临床试验统计分析

临床试验统计分析

1.描述性统计分析

根据临床试验资料的不同属性采用不同的统计描述，数值资料常用均数

与标准差表示其集中趋势和离散趋势；分类资料常用频数（如有效例数）、百分

率（如有效率）等指标描述。

2.推断性统计分析

临床试验要求试验药物与对照药物采用随机、盲法研究设计，以判断和证实试验

药物实际的疗效。传统的假设检验形式为：无效假设〃A药的疗效=B药的疗

效；备择假设A药的疗效WB药的疗效。结论：若。＞0.05,按。=0.05

的检验水准，不能拒绝H。，尚不能认为两药疗效的总体参数不同，此时有可能两

药疗效的参数确实相同，也有可能是检验效能不够，尚需更大样本量进行检验；

若PW0.05,则拒绝H。，接受乩,两药疗效的差别有统计学意义，提示两药疗效

的参数确实不相同，但这种统计学意义的差异不一定具有实际的临床意义，也可

能其临床意义是非劣效性、等效性或优效性。由于传统的假设检验不能准确区分

两药疗效差异的方向性和体现差异大小所揭示的临床实际意义，所以，临床试验

统计分析需要建立有别于传统的假设检验。

(1)非劣效性试验、等效性试验和优效性试验及其假设检验

1)非劣效性试验(non-inferioritytrial)：目的是推断对试验药的疗

效在临床意义上非劣于对照药的疗效的试验。如果研究允许A药疗效比B药疗效低

一定范围，仍然认为两药疗效相当，即确定③表示临床意义上判断疗效不差所允

许的最大差值，则如果治疗差异便是试验药非劣效于对照药。常称<5为

非劣效性试验的判断界值(margin)。

非劣效性试验的假设检验如卜：乩:A约的疗效-B药的疗效W-3；乩:

A药的疗效-B药的疗效>-6。结论：若尸>0.025,按单侧。=0.025的检验水

准不能拒绝乂，即无法判断A药不差于B药；若PW0.025,则接受，”可以认为

A药不差于B药。非劣效性试验的假设检验为单侧检验，一般情况下其样本量是优

效性试验的4倍以上。

2)等效性试验(equivalencetrial)：目的是推断试验药与阳性对照药

在临床意义上疗效相当的试验。通常通过显示真正的差异在临床上可以接受的等

效的上下界值之间来证实，该等效界限一般是有临床意义的具体数值，当难以确

定时，也可以参照用平均数的95%到105%或平均数的90%到110%作为等效界

限。

等效性试验的假设检验如下：H。:A药的疗效-B药的疗效W-<5,或A

药的疗效一B药的疗效26；H、：-JVA药的疗效一B药的疗效<3。结论：

若尸i>0.025或。2>0.025,按2a=0.05的检验水准不能拒绝"，即无法判

断A药等效于B药；若EW0.025且2W0.025,则接受"假设，可认为A药等

效于B药。

等效性试验验假设检验需要在两个方向上同时进行两次单侧检验，它在

建立检验假设、计算检验统计量、以及估计样本含量等方面与传统的假设检验略

有差别。传统假设检验的差别无统计学意义（尸＞与等效性检验的等效（PW

。）是两个不同的概念。传统假设检验的差别无统计学意义，不一定是等效的，

这可能是因为样本例数少、误差大或参数本身相近以致检验效能太低。相反，传

统假设检验差别有统计学意义（々。），也有可能是等效的。

3）优效性试验（superioritytrial）：目的是推断所研究的药物的反应

优于对照药物（阳性物或安慰剂）的试验，包括试验药是否优于安慰剂、试验药是

否优于阳性对照药或剂量间效应的比较。

优效性检验有两种不同的情形：一种是从统计学角度考虑的优效性，其

假设检验为：H。:A药的疗效-B药的疗效＜0；A药的疗效-B药的疗效＞0。

结论：若尸＞0.025,按单侧。=0.025的检验水准不能拒绝〃°；若尸若025,

则接受可下统计学意义上优效的结论。当优效性显示较弱时，可视为边缘

优效性。另一种是从临床意义上拟定的优出一定量6的优效性，其假设检验为：

H）:A药的疗效-B药的疗效W6；A药的疗效-B药的疗效＞5。结论：若尸

＞0.025,按单侧。=0.025的检验水准，不能拒绝量,即无法判断A药优于B药;

若MW0.025,则接受H，可以认为A药优于B药。

如果试验药显示出比安慰剂（对照）具有临床意义优效性，则可确认该

试验药的有效性。

(2)可信区间法

除假设检验外，可信区间方法也可用于非劣效性、等效性和优效性的判

定。假定总的可信度取100(1-«)%,CL与CU分别表示可信区间的下限与上

限。

(1)非劣效性试验：按单侧100(1-a)%可信度，计算“A药的疗效-B

药的疗效”可信区间，若(CL,®)完全在(-3,®)范围内，或者CL>-b,

可下非劣效性的结论。

(2)等效性试验：按双侧100(1-«)%可信度，计算“A药的疗效-B药

的疗效”可信区间，若(CL,CU)完全在(-5,S范围内，或者-a«L〈cu«

SPAN〉3,可下等效性的结论。

(3)优效性试验：按单侧100(1-&)%可信度，计算“A药的疗效-B药

的疗效”可信区间，若(CL,B)不包括0,或CL>0,可下统计学优效性的结论;

若(CL,B)完全超Hl(-®,S范围，或者CL>3,可下临床优效性的垢论。

(3)临床试验方法的选择

在药物临床试验中，研究者应该根据研究目的，具体问题具体分析，选

择合适的方法。例如，一个新研发的试验药通常具有某方面的优势，如给药方便、

耐受性较好，毒性较低或价格便宜等等，一般需要与安慰剂进行优效性试验以比

较其真正的疗效和安全性，以判断其上市后的利益风险；如果当前已有曾经优效

性试验证实的有效药物的话，还常常与其进行比较，并判定待验证药物的疗效至

少不差于（非劣于）已有有效药物作为其上市的最低标准。等效性试验的应用多见

于对同一活性成分的生物等效性以及血浆无法测定时的临床等效验证。非劣效性

试验通常用于与已上市的有效药物或标准治疗方案进行比较以求能提供一个新

的治疗选择，少数情况下当安慰剂对照不被