使用等高線圖評估臨床試驗設計假設的敏感性Richard C. Zink，JMP 首席研究統計開發人員，SAS
蔣曉彤，北卡羅來納大學教堂山分校生物統計學博士生
樣本量計算是任何臨床試驗設計的重要部分。這些計算確保有足夠數量的患者以高機率檢測兩種治療方法之間具有臨床意義的差異。也許很少被討論，樣本量練習很重要，這樣就不會浪費資源研究太多的觀察結果來檢驗特定的假設。由於患者可能會隨機接受安全性有限的新型治療藥物，或沒有治療效果的安慰劑，因此臨床試驗中樣本量計算帶有許多學科領域所未曾經歷過的道德負擔。與許多透過單一計算來設計實驗的教科書不同，臨床試驗的樣本量應使用盡可能多的可用數據、一系列假設以及臨床同事的意見來確定。圖形技術通常用於總結功效和樣本量計算。我們建議使用輪廓圖來更好地評估、報告和傳達固定和自適應臨床試驗設計假設的敏感度。
