如何确定临床试验设计中的样本含量

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1、如何确定临床试验设计中的样本含量?(一)  在临床试验研究中,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。一般说来重复观测次数越多,抽样误差越小,观测结果的可信度越高。一定数量的重复还可起到部分抵消混杂因素影响的作用,增强组间的可比性。但重复观测次数越多(即样本含量越大)试验所要消耗

2、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含量。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

3、两总体参数值相差多大以上才有专业意义。δ是根据试验目的人为规定的,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po

4、wer,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

5、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

6、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0.5mmol/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0.8mmol/L,若要求犯Ⅰ类错误的的概率不超过20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis)

7、,certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender5%,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=0.5mmol/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,

8、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

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