在临床研究和统计分析中,样本量计算是确保研究设计合理性和结果科学性的核心环节。然而,面对复杂的研究设计和多样化的计算需求,如何高效、准确地进行样本量计算成为了研究者们的共同挑战。如今,人工智能(AI)的引入为样本量计算带来了全新的思路和工具支持,例如PASS和R等软件的应用,使得研究者能够更加精准地优化计算过程。
本次研讨会以“如何借助AI使用PASS和R软件计算样本量”为主题,旨在帮助学员们掌握AI赋能样本量计算的实际应用方法,提升计算效率并增强决策科学性。通过案例分享和互动讨论,学员不仅可以学习高效模型的设计和优化方法,还能探索如何结合AI技术自动化样本量计算流程。这将为研究者提供更多可能性,在复杂的研究环境中更加从容应对挑战。
在本次研讨会的准备过程中,我们收到了学员们关于样本量计算和研究设计的多个具体问题,这些问题直接反映了大家在实际工作中遇到的挑战和思考点。以下是学员提出的主要问题:
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分层随机设计与统计分析方法:
在分层随机设计中,统计分析时是否必须使用分层 log-rank 检验?直接使用普通 log-rank 检验是否会影响结果的准确性?
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单阶段方法的适用性:
在 II 期单臂研究中,是否可以采用单阶段设计(如 Superiority by a Margin Tests)?这种方法的优劣势是什么,具体该如何运用
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样本量计算与统计分析方法的一致性:
样本量计算基于 log-rank 方法,但 SAP 中采用 competing risk model 进行统计分析,这种不一致是否允许?如何确保分析方法和样本量计算的逻辑衔接?
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置信区间约束对样本量的影响:
如果研究目标是确保 95% 置信区间下界不包含某一特定值(如 30%),这种置信区间约束如何影响样本量计算?应如何调整计算方法以满足这一要求?
本次研讨会的主题和内容,完全基于学员在日常工作中遇到的实际问题设计而成。在样本量计算和研究设计的实际操作中,学员们提出了许多具体且具有代表性的问题,这些问题反映了统计工作中的关键挑战,例如如何合理选择计算参数、如何衔接计算方法与分析方法,以及如何通过高效工具提升工作效率。
通过整理和归纳学员的问题,我们设计了本次研讨会的核心内容,旨在帮助大家理解这些问题的背景,并通过实用的案例分析和工具操作,探索解决方案。研讨会还结合了AI技术的应用,展示如何利用PASS和R等软件高效完成样本量计算,提供了更多实践方法与创新思路。
这次活动的目的不仅是解决学员的实际问题,更希望为学员们提供一个互相学习、深入交流的平台,共同提升统计能力,同时探索AI在统计工作中的新可能性。期待大家通过参与活动,找到解决自己问题的答案,同时启发更多的创新想法!
直播时间:2025年1月11日 20:00
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本篇文章来源于微信公众号: 药时代
发布者:haitao.zhao,转载请首先联系contact@drugtimes.cn获得授权