8.4 非劣效性试验样本量估算(三) |
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两组各需入组206人,共412人【注:Binomial Enumeration(二项式计算法)计算结果(每组各需入组201人)和Normal Approximation(正态近似法)相近】。PASS计算结果与SAS计算结果(每组需入组189例患者)接近[1]。当R1保留2位有效数字即取0.99时,PASS的正态近似法结果与SAS结果相同。 【例2】 一个新的抗肿瘤药品AAA与临床有效药物BBB对照进行临床试验。已知BBB可使30%的患者受益。根据临床实际,设置非劣效界值(率比)为0.7,估计AAA能够使25%的肿瘤患者受益。两组平行对照1:1设计,取α=0.05,power=90%,非劣效性检验,需要多少病例? 两组各需入组1605人,共3210人。 小结1. 算法选择: non-inferiority——proportions——non-inferiority tests for the difference between two proportions 或: two independent proportions——non-inferiority——non-inferiority tests for the difference between two proportions 2. 参数设置:返回搜狐,查看更多 solve for: sample size(估算样本量) Power Calculation Method: 样本量计算方法,包括Binomial Enumeration(二项式计算法)和Normal Approximation(正态近似法)。 注:若样本量较大(n>50)且比例在0.2-0.8之间,上述两种方法得到的结果近似;若样本量较小/比例0.8,正态近似法结果不如二项式计算法的结果精确。 higher means are: better(指标值越高效果越好)、worse(指标值越高效果越差) test type: 包含几下几种:likelihood score(farr.$mann)、likelihood score(miet.$nurm)、likelihood score(gart.$nam). power: 1-β alpha: α group allocation: 各组人数分配 R0:非劣效界值(率比) R1=P1.1/P2 P1.1:试验组的比例 P2:对照组的比例 |
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