按照样本量计算结果实施研究，一定会达成研究目的吗
即使严格按照样本量计算结果确定研究规模，实施的结果也未必是达成目的。也就是样本量计算结果的可靠性，它取决于以下几个影响因素：1、在计算样本量时，所选择的把握度（Power = 1 - β ）越大（当然，所需的研究规模也越大），达成研究目的的可靠性越高；2、计算样本时所设定的试验组、对照组的效应值越准确（越接近研究中的真实情况），达成研究目的的可靠性越高；所以，不要为了减小样本量计算结果，而刻意地低
重复测量的数据，一定要使用重复测量分析方法？冒失了
当我们在研究中，遇到重复测量的数据，是否一定要使用重复测量的统计方法呢？答案当然是不一定。对于重复测量的数据，是否需要使用重复测量的统计方法，要根据研究实际和检验目的来确定，以两个降糖药（T vs C）的降糖试验为例：数据集中，FBG0W是2周导入期的初始（0天）空腹血糖水平，FBG2W是导入期末(14天)的空腹血糖水平，FBG4W、FBG6W、FBG10W、FBG14W分别是用药2周、4周、8周
还在用课本上的随机数字表进行随机化？是时候换一个不out的方法了
很多同学在论文中描述自己的随机化方法为：使用随机数字表法进行随机化；这一方法，如果真地去实施的话，其实还怪麻烦的嘞。其实利用SPSS软件中的随机数发生器，可轻松实现随机化，感兴趣的戳这：用SPSS进行简单随机化(随机分组)。如果觉得上述方法还不够简单，还有更easy的方法（仅需输入3个参数，一键生成随机数字表，可下载为word文件保存）：完全随机化（简单随机化）-在线随机化分组，这个随机化的程序，
为什么肿瘤相关试验中记录最后一次访视时间--写给临床试验行业的统计小白
很明显，这篇文章没有任何的技术性可言，写给临床试验行业的统计小白，普及一点生存分析的基本概念和基本常识。OS（overall survival），总生存时间，一般定义为从随机化（也可以是首次用药时间）至死亡的时间长度；这个指标几乎是任何肿瘤相关临床试验中都会采集的数据。所以OS（以及任何其它生存时间）的计算，肯定涉及两个时间点，一个起始时间、一个结局时间。起始时间，只要入组的受试者都会有，如随机化
样本量计算的目的与基本过程
样本量计算的目的：在一定检验效能（把握度）基础上，确定研究的最小规模。计算过程1、明确假设（1）明确研究设计类型，如完全随机、配对或随机区组设计；（2）确定研究的主要终点指标，也就是拿研究结果中最重要的那一个指标，作为计算样本量的依据；（3）上述主要终点指标的类型，是计量的还是计数的，是二分类还是多分类，是无序还是无序？2、指定检验水准一般双侧检验（即差异性检验）选定α=0.05，单侧检验α=0.