一、对照的原则

　　（一）对照的概念和意义

　　对照指的是在调查研究或实验研究的过程中，确立可供相互比较的组别。 “没有比较就没有鉴别”，这是唯物辨证法认识事物的基本法则。疾病的发生、转归、预后往往不是单因素作用的后果，而是受着许多因素的影响，如气候、饮食、社会状况、个体禀赋、心理活动等，不同疾病也有其不同的自然进程和预后。不少疾病如感冒、溃疡病、早期高血压、红班狼疮等有自愈或自行缓解的倾向。如果不通过对照，对非处理因素加以控制，则难以识别研究过程中有关因素对于疾病的发生或结局的影响作用，这样就大大降低了研究结果的真实性和可靠性。在评价药物疗效的临床试验中，不设立对照组所带来的缺陷尤其显而易见。例如黄疸的消退、支气管哮喘的缓解，红班狼疮的缓解究竟是其它的因素影响的结果，或者疾病自身的表现，抑或药物的治疗效应，没有对照，无从得出结论。

　　对照的主要作用正是鉴别处理因素、非处理因素的差异，从而确认处理因素的真实效应。合理的均衡的对照可使组间的非研究性措施处于相等状态，使组间的基线特征具有均衡性或可比性，从而提高了结论的真实性。

　　必须强调，均衡是十分重要的。没有对照，难以比较、鉴别；而有了对照，但不是均衡，就失去对照的意义。我们以后将要谈到的对于实验数据的统计学分析，也是以对照的均衡为前提的。

　　（二）对照的方法

　　１、空白对照

　　指在对照组不加任何处理的“空白”条件下进行观察、研究。如动物中的诱癌试验，需设立与实验组动物种属、窝别、性别、体重均相同的空白对照组，以排除动物本身可能自然患癌的影响。在观察某种新免疫制剂对某种传染病的预防效果时，采取免疫组与空白组的对比观察，比较两组的血清学和流行病学的效果，这样才能真正说明这种免疫制剂的作用。

　　２、实验对照

　　指在一定实验条件下所进行的观察、对比。例如观察中药雾化吸入剂对于支气管哮喘的作用，为了排除单纯雾化作用的效应，应该设立包括不加中药的雾化吸入组（如水液雾化吸入）。临床试验中的复合对照属于实验对照的范围。

　　３、标准对照

　　以正常值或标准值作为对照，以及在所谓标准条件下进行观察的对照。研究药物的疗效时，可以公认的常规有效疗法作为对照。

　　“标准”的建立，或疗效的“公认”是一个较为复杂的问题。应用标准对照的研究，在进行结论推导时要特别慎重。

　　４、自身对照

　　如用药前后的自身对比观察；或是对照与实验在同一对象身上进行，例如身体对称部位的比较观察或同一对？在观察的不同时期接受不同的疗法，然后比较它们的差异，这种方法也称为自身交叉对照。自身对照或自身交叉对照的应用受一定条件的限制，结论的推导也应慎重。

　　５、相互对照

　　各实验相互为对照。如中医各种不同证候的对照；中药组、西药组、中西药结合组治疗急性心梗的对照等。

　　两组或多组在同一时间的比较、观察也称平行对照。

　　６、配对对照

　　根据研究目的，把对实验结果（或效应指标）有影响的有关条件（如年龄、性别、病情、病程等）相近似的研究对象配成对子，再把每一对子中的研究对象随机地分配到各比较组中去。在临床试验中，如果实施随机双盲对照，配对对照的使用常受到限制。病例-对照研究 ，常要求病例组与对照组的个体按一定条件（可能的混杂因素）进行配比，也称配对对照。

　　７、历史对照

　　又称文献对照或回顾对照。是以本人或他人过去的研究结果与本次研究结果作比较。历史对照要特别注意比较资料之间是否具有可比性。通常由于既往的资料中的研究对象、条件、环境等都很难与本次试验保持一致，可比性差，历史对照一般是不宜采用的。但是如果某种疾病（如癌肿）治疗过程中的非处理因素（如生活条件、心理、一般药物治疗）不易影响它的疗效，且误诊率低，评价疗效指标（如生存率、病死率）相当稳定，历史对照的结论还是可取的。既往在评价链霉素对于粟粒型肺结核时，就是以历史对照为依据的。

　　８、安慰对照

　　是空白对照的特殊类型。目的在于克服对照组病人由于心理因素所造成的偏倚。常用无明显药理作用的制剂，如乳糖、淀粉、注射用水等安慰剂要求在外观、颜色、形状与试验药物完全一致。假操作如假手术也被视为安慰对照。临床试验中，使用安慰剂对照要特别谨慎，注意其在医疗道德上的可行性。

　　中药的安慰对照在不少方面仍有困难，有待探索解决。

　　二、随机的原则

　　（一）随机化（Randomization）的概念和意义

　　在抽样研究中，抽取或分配样本时，每一个研究对象或观察单位都有完全均等的机会被抽取或分配到某一组，而不受研究者或研究对象主观意愿所左右。

　　随机化的概念是根据“随机事件”的“不确定性”的特性而规定的。

　　随机化的意义在于使被抽取的观察对象能最好地代表其所来源的总体人群，并使各比较组间具有最大程度的可比性。在临床研究或实验研究过程中，对照组与实验组除研究因素（如服用某种药物）有所不同外，其它非研究因素（如年龄、性别、病情轻重、疾病分期等）应该是尽量一致的，均衡的。达到这一目的的主要手段之一就是随机化。

　　（二）常用随机分配的方法

　　随机化的方法很多，现将临床研究中常用的随机分配方法简述如下：

　　１、简单随机化（Simple   Randomization）

　　简单随机化可通过抛掷硬币、抽签、摸球、查随机数字表或应用操作计算器的随机数字健来完成。

　　抛硬币、抽签或摸球通常用于从理论上说明随机分配方法的实施和意义。当试验涉及的例数较少时，也不无视为简单可行的方法，但因临床试验的例数往往较多，使用这几种方法对研究对象分组，便显得很不方便。

　　随机数字表常用于抽样研究及对样本的分组随机化。表中各数字相互独立，并可按需要视相邻的数字为任意位数的组合，无论从横行、纵列或斜向等各种顺序均呈随机状态。使用时可任意从任何一个数字开始，按任意顺序取用，但起始数字代表的位数（如个位、十位、百位）和录用顺序应预先有所规定，不能在同一次录用中随意变更。

　　数字的随机排列也可通过操作计算器（通常为供统计用的计算器，如Casio　fx-180上的ＩＮＶ，ＲＡＮ键来完成。

　　下面是应用简单随机化方法将20名合格受试者随机分配至甲、乙两组的例子，其步骤如下：

　　（1）依次编好１、２、３……20的顺序，（此顺序即为以后进入研究的合格受试者的序号）

　　（2）通过随机数字表或操作计算器上的ＩＮＶ  ＲＡＮ键完成随机数字的排列，将所得之随机数字，按１、２、３……20的顺序排列，（每按一次ＩＮＶ  ＲＡＮ键即得一个０－１之间的随机数字，可仅取末两位数）。

　　现将所得之随机数字依次排列如下表：

　　──────────────────────────────────

　　序号： 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

　　随机数字21 32 66 44 35 78 43 19 77 48 59 67 72 34 33 56 88 91 61 27

　　──────────────────────────────────

　　（3）令末位数为单数的随机数字相应的序号的研究对象分配至甲组（也可为乙组），双数和零者进入乙组（也可为甲组）。

　　按此规定则有：

　　甲组：序号为１，５，７，８，９，１１，１２，１５，１８，１９，２０的受试者。

　　乙组：序号为２，３，４，６，１０，１３，１４，１６，１７的受试者。

　　（4）平衡两组例数：上述甲乙两组例数不等，甲组为１１例，乙组为９例，若要使两组例数相等，可用下述方法：

　　续查随机数字，再按ＩＮＶ  ＲＡＮ键，得一随机数字３６，将其除以甲组例数，得余数，如本例为３６÷１１得余数３，则原属甲组中第三位（即序号为７）的受试者需调至乙组。

　　若两组例数仍不等，依上法继续操作，直至两组例数相等。

　　（5）随机分配卡的编制：随机分配卡的内容包括：

　　序号：  组别：

　　随机数字：  治疗方法：

　　按（1）－（4）步骤所得分组结果，分别填写好１－２０的随机分配卡，则序号为１的随机分配卡为：

　　序号：１  组别：甲随机数字：２１ 治疗方法：（可根据具体研究计划填上，如止咳Ⅰ号冲剂）

　　（6）随机分配卡片用信封密封，信封上编上号码，信封编号应与内含之卡片序号相同。

　　（7）将内含随机卡之信封按编号依次排好。

　　（8）随机分配卡由专人保管，当合格受试者进入研究时，按其进入之顺序拆开序号相同的信封，根据其中卡片的规定分组和医嘱给予治疗，不得作任何更改。

　　简单随机化的方法简便，可行。随着受试病例数的增加，两组间例数不等的机会减少，如受试病例达到100名时，两组的病例数比为６∶４的概率稍大于0.05。

　　在超过２００例时，两组例数更为接近，其组间的可比性也较好。新药的临床研究，常为多中心协作，同一单位的观察例数常有限，因而常需平衡组间例数。

　　若确需进行组间例数不等比例的随机分组，如甲组：乙组＝３∶１，则可规定遇随机数字末位数为：

　　１，２，３，５，６，７者分至甲组

　　４，８者分至乙组

　　０，９弃去（这种不等的随机对照，有它的缺陷，这将在后面加以讨论。）２、区组随机化根据受试者进入研究的时间先后顺序，将其分成内含相等例数的若干区组，而后，区组内的受试者被随机分配至不同组别。举例如下：将２４名病人作区组随机分配至甲、乙两组。其步骤为：

　　（1）令每一区组内含４名受试者，则有下列六种排列方式：

　　①－－甲甲乙乙

　　②－－甲乙甲乙

　　③－－甲乙乙甲

　　④－－乙乙甲甲

　　⑤－－乙甲乙甲

　　⑥－－乙甲甲乙

　　（2）查随机数字表，得１－６这六个数字的随机顺序，若为５，３，２，１，６，４，则最早进入研究的４名病者按上述第５种方式被分配至甲、乙组，即依次为乙、甲、乙、甲。其余类推。

　　区组随机化具有下述的优点：

　　（1）有利于保持组间例数的均等，即使末一区组的分配未全部完成，两组相差的例数最多不超过区组所包含的例数的一半；

　　（2）有利于保持组间的可比性。若疾病的严重程度有明显的时间性或季节性，则轻重病例进入研究的时间可能相对集中。如用简单随机化方法分组，在研究的最早阶段，两组例数相等的机会甚少，这样有可能使重症（或轻症）病人较多地被分配至某一组别，造成组间轻、重病人的构成不一样。按区组随机化分配病例时，有可能克服这一缺陷。这是由于同一区组的病例总是在相对集中的时间被纳入研究，他们同属于重症或轻症，而任一区组的分配结束时，两组例数又总是相等，因此，即使在研究过程的任一时点中止，组间轻、重病人的构成总是十分接近。

　　区组随机化的主要缺点在于如果不是双盲试验，同时研究者又知道区组的含量大小，则很容易事先知道每一区组最后一名病人的分组去向，而导致选择性偏倚或期望性偏倚的产生。

　　1、分层随机化

　　根据对疾病的转归，预后可能产生影响的有关因素或临床特征（如年龄、性别、病情、病程等），将进入研究的受试者分为若干层次，然后在层内再将受试者随机分配至不同组别。例如，已知急性心肌梗塞（ＡＭＩ）的重要预后因素包括起病后至接受治疗的时间、梗塞部位，是否有合并症等。据此，可作如下分层：

　　━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

　　发病到治疗时间    梗塞部位  合并症

　　────────────────────

　　≤24小时        前壁       否

　　＞24小时        非前壁     有

　　━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

　　上述各层次进行组合，可得２×２×２＝８层次，则其分层随机分组将如下如所示：

　　表5-1  急性心肌梗塞病者分层随机分组示意图

　　━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

　　合格受试者  发病至治疗时间  梗塞部位   合并症      分组

　　────────────────────────────────────

　　┌ 试验组 ───┐

　　┌─有─R │              │

　　│        └ 对照组.....  │

　　┌─ 前壁   │                     .  │

　　│          │         ┌试验组 ─ .─┤

　　│          └─无─R  │          .  │

　　│                     └对照组 ....  │

　　│                                 .  │

　　┌─ ≤24ｈ    │                     ┌ 试验组  ──┤

　　│             │          ┌─有─R  │          .  │

　　│             │          │         └ 对照组 ...  │

　　│             │          │                     .  │

　　│             └─ 非前壁 │         ┌ 试验组 ───→试

　　验

　　│                         └─无─R  │          .  │ 组

　　│                                    └ 对照组 ...  │

　　ＡＭＩ   │                                                .  │

　　│                                     ┌ 试验组 ──┤

　　│                         ┌─有─ R  │         .  │

　　│                         │          └ 对照组 ..... 对

　　照

　　│             ┌─  前壁  │                     .  │组

　　│             │          │          ┌ 试验组 ──┤

　　│             │          └─无─ R  │         .  │

　　│             │                      └ 对照组...  │

　　│             │                                 .  │

　　└─＞24ｈ     │                     ┌  试验组 ──┤

　　│          ┌─有─R  │          .  │

　　│          │         └  对照组...  │

　　└─ 非前壁 │                     .  │

　　│         ┌   试验组  ─┘

　　└─无─R  │

　　└   对照组..

　　━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

　　Ｒ：随机分配

　　由上表可见：分组的最后结果是两组中病者有关接受治疗时间、梗塞部位、合并症的有无等重要预后因素或临床特征得到了均衡。

　　在样本含量较大（例如200以上）时，简单随机化常可保证组间的可比性，显然不需要进行分层随机分配；样本太小，分层过多，则难以实施。研究对象在100－200之间，有２至３个重要影响因素，每个因素又有２－３个水平时，应用分层随机较恰当。

　　（三）与随机化有关的某些问题的讨论

　　1、半随机化分配

　　除上述随机化方法外，尚有半随机化分配者，即根据受试者的生日（单、双数）、住院号（单、双数）安排组别。当进行大样本研究时，如社区人群的试验，半随机化分配受试者具有简便，同时也能较好地达到组间均衡。临床试验常因研究对象数量尚少，半随机化难以达到组间均衡，因而其使用受到限制。

　　2、非随机化分配临床研究中，有的研究者按病人就诊顺序的单、双数分配至甲、乙组，并称之为“半随机化”分配方法。这实际上是对半随机化含义的误解，因为按这种方法，在确定第一名病人的组别后，其余所有研究对象将会分配到哪一组，就完全可以预先知道，这与随机事件的“不确定性”及随机分配的“同等可能性原则”相去甚远。这种方法属于非随机化的分配。

　　3、不等的随机化对照

　　临床试验中试验组与对照组的例数比例以1∶1为佳。这是因为这种1∶1的比例符合随机化的“同等可能性原则”，在1∶1的情况下，进行组间数据的统计学处理时，统计效能最高（当α＝0.05时，其统计效能─把握度，达95％）。因为临床试验中的药物属于试验性药物，其有效性和安全性尚待证实，因而有可能更多地关注试验药物，让其在较多的受试者身上进行重复，可以适当地增加试验组与对照组的例数比例，然而这种比例的扩大也应受到限制。有研究表明，在其它条件（例如，总例数、显著性水平α）固定不变的情况下，随着试验组例数的增加，统计效能在逐步降低，如试验组与对照组例数之比为2∶1时，则统计效能降低至 0.925；若为4∶1，则降低至 0.82。由此可见，若将其比例控制在2∶1或3∶2的范围内，尚属可行，若超过3∶1的比例，则将使结论真实性受到较大影响。新药临床试验有关法规关于组间例数比的要求（3∶1）是一个“合格”线的要求，但不是最佳的比例。

　　笔者希望，研究者在进行新药临床试验设计时，充分理解有关规定，同时也高度重视统计学的有关原则。

　　4、关于非随机化对照

　　若以一病区的病例为试验组，另一病区为对照组；或一医院的病例为试验组，另一医院为对照组，这是非随机化的对照，其结果必然导致组间的不均衡性，影响研究结论的真实性。

　　遵循随机化原则分配研究对象的目的在于达到“组间的均衡”。因而，随机化的成功与否自然也以“组间均衡”为主要衡量标准。研究者如果书写有关临床试验的报告，除应扼要描述应用随机分配的具体方法外，也应报告有关组间均衡性（可比性）的资料和数据。

　　三、重复（Replication）的原则

    （一）重复的概念和意义

　　“重复”即要求研究样本对于相应的总体具有代表性，它包含研究样本应具有与相应总体的同质性和足够的样本含量的两个条件。这是为了保证从研究样本所获取的信息、研究结论能外推及具有同一性质的别的病人。

　　从上面叙述可知，样本的代表性既具有“性质”方面的特征，也有“数量”方面的要求。临床研究中，选取什么性质的样本，代表什么性质的总体，是由研究目的所规定的。不同的研究目的要求纳入不同范围、性质、特征的研究对象。而同一的研究目的，则要求纳入具有相同范围、性质、特征的研究对象，这也称研究对象的“均一性”。与其说，研究样本对于相应总体具有“同质性”，不如说，从研究样本所得到的结论只能推及于与样本具有相同范围、性质、特征的人群。

　　为了使从研究样本获取的研究结论具有外推性，除了“同质性”外，还必须有足够的样本含量。由于临床医学的研究对象是人，生物学的差异是普遍地存在着，并且无法以人为的方法加以控制和避免。同时，社会因素、自然环境、个体的思维、情感等也都对个体的健康或疾病状况起重要影响。即使是同一疾病，不同个体的差异也常常异常明显，表现为不同的临床过程、类型和预后。因此，如果仅仅从少数或极有限的研究对象获取关于疾病病因、临床过程、诊治效能的信息，并据此推导结论，显然是片面、不完整的，有时甚至可能是错误的。临床研究结论只有建立在足够的样本含量基础之上，才有可能尽量减少偏倚和控制或识别机遇的影响。

　　（二）临床研究实施重复原则的常用措施

　　1、严格按照研究目的规定研究对象的性质与范围

　　临床研究常是以疾病作为研究的客体。对此，有关研究对象的性质与范围涉及下列几个方面。

　　（1）诊断标准(Diagnostic Criteria)：指能够正确诊断一个疾病或证候的现行公认的标准。其来源有：

　　① 国际统一标准：如世界卫生组织（ＷＨＯ）关于原发性高血压的诊断标准；美国风湿病学会（ＡＲＡ）关于类风湿性关节炎的诊断标准；

　　② 国内统一标准：包括政府主管部门，全国性学术组织制订的诊断标准；

　　③ 地方性学术组织制订的诊断标准；

　　研究者可根据实际情况按上述先后顺序进行选择。中药新药的临床试验常以中医病、证为主体，或病、证结合为特征，因而中医病、证的诊断标准是需要首先考虑的，如评价对于现代医学疾病的疗效时，同时也要有关于现代医学的疾病诊断标准。

　　（2）纳入标准（Inclusive Criteria）：指合格受试者所应具备的条件。在一项具体研究中，被纳入研究的对象，除应符合诊断标准外，研究者还必须根据具体的研究目的及实施的可行性，对纳入研究的对象的其它条件同时作出规定。一般包括：

　　① 对于病情、病型、病期、病程的规定；

　　② 对年龄、性别、婚姻状况的规定；

　　③ 对职业、居住地、个人嗜好状况等的规定。

　　（3）排除标准（Exclusive Criteria）：指不应该被纳入研究的条件。其目的在于排除其它情况对于研究结论的影响

　　① 不符合诊断标准和纳入标准者。

　　② 虽符合诊断标准，但有下列情况之一者：

　　ａ同时患有其它病、证或合并症者；

　　ｂ已接受有关治疗，可能影响对效应指标观测者；

　　ｃ伴有影响效应指标观测、判断的其它生理或病理状况，如月经周期；心、肝、肾损害，影响药物体内代谢者；

　　ｄ某些特征人群如被纳入研究则有悖于医疗道德者，如孕妇、婴幼儿、未成年人、高龄患者、过敏体质、病情危笃或疾病的晚期患者；

　　ｅ不合作者，如不愿意接受研究措施或因患有精神病未能合作者；

　　ｆ其它：如住地过远，未能随访者。

　　上述“排除标准”并非是绝对的。不同的研究目的常有不同的排除标准。如果一项研究旨在观察药物在肝肾功能损害人群中的剂量选择，自然，排除标准中就不应该将肝肾功能损害者列入其中。

　　值得指出的是，临床研究常需设立对照，若是不同总体间的比较，则对照人群也应有相应的诊断、纳入和排除标准。某些研究，以健康人为受试者或对照人群时，必需根据具体研究目的，予“健康人”以定义和标准。

　　诊断标准、纳入标准和排除标准是确定合格受试对象的互为补充、不可分割的必备条件。研究者在临床研究的实施过程中必需十分严格地按照已制订的标准选择研究对象，避免选择性偏倚的产生。可以设想，当进行一项旨在治疗湿热泄泻的临床试验时，将脾虚泄泻者也纳入研究，必然影响对于该药的疗效评价。

　　2、保证临床研究足够的样本含量（Sample Size）（1）决定样本含量的有关因素：一项临床研究，样本含量应该多大才能使样本对总体具有代表性，这是一个极为复杂的问题，通常需要根据研究目的、设计类型、专业要求和统计学要求而确定。例如队列研究与病例-对照研究，对样本含量大小估算要求不一样。两样本比较和样本与总体比较的样本含量也不一样。现通过对临床试验样本含量大小的估算加以说明。一般来说，随机对照平行试验所需的样本含量与下列因素有关：

　　① 样本中所包含的个体的差异程度：个体之间的差异越大，所需观察的病例数越多；反之，若个体之间差异较小，则所需观察之例数较少。例如，对于某一个疾病的研究，若包含了病情程度不一的轻、中、重型病例，则对比于仅观察其中单一的某一型所需的病例数要多。

　　② 组间效应差异的程度：组间效应差异越大，所需观察病例数越少；反之，则所需观察病例数较多。预期两组有效率差异为30％时较20％时所需的病例数为少。当然，不能为了减少观察病例数，不切合实际地过高估计试用药物的预期疗效，因为这样无补于事，无法获得有意义的阳性结果。

　　③ 统计资料的性质：以计数资料或等级资料作组间效应比较时，所需的样本含量较以计量资料作比较时要大。

　　④ 统计推断的严格程度：即以显著性检验为基础所进行的统计推断所得出的结论与真实情况相符合的程度。用下列指标进行衡量。

　　aⅠ型错误：统计推断拒绝了实际上成立的无效假设（H0）。Ⅰ型错误的概率用α表示，故又称α错误。在这里，Ⅰ型错误指的是，组间差异实际上是不存在，统计推断的结果，却错误地承认组间差异的存在，又称假阳性。进行统计推断时研究者需要对容许犯Ⅰ型错误的大小作出规定，通常是P≤0.05，因为在这一范围内， 若作出拒绝 Ｈ0的推断，其所犯的Ⅰ型错误概率已很小，故承认这一推断的正确性。P值越小，所需样本含量越大。

　　bⅡ型错误:统计推断的结果不拒绝实际上是不成立的Ｈ0，其出现的概率用β表示，故也称β错误；或者说当组间的差异确实是存在时，统计推断却不承认该差异的存在，故也称假阴性。β值越小，则所需的样本含量越大。根据实际情况，通常规定β≤0.10，必要时可取β＝0.2。

　　c把握度（Power）：或称检验效能。当组间确实存在差异时，按所规定的α水平，能发现组间差异的能力。把握度与Ⅱ型错误互补，两者的概率之和为１。若β＝0.10，则把握度＝1－0.10＝0.90，表示若组间确有差别时，通过１００次的试验，有９０次能得出组间有差别的结论。把握度越高，则其所需样本含量越大。

　　（2）样本含量的估算：

　　①进行样本含量的估算的有关信息：

　　a由样本推及总体的信息：在临床试验中，主要是关于比较组的效应及其差异。如比较两组率时应知道两组的率 Ｐ1与Ｐ2及它们的总体率之差δ（一般以Ｐ1－Ｐ2估计之）；要比较两均数时应知道两均数ｕ1和ｕ2及两总体均数之差与标准差之比(ｕ1－ｕ2)／δ（一般用 1、2 分别估计总体均数ｕ1、ｕ2，用两样本的合并标准差估计δ）。

　　b 统计推断的要求：确定a，β(或检验效能，Power)；双侧检验或单侧检验。

　　上述参数和信息可以通过查阅有关类似研究的资料，或作预初试验而获得。研究者也可根据专业知识要作出合理的假设。

　　②样本含量估算的举例：关于样本的估算，统计学家为此制定了各种计算公式和专用表，各种情况下计算样本大小的方法和原理较为繁复，现仅结合例题介绍两种临床试验常用的样本大小估算简查表。

　　a 计数资料样本的估计（查表法）：可查两样本率比较时所需样本含量简查表（见表5-2）在使用此表时应事先做到：

　　·了解比较组（指对照组）的反应率，Ｐ1（％）；

　　·根据所需由研究者自拟试验组的期望反应率，Ｐ2（％）；

　　·得两率差值δ，δ＝Ｐ2－Ｐ1；

　　·根据所需，确定α、β、Power；

　　查表5-2：表左侧 Ｐ1（较小率）栏纵行内找到较小的反应率或相近似数值所在，从该数起向右与相应的δ行相交，按所规定的 Power（检验效能）读取相应数字，即为每组所需的最少个体数。

　　例：设青霉素治疗慢性气管炎近期控制率仅为20％，现拟用某中药治疗，要求该中药近期控制率须达40％才能有推广意义，设α＝0.05，检验效能为90％，问需多少病例才能得到两组比较具有显著性差异的结论？

　　已知Ｐ1＝20    Ｐ2＝40    δ＝Ｐ2－Ｐ1＝40－20＝

　　a＝0.05    Power＝90％

　　因该药疗效可高于或低于青霉素，故应查双向试验用表得：ｎ＝105, 则两组共需105×2＝210（人），即至少需210人才能得到两组比较具有显著性差异的结论。

　　b 计量资料样本的估计（查表法）：可使用两样本均数比较时所需样本含量简查表（见表5-3）。使用时应事先做到：

　　·了解比较组的标准差s；

　　·拟定实验组均数与比较组均数的期望差值δ；

　　·求出差值与对照组标准差的比值δ／s；

　　·确定a，β，Power；

　　例：假定根据以往经验，某型动脉硬化病人血清胆固醇含量标准差为30mg％，现拟用某中药降低胆固醇，要求至少降低胆固醇50ｍｇ％才能应用于临床，问最少需用多少病例才能使真正有效的中药能得出显著结果而被应用？（规定a＝0.05，Power＝90％）。

　　已知对照组标准差s＝30mg％

　　差值δ＝50mg％

　　则δ／s＝50／30＝

　　按双侧检验查表5-3得ｎ＝9  共需９×２＝18例

　　即共需病人至少１８例。

　　以上仅简单介绍适合于临床试验时计数资料和计量资料样本含量估算的查表法。实际上，有关这方面的专用表为数不少，适用于不同情况。实际工作中，常碰到许多情况是不能靠查表来解决的，应借助公式计算，最好是请教统计学家或有关人员。

　　最后，请大家在阅读医学文献时，对于某些临床试验的结论，特别是得出阴性结论的临床试验，有必要根据试验的样本例数Ｎ和所规定的a水平去检验该试验的检验效能是否过低（即样本含量不足）。只有在检验效能较高的条件下，我们才能比较有把握地接受这个结论。

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　　四、盲法（Blind Method）的原则

　　（一） 盲法的概念和意义

　　“盲法”是指临床研究过程指标的观测、数据的收集和结论的判断时，应在不知道研究对象的分组前提下进行。

　　临床研究的目的在于对提出的假说得到一个可靠的，无偏倚的论证。偏倚，如前所述，可以来自设计到结果分析的每一环节，既可以来自研究人员方面，也可以来自研究对象方面。进行盲法的临床研究其主要目的就是为了克服可能来自研究者或受试者的主观因素所导致的偏倚。此外，在非盲性临床治疗试验中，受试者可能对新疗法尚有怀疑或对传统疗法已失去信心而中途退出试验，使研究结果难以得到正确的评价。

　　（二） 盲法的实施

　　1、盲法的种类

　　（1）单盲法：在实施一个试验方案时，对于研究对象的分组或者所施加的研究因素（如选用药物），只有研究者知道，而研究对象不知道。单盲法可以避免来自受试者主观因素所导致的偏倚，但仍然无法克服来自研究者方面的偏倚。在实施过程中，研究者还可能由于心理因素或其它原因对实验组和对照组给予不同的关注；以安慰治疗作对照的研究中，出于某些原因，有些研究者很可能给予对照组添加“补偿治疗”，而影响了研究结果的真实性。

　　（2）双盲法：在实施一个试验方案时，对于研究者的分组或者所施加的研究因素（如选用药物），研究者（包括资料分析者）和研究对象双方都不知道。双盲试验大大减少了来自研究者和研究对象两方面主观因素所造成的偏倚。

　　2、实施双盲方法的具体要求

　　（1）关于药物剂型与给药方法：实施双盲方法要求各组的药物在外观的形状、大小、颜色，给药的途径、方法、次数上保持一致。药物临床试验时，若试验药与对照药的剂型不一样，双盲法的实施可采取：试验药＋与对照药剂型一样的安慰剂；对照药＋与试验药剂型一样的安慰剂，并分别编上密码。这称之为“双盲双摸拟”方法。在不等的随机对照中，可按研究对象接受试验药物或对照药、按研究对象的组别及其进入研究的序号事先混合统一编码。

　　（2）双盲方法的管理：实施双盲法过程中，需要有“局外”的管理、监督者、他们仅参与设计、药物编码的控制与保密，资料的保管、分析等，他们并不直接参加临床研究的观测和数据收集。临床研究结束并完成数据分析时，密码控制者予以“揭盲”，“揭盲”时应有主要研究人员在场。 在临床研究过程中，如研究对象出现可疑的严重不良反应或病情发生明显的进展，应予以“破盲”，并同时使用必要的治疗措施。“破盲”应局限在较小范围内进行，尽量减少由于“破盲”对双盲实施的影响。

　　（三）有关问题的讨论

　　1、“双盲”法并非适用于所有的临床研究，有些临床试验只能是非盲法的

　　例如探讨针灸疗法的疗效；比较手术疗法和保守疗法对某些疾病的疗效；评定生活习性（饮食、运动和吸烟等）对疾病的影响等。中药临床试验，也可能因为药物制剂的颜色、气味等而使双盲方法难以实施。在这种情况下，应采取措施使辅助检查或实验室的研究人员仍然在不了解研究对象分组的情况下检测和分析结果，以提高对观测指标判断的准确性。

　　临床试验的终点指标如果是明确的硬指标，如存活或死亡，则可以是非盲法的。

　　2、临床试验中有所谓改良双盲性，即将试验分为两个阶段第一阶段为公开期，将获得疗效者留下，无效者弃去；第二阶段为双盲试验期，将“有效”者按随机方法分成实验组与对照组作双盲试验。如疗效差别有显著性，则表示该效果系所试药物的作用。由于试验在不同的时期进行，改良双盲法的应用有一定的局限性。

　　3、盲法实施，通常存在一定程度的伦理道德问题，应注意其可行性在研究计划中，应针对由于盲法而可能出现的事件制定相应的具体措施，例如，该如何为研究对象提供非特异性的基础治疗；在什么情况下应该“破盲”；以及“破盲”后的“补救”方法等。

　　4、避免意外“破盲”

　　为保证双盲法的良好实施，提高研究人员，尤其是直接接触研究对象者对研究计划的依从性是十分重要的。否则，无论如何严密的盲法都是难以保证意外“破盲”的。