临床试验中的样本量是如何确定的，有何影响因素？

临床试验中的样本量确定是一个复杂的过程，涉及多个因素和步骤。以下是对样本量确定方法的详细解释以及影响因素的概述：

一、样本量确定方法

1. 基于统计学参数的估算：

• 确定有意义的差值δ，即所比较的两总体参数值相差多大以上才有意义。这个差值是根据试验目的人为规定的，但必须有一定依据。

• 确定作统计推断时允许犯Ⅰ类错误（即“弃真”的错误）的概率α。α值越小，所需样本含量越大。要明确是单侧检验的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。

• 提出所期望的检验效能power，用1-β表示，其中β为允许犯Ⅱ类错误（即“取伪”的错误）的概率。检验效能就是推断不犯Ⅱ类错误的概率，也称为把握度。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的可能性。

• 在对以上统计学参数作出规定或估计的前提下，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。

2. 使用统计软件或在线样本量计算工具：

• 借助这些工具，可以更快速地得到基于特定假设和参数的样本量估算结果。

二、影响因素

1. 结局事件在未干预人群/对照组中的预期发生率：

• 预期发生率越低，需要的样本量越大。

2. 实验组和对照组结局事件比较数值差异的大小：

• 差异越小，所需样本量越大。

3. 研究对象分组数量：

• 分组数量越多，则所需样本量越大。

4. Ⅰ类错误（α）出现的概率：

• 要求的显著性水平越高（即α值越小），所需样本量就越大。

5. Ⅱ类错误（β）出现的概率：

• 把握度要求越高（即β值越小，1-β值越大），则所需样本量就越大。

6. 单侧检验或双侧检验：

• 双侧检验比单侧检验所需样本量大。

7. 数据的变异性和方差：

• 数据的变异性和方差越大，所需的样本量也越大。

8. 临床可行性：

• 包括可招募的受试者数量和试验周期等因素，这些因素会限制实际可行的样本量大小。

9. 试验预算和时间限制：

• 预算和时间限制也可能影响样本量的选择，因为增加样本量可能会增加成本和时间。

临床试验中的样本量确定是一个综合考虑多个因素的过程。为了确保试验的科学性和有效性，必须根据具体的研究问题和条件来选择合适的样本量估算方法和参数设置。