FDA（美国食品药品监督管理局）对临床试验的样本量并没有一个固定的标准数值，因为样本量的大小取决于多种因素，包括试验类型、目的、设计、疾病类型、预期效应大小、统计功效和显著性水平等。以下是一些关于FDA临床试验样本量的常见考虑因素：
试验类型和目的：不同类型的临床试验（如I期、II期、III期等）和不同的试验目的（如安全性评估、有效性验证等）对样本量的要求不同。
疾病类型和人群特征：疾病的类型和严重程度、目标人群的特征（如年龄、性别、种族等）也会影响样本量的确定。
预期效应大小和统计功效：研究者需要确定预期的效应大小（即药物或治疗方法相对于对照组的预期效果）以及期望的统计功效（即试验能够正确检测到该效应的概率）。这些参数是样本量计算的关键输入。
显著性水平：显著性水平（通常为α，如0.05）表示拒绝零假设（即药物无效）时允许犯类错误的概率。这个值也会影响样本量的计算。
伦理和可行性考虑：在确定样本量时，还需要考虑伦理和可行性因素，如受试者的安全性、招募受试者的难度和成本等。
基于以上因素，研究者通常会使用统计学方法进行样本量计算。这些计算会考虑到预期效应大小、统计功效、显著性水平以及疾病和人群的变异性。然而，由于这些因素的变化性和复杂性，FDA并没有为所有类型的临床试验提供一个固定的样本量要求。
参考文章中的具体数字，如I期临床试验的样本量通常在20至50例之间，II期临床试验的样本量范围在100至500例之间，III期临床试验的样本量范围在300至3000例之间。但这些数字仅作为参考，并不能直接应用于所有情况。
FDA临床试验的样本量是根据试验的具体情况和需求来确定的，研究者需要通过统计学方法和知识来计算适当的样本量。
