【论文摘要】目的:讨论新药临床试用及评价的统计分析方法。方法:查阅文献资料并结合个人经验进行归纳总结。结论:药效试验报告及新药申报材料不同于一般科研论文,应尽可能详细地提供较精密的信息。
【关键词】新药临床试用 评价 统计分析方法
1.计数资料的统计分析方法
计数资料又称属性资料,基本数据有各组例数(n),阳性反应例数(r),阳性反应率(P)等。常用于计数资料统计分析的方法很多。
1.1两级阳性率的统计方法
可选用X2检验、U检验、L检验或C值法(对数拟然比法)等。但由于药效统计中样本数一般不大,故以Rates校正的X2(2×2)法为好。
1.2两组小样本阳性率的统计分析
当两组总例数(N)小于20,或数据中有。或1时,上述X2(2×2)法计算误差较大,宜改用确切概率法或确切概率的环套公式为好。
1.3两组有配对关系的阳性率的统计分析
当每一受试对象同时接受两种处理(如两个疗程、左右两侧用药)时,宜选用配对X2法。
1.4无等级关系多率资料的统计分析
药效统计中此类资料较少见。综合分析可应用X2(R×C)法或C值法。分析两组间阳性率仍可用X2(2×2)法。
1.5有等级关系的多率资料的统计分析
对有等级关系的统计资料不宜用X2(R×C)法或C值法。而应采用Ridit法或等级序值法。这两种方法计算结果完全一致,均可对总疗效结果进行分析,比分别检验各组结果为好。其中等级序值法原理易懂,计算简便、准确,特别便于多个实验组于对照组的对比分析,在药效统计分析中值得推广。
1.6多批计数资料的合并分析
对多批或多个中心汇集的计数资料,只要实验条件一致,阳性率相近,趋势相同,可以将数据合并进行X2(2×2)检验;但如条件不完全相同,阳性率相差也较大,则不宜将数据直接相加,而应采用合并X2法。
2.计量资料的统计分析方法
计量资料又称测量资料。基本数据有各组均数叉、标准差(S)及例数(咒)。一般不用标准误(SE),必要时可用95%可信限。
2.1常用的计量资料统计分析方法
2.1.1两组均数的统计分析 一般采用t值法,但对有方差不齐或呈偏态分布的数据不宜用此法。对有前后时序关系的数据,不宜以用药后实测数据做t检验,也不宜做单组的前后配对f检验,而应当用变化率或变化值做两组t检验。
2.1.2对方差不齐的两均数分析 应当用校正的t检验方法(t值法)。
2.1.3应用中位数 由于数据呈偏态分布时其均数的意义不大,应改用(或附以)中位数,并改用非参数法进行检验。
2.1.4对有不定值的两级数据 也应当用中位数表达。应采用中位数检验或序值法进行分析。
2.1.5综合分析时对多组均数的比较 可用方差分析,对多组资料的组间两两比较,因剂量组、对照组是自行设定的,不同于卫生统计中某些指标,两组间差异是否显著不应受其他因素的影响,因此仍宜用t检验。
2.1.6对有配对关系两组剂量资料进行药效统计分析 只有在确知对照组在用药前后的测量值无变化时,应用配对£检验才有意义,否则仍应当以用药组及对照组用药前后变化率或变化值做两组t检验。
2.1.7对角度、方位、昼夜、季节等数据,虽也是测量值,但属于圆分布,一般不用t检验而代之以角度统计法或圆形分布法。
2.1.8对时间资料的统计分析 其生效时间、药效持续时间等常会出现偏态分布或存在不定值。此时可用中位数检验法或序值法。
2.1.9对多批资料的统计资料分析 如由多个试验中心汇集的资料或同一中心的多批资料,不应当简单地将数据合并,应采用方差分析,以便剔除批间差异,更有效地分析组间差异的显著性。
2.2在对数据处理之前。应注意以下几点
2.2.1有无应舍弃的数据 一般若数据在叉士3S范围之外者,可以考虑舍弃。
2.2.2有无方差不齐 可用方差齐性检验加以判断。如两组标准差相差1倍以上时,可不必检验即可判断为方差不齐。
2.2.3有无偏态 可用正态性检验加以判断。如分布于均数两侧的例数之差大于2石时,不必进行检验即可认为样本呈偏态分布。
2.2.4有无不定值若资料中包含有不定值时,不宜用均数作t检验,可改用中位数表达,作Mann-Whitney秩和检验、等级和检验或序值法检验。
2.2.5有无时序关系 对用药前及用药后(包括各时间)的资料,应用各组用药前数据和用药后指标的变化率或变化值进行两组t检验,不能以用药后指标的实测值进行检验。
3.药效与剂量依赖关系的统计分析
通过用药剂量的对数值与药效强度做量效关系分析。如果剂量选择恰当,数据呈近似直线,可用各实测数据进行直线回归分析;结果中应给出回归方程式、相关系数及显著性检验结果。在药效统计中用3~4个剂量组进行相关性系数的显著性检测,此时以各组均数计算常不容达到P<0.05的水平,宜用散点数据(即各实测数据)进行计算。
参考文献
吴景时 新药手册 1998
注:本文已在杂志《医学与法学》上发表,作者张进博,转载请注明,带上本文链接,谢谢。
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