一、概述
样本量估计，又称样本量确定，是药物临床试验设计的重要组成部分，也是确保研究具有合理性、准确性、可靠性、完整性和科学性的重要手段。通常，临床试验的样本要有充分的代表性，纳入的样本量必须足够大，以可靠地回答研究假设所针对的目标人群的临床问题。
对于药物临床试验，当样本量估计相关参数设置缺乏依据或依据不充分时，会为样本量估计带来不确定性，增大试验失败的风险等。另外，若试验中样本量调整的方法不当或操作不当则会导致总 I 类错误率（FWER）膨胀、破坏试验完整性及引入偏倚等方面的问题。
为指导申办者进行科学合理的样本量估计，本指导原则主要阐述基于统计假设进行样本量估计时的参数设置和样本量调整等的基本考虑。本指导原则适用于以注册为目的的确证性临床试验。
二、样本估计的主要考虑
样本量估计应结合试验设计、检验水准及效能、统计分析方法以及预期治疗效应/变异等因素进行。样本量计算方式和参数须有合理依据，并在方案中详细说明。
试验设计：需结合设计类型、分组比例、变量、随机化、伴发事件及多重性策略等。
检验水准及效能：重点控制总Ⅰ类错误率（FWER），检验效能通常不低于80%，遇多重性问题时应合理调整。
统计分析方法：选用合理分析方法前应评估其对应假设，并保证方法与设计匹配。
预期效应与变异：参数应基于历史数据或探索性研究，充分考虑临床意义，避免主观低估样本量。
三、样本量调整
临床试验期间可能基于外部或内部数据对样本量进行调整。调整需遵循科学性、合理性、可行性和完整性原则，并在方案中预先设定规则，严防因调整带来的偏倚和统计错误膨胀。
外部数据调整：根据外部试验信息修订主要参数。
内部数据调整：依据期中分析，对试验积累数据进行重估，包括盲态和非盲态。须注明相关方法和错误率控制策略。
四、其他
一些特殊情况的处理方法，包括贝叶斯样本量估计、对安全性或次要目标确定样本量、敏感性分析、适应性设计的结合以及与监管机构沟通。鼓励申办者提前沟通试验方案及样本量估算细节，保障试验顺利、规范实施。
详细内容，请参考指南全文：药物临床试验样本量估计指导原则（试行）.pdf