描述性统计分析数据解读

问：针对阳性对照的选择，E9指导原则提出了哪些指导原则？

答：针对阳性对照的选择，E9指导原则强调了其普遍应用性和效果的确定性。一个合适的阳性对照应当是广泛应用的，其相应指征的效果已经由设计良好且资料丰富的优效性试验验证和量化。该阳性对照在新试验中必须展现出相似的效果，并具备与前述有效性试验相同的重要设计特点，如主要变量、剂量和合格标准等。在试验过程中，还需要充分考虑临床和统计实践的最新进展。

问：关于临床试验的样本量，人们常常非常关注。E9指导原则对于样本量的选择有何具体说明？

答：E9指导原则强调临床试验的样本量需足够大以确保研究问题的可靠解答。样本量的确定基于多个因素，包括试验的主要指标、试验设计类型和比较类型等。还需要考虑设计的性质、主要指标的性质、临认为有意义的差值、检验统计量、Ⅰ类和Ⅱ类错误的概率等。在进行验证性试验时，样本量的估算主要依据已发表的资料或预试验结果。通常，Ⅰ类错误的概率设定为0.05，而Ⅱ类错误的概率应尽可能控制在较低水平。

问：分析临床试验数据时，需要注意哪些方面？

答：分析临床试验数据时，需关注预定的分析计划、分析集的选择、缺失值和离群值的处理、数据的转换、参数估计与假设检验、Ⅰ类错误的处理、协变量及次级组校正以及试验数据的完整性。其中，统计分析计划是一个细节丰富、技术性的文件，描述了试验方案的统计分析特征。在进行临床试验设计时，需明确说明最终数据分析的统计方法。

问：常用的统计分析集有哪些？

答：根据意向性分析的基本原则，主要分析应包括所有随机化的受试者。实际操作中，全分析集是最常用的分析方法，它尽可能地接近意向性分析原则的理想病例集。还有符合方案集，这是全分析集的一个子集，对方案具有更高的依从性。在进行物有效性评价时，通常使用这两种数据集进行统计分析。如果两者的结论一致，将增强试验结果的可信度；若不一致，则需对差异进行清晰的讨论和解释。

问：在进行参数估计、可信区间以及假设检验时有哪些要点？

答：参数估计、可信区间和假设检验是评价和估计主要指标和次要指标的关键手段。在临床试验方案中，应明确要检验的假设、待估计的治疗效果以及所采用的统计分析方法和统计模型。应提供可信区间来估计治疗效果，并明确说明估计方法。假设检验时，应明确是单侧还是双侧检验，并说明理由。

问：如何确保临床数据的可信程度和完整性？

答：为确保临床数据的可信程度和完整性，需确保数据处理、数据输入、储存、核实、改错、检索和统计学处理的方法和软件的质量和正确性。还应基于完善的、有效的标准操作规程来提高数据处理质量和分析结果的可信性。用于数据管理和统计分析的计算机软件必须可靠，并提供适当的软件检验过程文件。

问：在临床试验中，安全性和耐受性评价是非常重要的一环。在选择变量时有哪些参考依据？

答：在选择安全性及耐受性评价的变量时，可参考物的不良反应知识、非临床试验或早期临床试验的信息、物的效学和代动力学特性、服方式、患者类型和试验周期等。

问：如何确定用于安全性及耐受性评价的病例集？

答：评价总的安全性与耐受性时，需要选择汇总的病例集，其中患者至少服用过一次研究物。收集的安全性及耐受性变量应尽可能全面，包括不良反应的类型、严重程度、发生和持续的时间。对于特定的次级人群，如女性、老年人、危重患者或接受辅助物治疗的人，可能需要进行额外的安全性及耐受性评价。

问：在安全性及耐受性数据的分析上，有哪些统计学上的考量？

答：对于安全性与耐受性的评价，通常采用描述性统计分析进行分析。必要时，可辅以置信区间以更好地说明问题。对治疗组间和病例间的不良反应，使用图形说明会更有价值。建议进行实验室的定量和定性分析，计算高于或低于某一阈值的病例数。在进行假设检验时，若进行多重比较，需统计上修正以控制Ⅰ类错误，同时关注Ⅱ类错误的大小。对于非劣效性或等效性评价，使用置信区间比假设检验更为合适，因为可以展示不精确性在低发生频数时的清晰性。

问：临床试验结束后应提供哪些内容的统计分析报告？