性。主要目的确定新疗法、药物或医疗器械是否安全有效，并评估其对患者的益处。1.2临床试验的类型随机对照试验(RCT)随机对照试验(RCT)是黄金标准，将受试者随机分配到不同治疗组，并比较疗效和安全性。观察性研究观察性研究是指研究者不干预，而是观察和记录受试者的数据，包括队列研究和病例对照研究。样本量的重要性样本量是临床试验设计中至关重要的因素，直接影响研究结果的可靠性和可信度。合理的样本量能够确保研究结果具有足够的统计学检验效力，并能有效地控制误差。2.1统计学基础正态分布正态分布是许多统计方法的基础，假设数据服从正态分布。假设检验检验统计量是基于样本数据计算的指标，用于检验零假设。P值P值是指在原假设成立的情况下，获得与观察到的样本结果同样极端或更极端结果的概率。2.2样本量计算的目的11.确保研究结果的可靠性样本量不足会导致结果不准确，无法得出有意义的结论。22.提高研究的统计功效适当的样本量可以提高发现真实效应的概率，降低研究结果的误差。33.合理分配研究资源样本量过大或过小都会浪费资源，需要平衡研究需求和成本效益。44.满足伦理要求样本量过小可能导致对参与者的风险过高，需要保证研究伦理。样本量计算的基本原则样本量计算是一个重要的过程，它确保了临床试验能够产生具有统计学意义的结果。一个足够大的样本量可以减少随机误差，提高研究结果的可靠性。3.1研究设计平行组设计该设计将受试者随机分配到不同的治疗组，并比较各组的治疗效果。交叉设计该设计将受试者在不同时间段接受不同的治疗，并比较各阶段的治疗效果。单臂设计该设计将受试者接受一种特定的治疗，并观察治疗的效果，通常用于罕见疾病或新疗法的初期研究。3.2统计假设零假设零假设通常表示没有差异或关系。它是样本量计算中进行检验的基础。备择假设备择假设是与零假设相反的假设。它通常是研究者想要证明的假设。3.3显著性水平和检验功效11.显著性水平(α)拒绝真实假设的概率，通常设置为0.05，代表5%的错误率。22.检验功效(1-β)正确拒绝错误假设的概率，通常设置为80%或90%，代表80%或90%的检测能力。33.关系显著性水平和检验功效相互影响，需要平衡考虑。连续性结局的样本量计算连续性结局是连续变化的变量，例如血压、体重、血糖等。需要计算样本量以确保研究结果的统计学显著性，并能准确地评估治疗效果或干预措施。4.1均数差异研究设计样本量计算依赖于研究设计。比如，是单组设计还是两组设计？是平行组还是交叉设计？假设检验需要确定假设检验的类型，比如双侧检验还是单侧检验。效应量效应量是指研究者期望观察到的组间均数差异，通常需要根据前期研究或专家意见确定。其他因素还需要考虑其他因素，比如方差估计、显著性水平和检验功效。4.2比例差异两组比例计算样本量时，需要估计两组之间的比例差异。预设比例根据历史数据或相关文献，预设两组的比例，以便进行样本量计算。检验功效确定研究的检验功效，即在两组比例存在真实差异的情况下，能够检测出这种差异的概率。显著性水平确定显著性水平，即接受虚假差异的风险，通常为0.05。5.二分类结局的样本量计算二分类结局是指实验结果只有两种可能，例如有效/无效、治愈/未治愈、死亡/存活等。样本量计算需要根据具体的研究设计和结局指标来进行。常见的二分类结局指标包括相对危险度和优势比。5.1相对危险度相对危险度(RR)暴露组与对照组患病风险之比，反映暴露因素对疾病发生风险的影响。计算公式RR=暴露组患病风险/对照组患病风险。应用场景二分类结局的临床试验中，计算样本量时需要考虑RR的大小。5.2优势比优势比的计算优势比用于比较两组人群中发生某事件的概率，反映暴露组相对于对照组发生该事件的可能性.应用场景优势比常用