临床试验的统计方面

试验设计的统计方面

• 统计设计的基本思想和问题
• 验证性与探索性分析
• 优越性、等效性和非劣效性试验的概念
• “患者之间”设计和“患者内部设计”之间的区别
• 需要在控制“噪音”的同时最大化“信号”
• 从设计阶段到统计分析的统计分析过程
• 计划、盲审和统计分析和报告

抽样和标准误差

• 样本与目标人群之间的相互关系
• 推理统计的目的
• 位置和可变性的测量
• 正态概率分布
• 标准误作为“可靠性”的衡量标准

置信区间和假设检验

• 置信区间及其适当解释
• 假设检验、p 值及其计算的框架
• 泛化到实际设置
• 零分布的定义、统计量和显着性水平的检验
• 单面和双面测试，I 型和 II 型错误
• 以两样本 t 检验和配对 t 检验为例

意向治疗和分析集

• 意向治疗原则 (ITT)
• 与分析集选择的关系
• 根据 ICH 的“完整分析集”和“每个协议集”
• 实际问题，例如处理缺失值

调整后的分析

• 方差的双向分析（ANOVA
• 研究治疗平均效应、中心效应
• 中心互动治疗
• 可推广到更复杂的情况

相关，回归，ANCOVA

• 相关性
• 线性回归作为研究依赖性的一种技术
• 多元线性回归
• 协方差分析作为比较组的一种手段
• 基线测试的使用和误用

二进制、分类和有序数据的分析

• 二进制数据的卡方检验
• 泛化到分类数据
• 对序数数据使用 Mantel-Haenszel 卡方检验
• 优势比、相对风险和需要治疗的人数
• Fisher 精确检验的作用

功效、样本量、统计学和临床意义

• 与样本大小计算相关的统计功效
• 标准差在此计算中的作用
• 随着试验数据的积累，重新评估样本量
• p 值和置信区间之间的联系
• p 值的限制
• 临床意义和统计学意义之间的区别

非参数方法

• “参数测试”的假设
• 恢复常态的转型
• t 检验的泛化处理非常数方差
• 患者之间和患者内的非参数测试
• Wilcoxon 秩和和 Wilcoxon
• 签名等级测试
• 非参数框架的优点/缺点

多重测试中的实际问题

• 与进行大量统计测试相关的问题
• 第一类错误率的膨胀
• 出现此类多重测试并提供解决方案的领域

等效性或非劣效性检验

• 测试优越性
• 等效性或非劣效性检验
• 等效/非劣效性设置的置信区间方法
• 等价边际的选择
• 与药物效应敏感性相关的问题

元分析

• 荟萃分析的目的和框架
• 在荟萃分析中合并结果的一般方法
• 荟萃分析在监管环境中的作用

生存型数据分析方法

• 事件发生时间数据的差异
• Kaplan-Meier 估计
• 对数秩检验
• Gehan-Wilcoxon 检验
• 根据预后变量的影响调整分析
• 独立审查的假设

交叉试验

• 2 x 2 交叉试验中与残留效应相关的问题
• 关于何时使用和何时不使用交叉试验的建议
• 分析方法