simon二阶段设计估计样本量
II期临床试验是确定一种药物或方案是否具有足够的临床疗效的关键，需要进行更广泛的研究和开发。 在两阶段设计中，将患者分为两组或两个阶段。 在第一阶段完成时，将进行临时分析以确定是否应进行第二阶段。 如果有疗效的患者人数大于一定数量，则进行第二阶段。 否则，相反。
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该文章是找到符合（p与检验效能-alpha与beta）标准下最小化预期样本量的设计。 该算法在Simon（1989）中进行了讨论。
通过对Simon的工作总结，可以根据研究者需要，计算在特定疗效率下，满足检验指定检验效能下所需的最小样的本量。
设计原理
Simon二阶段设计原理：先对第一阶段的
例患者实施试验药，如果有效病例数小于或等于第一阶段临界值
，则不拒绝
，尚不能认为该药有效，需要终止试验。否则，另外
例患者进入第二阶段，对其实施试验药，如果在总的N例患者中总
的有效病例数（包括第一阶段的有效病例）小于或等于第二阶段临界值
，也不拒绝
，意思就是该药无效。否则，该药物可进入到下一期临床试验。
- 第一阶段终止概率：
- 第二阶段终止概率：
- 试验终止总概率：
期望样本量为（Expected sample size,EN）：
表示在
相同条件下，重复试验所需的平均样本量，Simon二阶段设计就是在根据设定
条件下，计算最优、最小及最大样本量。 以下是R语言的实现。
代码语言：javascript复制library(ph2mult)
help(ph2mult)
binom.design(type = "admissible", p0 = 0.2, p1 = 0.6,
signif.level = 0.05, power.level = 0.9,
plot.out = TRUE)
r1 n1 r n EN.p0. PET.p0. error power
Optimal 1 5 6 18 8.41536 0.7372800 0.03667360 0.9025229
Admissible 1 6 5 14 8.75712 0.6553600 0.03943962 0.9184888
Minimax 1 8 5 13 10.48342 0.5033165 0.02992795 0.9017176上述结果，就可以根据要求，计算出最小样本量了。
参考
- Optimal two-stage designs for phase II clinical trials
- [PASS Sample Size Software](Two-Stage Phase II Clinical Trialsncss-wpengine.netdna-ssl.com)
- nph2mult: Phase II Clinical Trial Design for Multinomial Endpoints
- 肿瘤新药Ⅱ期临床试验常用二阶段设计的样本含量估计及其SAS实现
