如何確定臨床試驗設計中的樣本含量?(一)
在臨床試驗研究中，無論是實驗組還是對照組都需要有一定數量的受試物件。這是因為同一種實驗處理在不同的受試物件身上表現出的實驗效應是存在著變異的。僅憑一次實驗觀測結果或單個受試者所表現出來的實驗效應說明不了什麼問題。
必須通過一定數量的重複觀測才能把研究總體真實的客觀規律性顯示出來，並且可以對抽樣誤差做出客觀地估計。一般說來重複觀測次數越多，抽樣誤差越小，觀測結果的可信度越高。一定數量的重複還可起到部分抵消混雜因素影響的作用，增強組間的可比性。
但重複觀測次數越多(即樣本含量越大)試驗所要消耗的人力、物力、財力和時間越多，可能會使試驗研究成為不可能。而且，樣本含量過大還會增加控制試驗觀測條件的難度，有可能引入非隨機誤差，給觀測結果帶來偏性(bias)。所以在實驗設計中落實重複原則的乙個重要問題就是如何科學合理確定樣本含量。
由於在各對比組例數相等時進行統計推斷效能最高，因此多數情況下都是按各組樣本含量相等來估計。但在個別情況下，也可能要求各組樣本含量按一定比例來估計。
1 與樣本含量估計有關的幾個統計學引數
在估計樣本含量之前，首先要對以下幾個統計學引數加以確定或作出估計。
1.1 規定有專業意義的差值δ，即所比較的兩總體引數值相差多大以上才有專業意義。δ是根據試驗目的人為規定的，但必須有一定專業依據。
習慣上把δ稱為分辨力或區分度。 δ值越小表示對二個總體引數差別的區分度越強，因而所需樣本含量也越大。
1.2 確定作統計推斷時允許犯ⅰ類錯誤(「棄真」的錯誤)的概率α，即當對比的雙方總體引數值沒有差到δ。但根據抽樣觀測結果錯誤地得出二者有差別的推斷結論的可能性，α確定的越小，所需樣本含量越大。
在確定α時還要注意明確是單側檢驗的α，還是雙側檢驗的α。在同樣大小的α條件下；雙側檢驗要比單側檢驗需要更大的樣本含量。
1.3 提出所期望的檢驗效能power，用1-β表示。β為允許犯ⅱ類錯誤(「取偽」的錯誤)的概率。
檢驗效能就是推斷結論不犯ⅱ類錯誤的概率1-β稱把握度。即當對比雙方總體引數值間差值確實達到δ以上時，根據抽樣觀測結果在規定的α水準上能正確地作出有差別的推斷結論的可能性。在科研設計中常把1-β定為0.
90或0.80。一般來說1-β不宜低於0.
75，否則可能出現非真實的陰性推斷結論。
1.4 給出總體標準差σ或總體率π的估計值。它們分別反映計量資料和計數資料的變異程度。
一般是根據前人經驗或文獻報道作出估計。如果沒有前人經驗或文獻報道作為依據，可通過預實驗取得樣本的標準差s或樣本率p分別作為σ和π的估計值。σ的估計值越大，π的估計值越接近0.
5，所需樣本含量越大。
在對以上統計學引數作出規定或估計的前提下，就可以根據不同的推斷內容選用相應的公式計算出所需樣本含量。由於在同樣的要求和條件下完全隨機設計(成組設計)所需樣本含量最大，故一般都要按完全隨機設計作出樣本含量的估計。
2 常用的估計樣本含量的方法
2.1 兩樣本均數比較時樣本含量估計方法
(1)兩樣本例數要求相等時可按下列公式估算每組需觀察的例數n。
n＝22 (公式1)
式中δ為要求的區分度，σ為總體標準差或其估計值s，α、β分別是對應於α和β的u值，可由t界值表，自由度υ＝∞-行查出來，α有單側、雙側之分，β只取單側值。
例1，某醫師研究一種降低高血脂患者膽固醇藥物的臨床療效，以安慰劑作對照。事前規定試驗組與對照組相比，平均多降低0.5 mmol/l以上，才有推廣應用價值。
而且由有關文獻中查到高血脂患者膽固醇值的標準差為0.8 mmol/l，若要求犯ⅰ類錯誤的的概率不超過5%，犯ⅱ類錯誤的概率不超過10%，且要兩組例數相等則每組各需觀察多少例?
本例δ＝0.5 mmol/l，σ＝0.8 mmol/l,α＝0.
05，β＝0.10，1-β＝0.90，查t界值表自由度為∞一行得單側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
故要達到上述要求，兩組至少各需觀察44例。
(2)兩樣本例數要求呈一定比例(n2/n1＝c)時，可按下列公式求出n1，再按比例求出n2＝c*n1。
n12*(1+c)/c (公式2)
例2 對例1資料如一切要求都維持不變，但要求試驗組與對照組的例數呈2∶1比例(即c＝2)，問兩組各需觀察多少例?
n1＝[(1.645+1.282)×0.8/0.5]^2×(1+2)/2 ＝33(例)(對照組所需例數)
n2＝2×33＝66(例)(試驗組所需例數。)
兩組共需觀察99例多於兩組例數相等時達到同樣要求時兩組所需觀察的總例數2×44＝88。
2.2 配對設計計量資料樣本含量(對子數)估計方法
配對設計包括異體配對、自身配對、自身前後配對及交叉設計的自身對照，均可按下列公式進行樣本含量估計。
n＝[(α+β)σd/δ]^2 (公式3)
式中δ、α、β的含義同前，σd為每對差值的總體標準差或其估計值sd。
例3 某醫院採用自身前後配對設計方案研究某**矽肺藥物能否有效地增加矽肺患者的尿矽排出量。事前規定服藥後尿矽排出量平均增加35.6 mmol/l以上方能認為有效，根據預試驗得到矽肺患者服藥後尿矽排出量增加值的標準差 sd＝89.
0 mmol/l，現在要求推斷時犯ⅰ類錯誤的概率控制在0.05以下(單側)，犯ⅱ類錯誤的概率控制在0.1以下，問需觀察多少例矽肺病人?
本例δ＝35.6 mmol/l， sd＝89.0 mmol/l， α＝0.
05，β＝0.10。1-β＝0.
90，單側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)
故可認為如該藥確實能達到平均增加尿矽排出量在35.6 mmol/l以上，則只需觀察54例病人就能有90%的把握，按照α＝0.05的檢驗水準得出該藥有增加矽肺病人尿矽作用的正確結論。
2.3 樣本均數與總體均數比較時樣本含量估計方法
可按下式估算所需樣本含量n。
n2 (公式4)
例4已知血吸蟲病人血紅蛋白平均含量為90g/l，標準差為25g/l，現欲觀察呋喃丙胺**後能否使血紅蛋白增加，事先規定血紅蛋白增加10g/l以上才能認為有效，推斷結論犯ⅰ類錯誤的概率α(雙側)不得超過0.05，犯ⅱ類錯誤的概率β不得超過0.10，問需觀察多少例病人?
本例δ＝10g/l，σ＝25g/l，0.05＝1.96(雙側)，0.10＝1.282代入公式(4)得：
n＝[(1.960+1.282)×25/10]^2＝66(例)
故如果呋喃丙胺確實能使血吸蟲病人血紅蛋白平均含量增加10g/l以上，則只需觀察66例就可以有90%的把握在α=0.05檢驗水準上得出有增加血吸蟲病人血紅蛋白平均含量的結論。 .
醫療器械臨床試驗評價指標確定
觀察指標是指能反映臨床試驗中試驗產品有效性和安全性的觀察專案。統計學中常將觀察指標稱為變數 variable 觀察指標分為測量指標和分類指標。觀察指標必須在設計方案中有明確的定義和可靠的依據，不允許隨意修改。1 主要指標和次要指標 主要指標又稱目標指標或終點指標,是與試驗目的有本質聯絡的，能確切反映...
臨床試驗中的意向處理分析
為保證進行意向處理分析，應在臨床試驗的設計 實施和分析的全過程中採用相應措施而非只注意結果分析階段。sally 等建議 1 在臨床試驗的設計階段應 1.明確是否為實效性臨床試驗，對實效性臨床試驗應採用意向處理分析，2.制定合理的納入標準，使不符合納入標準者即使未能被包括在意向處理分析中，對研究結果亦...
臨床試驗中的隨機分組方法 x
正確使用隨機分組是取得比較組間初始可比性 避免選擇性偏倚的保證。隨機化分組的方法有多種,但真正的隨機化應符合下列原則 1 醫生和患者不能事先知道或決定患者將分配到哪一組接受 2 醫生和患者都不能從乙個患者已經進入的組別推測出下乙個患者將分配到哪一組。隨機序列的產生可以採用計算機 計算器 隨機數字表和...