临床试验缺失数据的统计学考量

发布时间：2017-11-11 00:32

  本文关键词：临床试验缺失数据的统计学考量

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【摘要】：缺失数据是临床试验中常见的重要问题,可能引起试验结果难于解释,甚至影响整个试验的推断和结论,但目前在国内临床研究中尚未引起足够的重视。实际应用中,申请人对待缺失数据的处理存在盲目应用统计学方法的现象,给新药安全有效性的评价和确证带来诸多困难。本文针对三个实际案例进行深入地阐述和分析,探讨对缺失数据的预防、估计量的选择、缺失数据的统计分析方法以及敏感性分析等,以期有助于申请人在临床试验中加强对缺失数据预防和处理方法的重视。
【作者单位】： 国家食品药品监督管理总局药品审评中心;
【分类号】：R95
【正文快照】： 缺失数据是临床试验中常见的重要问题,可能引起试验结果难于解释,甚至影响整个试验的推断和结论,但目前在国内外临床研究中尚未引起足够的重视[1]。临床试验中产生缺失数据的机制主要有三种:完全随机缺失(MCAR)、随机缺失(MAR)和非随机缺失(MNAR),分析时应根据机制的不同采用

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本文编号：1169067