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临床试验样本量的估算
样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显著来。 但是中国的国情？有多少厂家愿意多做？ 建议方案里这么写：
从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为65.0%和42.9%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。 假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。
非劣性试验（α=0.05，β=0.2）时：
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计数资料：
平均有效率（P） 等效标准（δ） N=
公式：N=12.365×P(1-P)/δ2 计量资料：
共同标准差（S） 等效标准（δ） N=
公式：N=12.365× (S/δ)2
等效性试验（α=0.05，β=0.2）时： 计数资料：
平均有效率（P） 等效标准（δ） N=
公式：N=17.127×P(1-P)/δ2 计量资料：
共同标准差（S） 等效标准（δ） N=
公式：N=17.127× (S/δ)2 上述公式的说明：
1) 该公式源于郑青山教授发表的文献。
2) N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数；
3) P 是平均有效率，
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4) S 是估计的共同标准差， 5) δ 是等效标准。
6) 通常都规定α=0.05，β=0.2（把握度80％）
上述计算的例数若少于国家规定的例数，按规定为准；多于国家规定的则以计算值为准。 具体规定的最小样本量如下：
II期，试验组100例；III期，试验组300例；随机对照临床验证（如3类化药）试验组100例。IV期，2000例。疫苗和避孕药与上述要求不同。
例1：某新药拟进行II 期临床试验，与阳性药按1:1 的比例安排例数，考察新药临床治愈率不差于阳性药。根据以往的疗效和统计学的一般要求，取α=0.05，β=0.2，等效标准δ=0.15，平均有效率P=0.80，每组需要多少病例？
由公式计算得，N=12.365×0.8(1-0.8)/0.152=88(例)
以上88 例低于我国最低例数（100 例）的规定，故新药至少取100 例进行试验。如上例作等效性分析，则得，N=17.127×0.8(1-0.8)/0.152=122(例)。
例2：某利尿新药拟进行II 期临床试验，与阳性药按1:1 的比例安排例数，考察24h 新药利尿量不差于阳性药。根据以往的疗效和统计学的一般要求，取α=0.05，β=0.2，等效标准δ=60 ml，已知两组共同标准差S=180 ml，每组需要多少病例？ 由公式得，N=12.365× (180/60)2=111 例。
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临床试验样本量的估算85826
