使用等高线图评估临床试验设计假设的敏感性Richard C. Zink，JMP首席研究统计开发人员，SAS
蒋晓彤，北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学博士生
样本量计算是任何临床试验设计的重要部分。这些计算确保足够数量的患者以高概率检测两种治疗之间临床上有意义的差异。也许不太经常讨论的是，样本规模练习很重要，这样就不会浪费资源来研究过多的观察来测试特定的假设。由于患者可能被随机分配到具有有限安全性的新型治疗剂量或不提供治疗益处的安慰剂，因此临床试验中的样本量计算伴随着许多主题领域中没有经历的道德负担。与执行单一计算以设计实验的许多教科书不同，临床试验的样本量应使用尽可能多的数据，在一系列假设和临床同事的输入下确定。通常使用图形技术来总结功率和样本大小计算。我们建议使用等值线图来更好地评估，报告和传达固定和适应性临床试验设计假设的敏感性。
实验设计
