新葯臨床試驗的統計分析方法

① 新葯的臨床試驗方案需要包括哪些內容

試驗目的，受試者入選標准，試驗用葯和對照用葯，病例數。實驗室檢查項目、測定方法和葯代分析等、療效評定標准、不良反應記錄要求和嚴重不良反應的報告方法，處理措施等。倫理學考慮，數據的統計分析方法、試驗進度、試驗結束後的隨訪和醫療措施。臨床實驗各方承擔的職責和義務。以及方案的參考文獻等。

② 臨床試驗中的意向性分析(ITT)原則介紹

近年來，術語Intention-To-Treat(ITT)，在國外葯品臨床試驗有關的期刊上出現的頻率很高，受到廣泛重視，得到許多實際應用。ICH-E9［1］對該原則的各種表述和不同用法進行了協調。為便於理解和掌握，我們需從ITT的早期文獻開始。ITT是由Austin Bradford Hill（1897-1991）首先引入的，在先後出過12版的著作「醫學統計原理」中，從第6版(1955)開始出現這一用語。我們從該書第7版(1961)找到一段介紹ITT原則的敘述和實例，比較易於理解和接受:患者被分到處理組或對照組(符合倫理原則)以後，在試驗和進一步觀測過程中，會出現出組情況。這 種出組在臨床試驗的特定情況，常常各組之間例數是不平衡的,這種差別影響到它們之間作比較的合理性……舉一個特殊例子，肺癌患者被隨機分配到肺切除和輻射 治療組中，在手術時發現有不可能完成手術的病例，只好因不能手術而出組;但在輻射治療組則肯定沒有這種情況。
通過此例不難看出，肺癌患者只有在手術以後發現病情過重才不能完成手術，如果從該組排除，不僅在數目上與輻射治療組不平衡，而且要比較的兩組在病情構成上也因此改變。由此看來，還是按原來的隨機分組進行分析才較合理，即貫徹原來設計的處理意向。
在我國，至少在1993年，湯旦林和王松柏就介紹過ITT原則的基本思路和做法。他們指出「在臨床試驗的實踐中，特別是 未能採用雙盲法的時候，部分受試者在被隨機地分配到新法組後可能要求採用標准療法。如果不理會這種要求，將違反自願原則。倘若將這種患者轉到對照組中去或 將其試驗結果剔除不計都將破壞隨機化原則並引入選擇性偏性。Ze len為了克服這種困難，於1979年提出了一種新穎的設計方案：將受試者隨機分為標准療法組和新葯組；分到新葯組的受試者如要求採用標准療法應予同意； 最後，當比較兩組療效時，應將原先分到新葯組而後來轉到標准療法組的受試者的數據仍舊放回到新葯組去進行統計分析。這種方法的優點是緩解了隨機分組與知情 同意的矛盾，而且其思路的本身具有啟發性。其局限性在於，當拒絕接受新療法的受試者的數量不小時，新療法的療效可能被歪曲，檢出差異的功效會降低」。陳錚鳴和邵永孚於1994年指出：「臨床情況錯綜復雜，在任何一項臨床試驗中，患者對治療的實施率不可能達到100％……在具體處理時有一個非常簡單而重要的原則，就是不按患者在研究過程中實際所接受的治療分組，而仍按患者入組時的組別分析，也即按治療意向ITT分析，否則就會引入偏差」。
ITT這一題目經常引起爭論。一個患者被隨機地分到A組，而實際上卻接受了處理B，分析時又要按接受處理A來考慮，這對新手來說一開始是完全不能理解的。
下面，根據ICH-E9及其附錄對ITT原則作簡要的介紹，其中參考了高晨燕等對 e9的譯文, 希望讀者在臨床試驗的實踐中能夠應用。
在ICH-E9中，所謂ITT原則主要是基於處理意向（即臨床試驗的設計方案），同時也考慮實際的處理情況對受試者進行評估，其治療（或處理）的效應 才能得到最佳的估計。因此，分配到任一處理組中的受試者都應當作為該組成員被隨訪、評估和分析。ITT原則意味著臨床試驗的原始分析應該包括所有經過隨機 化安排的受試者。
ITT原則的理想情況在臨床試驗的實踐中不易完全達到，然而按這一思想，可具體歸結為如何確定對試驗資料進行分析的數據集。ICH-E9給出「全分析集」（Full analysis sets，FAS）和「符合方案集」（Per-protocol sets，PP）的概念。
「全分析集」是指按ITT原則盡可能接近於理想，通過對所有隨機化受試者的數據作最少和公正的剔除之後所得到的數據集。「全分析集」是在於保持原始隨機化數據集的完整性，防止偏性，並為統計檢驗提供合理（可比）的基礎。
「符合方案集」有時稱「有效病例」、「有效樣本」或「可評估受試者的樣本」,它是全分析集中的一個子集，其受試者對方案具有充分的依從性，能夠用來對 處理的效應進行估計，且其特徵符合如下准則：①完成預定的處理規程有起碼的表現；②可以得到對主要變數的測定；③沒有任何大的違反方案的地方，包括違反入 組標准。
將受試者剔除在符合方案集之外的確切理由應當事先定下來，並在試驗設計方案中寫明。在實踐中，可以既對全分析集又對符合方案集進行分析，當得出實質上是相同的結論時，試驗結果的可信性就增加了。

③ 新葯臨床試驗包括哪些階段參加臨床試驗有什麼好處

主要進行兩個實驗，一方面是研究人體對這種葯物的耐受性，即一次(或多次)探索最大可用葯物的最大劑量。另一方面，這種葯物在人體代謝的情況，即葯代動力學，需要從葯代動力學中採集實驗者的血液樣本進行分析，根據實驗的不同，采血次數和間隔也不同。參加第一期臨床實驗的人是健康的人，但有些葯物，如癌症治療，葯物本身具有致癌作用或毒性強，因此大部分患者都參加實驗。這種實驗所需的參與者人數不多，通常只有20人。

新葯在一定劑量范圍內使用葯物代謝動力學(吸收、分布、代謝、排泄)和生物測定數據。新葯一般在動物實驗中不要求對照組，但有時可以進行安慰劑對照，以便對葯物後出現的特定症狀做出正確的判斷。一般需要10-30件，主要在健康志願者中進行，也可以選擇一些患者。各實驗結果要進行統計學處理，要有完整詳細的實驗記錄，最後要寫正式的書面報告。第一期臨床試驗主要是研究人體對新葯的耐受性，提出初步、安全、有效的給葯方案，指導下一階段的臨床試驗研究。此次實驗僅限於在省衛生行政部門或衛生部指定的醫院內進行。

④ 論新葯臨床試驗各期的目的、主要任務、各期特點

一、I期臨床試驗

目的：初步的臨床葯理學及人體安全性評價試驗。

主要任務：早期人體試驗。

特點：為新葯人體試驗的起始期。

二、II期臨床試驗

目的：是初步評價葯物對目標適應症患者的治療作用和安全性

主要任務：III期臨床試驗研究設計和給葯劑量方案的確定提供依據。

特點：II期臨床試驗為治療作用初步評價階段。

三、III期臨床試驗

目的：進一步驗證葯物對目標適應症患者的治療作用和安全性，評價利益與風險關系。

主要任務：為葯物注冊申請的審查提供充分的依據。

特點：治療作用確證階段。

四、IV期臨床試驗

目的：進行進一步的研究，在廣泛使用條件下考察其療效和不良反應。

主要任務：檢驗新葯特性。

特點：在國際上多數國家稱為「 IV期臨床試驗」。

(4)新葯臨床試驗的統計分析方法擴展閱讀：

葯物臨床試驗程序規范：

1、新葯臨床研究必須由國家食品葯品監督管理總局（簡稱CFDA）審查批准。

2、必須在國家食品葯品監督管理局認可的「葯物臨床試驗機構」進行。

3、必須由有資格的醫學專家主持該項臨床試驗。

4、必須經獨立倫理委員會的審查批准，確認該項研究符合倫理原則，並對臨床試驗全過程進行監督以及確保受試者的合法權益。

5、所有患者參加新葯臨床研究前，都有充分的知情權，並簽署知情同意書。

6、抗腫瘤葯物的臨床研究，通常選擇經常規標准治療無效的患者。

7、進行臨床研究的新葯應免費提供給受試者。

一個好的臨床研究隊伍不僅應包括醫學、葯學、葯理學、生物學、生物統計學等專業人員，還應包括非醫學專業的但富有經驗的文檔管理人員。

為了充分發揮這些人員的作用，他們應當充分了解葯物臨床試驗的研究過程和有關的法規、標准和原則。由於葯物臨床研究的方法、手段、目的的特殊性。

所有葯物臨床試驗必須遵循下列三項基本原則：

1、倫理道德原則。

2、科學性原則。

3、GCP與現行法律法規。

⑤ 醫學統計學比較新葯與常規葯的療效差別一般用什麼方法

有非劣效試驗、優效性試驗等多種試驗類型，不同試驗類型的有不同樣本量估計方法、統計分型方法。《臨床試驗精選案例統計學解讀》（陳峰，於浩 編）的有深入講解，十分值得買來學習

⑥ 葯物臨床試驗設計有幾種統計方法各有什麼優缺點

王見定教授挑戰逗生命科學突破獎地
（三）申報逗生命科學突破獎地的理由 作為統計學突破的又一最大受益者（它與經濟學並列），非生命科學莫屬。生命科學簡單地可以定義為：它是系統闡述與生命特徵有關的重大課題的科學。醫學是針對人進行生命特徵研究的科學，從這點意義上講，醫學是生命科學的一個最主要的組成部分。每一個學習生物或醫學的人都會發現統計學貫串了生物學與醫學的整個過程。
一般認為最早的記錄是1348年歐洲一半人死於黑死病（鼠疫）；第一世界大戰時爆發的西班牙流行性感冒，幾個月內帶走2000萬人的生命，一年時間內，全球范圍內5000萬到一億人死於此疫（HINI禽流感）......到1859年達爾文完成了《物種起源》，1865年孟德爾完成的《植物雜交試驗》，1889年高爾頓完成的《自然遺傳》，1916年皮爾遜完成的《數學對進化論的貢獻》，1925年費希爾完成的《研究人員用統計方法》，......這些都是早、中期運用統計學進行生命科學研究的典範。到了20世紀50年代，遺傳物質DNA螺旋結構的發現，整個試驗過程處處使用了現代統計學方法，開創了從分子水平研究生命活動的新紀元。進一步對基因的檢驗以及基因檢測結果能告訴你有多高的風險患上某種疾病，而且正確指導你合理用葯，均應用了現代統計學的基本方法。最後，我們注意到各種病毒、病菌的發現，生存原理、控制方法以及相應的各種葯物的研發、各種疾病相關指標的測定無一不是採用了各種統計學方法......
一句話，統計學是生命科學的生命線，離開了統計學，生命科學不得生存和發展。逗社會統計學與數理統計學統一理論地作為統計學的最新理論，必將全面提升生命科學的水平，當然完全達到了挑戰逗生命科學突破獎地的水準。

⑦ 葯物臨床試驗分為多少期分期試驗的目的是什麼

葯物臨床試驗是一般可以分為I、II、III、IV期臨床試驗以及葯物生物等效性試驗以及人體生物利用度的。

那麼它們分期試驗目的是什麼呢？跟著小編一起來看看吧。

正規的IV期臨床試驗是葯品監管部門所要求的，它的研究結果是需要向葯品監管部門進行報告的。它的主要目的是為了通過這些研究能夠讓更多的醫生去了解其新產品並且鼓勵醫生進行處方。進行上市後研究的還有另一個目的是為了進一步拓寬該葯品的適應症范圍。

而生物等效性試驗，是指用生物利用度研究的方法，以葯代動力學參數作為指標，進行比較同一種葯物的相同或者是不同劑型的制劑，觀察在相同的試驗條件之下，葯物的活性成分吸收程度以及速度有無統計學差異的人體試驗。

⑧ 葯物臨床實驗分期和查詢方法

對於任何葯物而言在上市之前都會做一系列的臨床試驗證明葯物的安全性、有效性，葯物臨床試驗是指任何在人體進行的葯物的系統性研究、以證實或發現試驗葯物的臨床、葯理和/或其他葯效學方面的作用、不良反應和/或吸收、分布、代謝以及排泄，目的是確定試驗葯物的安全性和有效性。

葯物臨床試驗分期

葯物的臨床試驗主要是分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期臨床試驗和葯物生物等效性試驗以及人體的利用度。

葯物臨床試驗Ⅰ期

主要是初步臨床葯理學以及人體安全性評價試驗，包括耐受性試驗和葯代動力學試驗，主要目的是研究人體對於葯物的耐受程度通過葯物代謝動力學研究，了解葯物在人體內的吸收、分布、消除的規律，為制定給葯方案提供依據，以便進一步進行治療試驗。

葯物臨床試驗Ⅱ期

主要是葯物的安全性和療效、還有就是尋找新葯合適的劑量、為Ⅲ期臨床試驗研究設計和給葯劑量方案的確定提供依據，如果效果不好會終止試驗，這樣的葯物就有很大的可能就放棄。

葯物臨床試驗Ⅲ期

在已有的療效和安全性上加大臨床試驗，有助於獲取更多更豐富的葯物安全性和療效方面的資料，對不同的患者人群確定理想的用葯劑量方案，如果治療結果滿意而且安全，那麼這個葯物就可以申請新葯上市了，治療效果滿意而且安全，這個結果就可以申請新葯上市了，如果達不到預期目標這個新葯物就會被終止。

葯物臨床Ⅳ期

這是葯物上市後的臨床試驗，需要對大量的用葯者研究葯物的療效和安全性，這主要是對於葯物的療效和安全性進行大規模的研究、有助於發現新葯罕見的副反應，還能觀察到葯物的其它療效。

生物等效性試驗

生物等效性試驗在葯物研究開發的不同階段，其作用可能稍有差別，但究其根本，生物等效性試驗的目的都是通過測定血葯濃度的方法，來比較不同的制劑對葯物吸收的影響，也即葯物不同制劑之間的差異，以此來推測其臨床治療效果差異的可接受性，即不同制劑之間的可替換性。

葯物臨床試驗分期查詢步驟

在資料庫查詢相對比在CDE和ChiCTR中查詢，整合的更加全面，更利於分析臨床試驗數據，還有全球臨床試驗數據，整合數據更加全面，不用打開多個網站，檢索方式更加方便，檢索之後的結果經過瀏覽分類，更加利於分析，了解。

在「中國臨床試驗資料庫」中了解國內臨床試驗數據可以通過試驗題目、登記號、葯品名稱劑型、靶點、適應症、申辦單位、主要臨床機構、參與臨床機構、主要研究者、對照葯、試驗葯等進行關鍵詞的搜索，主要是在條件篩選中的試驗分期篩選Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期以及be試驗的臨床試驗數據。

全球臨床試驗數據

以上就是葯物臨床試驗數據分期和查詢步驟介紹了。

⑨ 如何進行臨床試驗數據統計分析

統計學方法的正確抉擇
一。
統計方法抉擇的條件
在臨床科研工作中，正確地抉擇統計分析方法，應充分考慮科研工作者的分析目的、臨床科研設計方法、搜集到的數據資料類型、數據資料的分布特徵與所涉及的數理統計條件等。
其中任何一個問題沒考慮到或考慮有誤，都有可能導致統計分析方法的抉擇失誤。
此外，統計分析方法的抉擇應在科研的設計階段來完成，而不應該在臨床試驗結束或在數據的收集工作已完成之後。
對臨床科研數據進行統計分析和進行統計方法抉擇時，應考慮下列因素：
1.分析目的
對於臨床醫生及臨床流行病醫生來說，在進行統計分析前，一定要明確利用統計方法達到研究者的什麼目的。
一般來說，統計方法可分為描述與推斷兩類方法。
一是統計描述（descriptivestatistics），二是統計推斷（inferentialstatistics）。
統計描述，即利用統計指標、統計或統計表，對數據資料所進行的最基本的統計分析，使其能反映數據資料的基本特徵，有利於研究者能准確、全面地了解數據資料所包涵的信息，以便做出科學的推斷。
統計表，如頻數表、四格表、列聯表等；
統計，如直方、餅，散點等；
統計指標，如均數、標准差、率及構成比等。
統計推斷，即利用樣本所提供的信息對總體進行推斷（估計或比較），其中包括參數估計和假設檢驗，如可信區間、t檢驗、方差分析、c2檢驗等，如要分析甲葯治療與乙葯治療兩組的療效是否不相同、不同地區某病的患病率有無差異等。
還有些統計方法，既包含了統計描述也包含了統計推斷的內容，如不同變數間的關系分析。
相關分析，可用於研究某些因素間的相互聯系，以相關系數來衡量各因素間相關的密切程度和方向，如高血脂與冠心病、慢性宮頸炎與宮頸癌等的相關分析；
回歸分析，可用於研究某個因素與另一因素（變數）的依存關系，即以一個變數去推測另一變數，如利用回歸分析建立起來的回歸方程，可由兒童的年齡推算其體重。
2.資料類型
資料類型的劃分現多採用國際通用的分類方法，將其分為兩類：數值變數（numericalvariable）資料和分類變數（categoricalvariable）資料。
數值變數是指其值是可以定量或准確測量的變數，其表現為數值大小的不同；
而分類變數是指其值是無法定量或不能測量的變數，其表現沒有數值的大小而只有互不相容的類別或屬性。
分類變數又可分為無序分類變數和有序分類變數兩小類，無序分類變數表現為沒有大小之分的屬性或類別，如：性別是兩類無序分類變數，血型是四類無序分類變數；
有序分類變數表現為各屬性或類別間有程度之分，如：臨床上某種疾病的「輕、中、重」，治療結果的「無效、顯效、好轉、治癒」。
由此可見，數值變數資料、無序分類變數資料和有序分類變數資料又可叫做計量資料、計數資料和等級資料。
資料類型的劃分與統計方法的抉擇有關，在多數情況下不同的資料類型，選擇的統計方法不一樣。
如數值變數資料的比較可選用t檢驗、u檢驗等統計方法；
而率的比較多用c2檢驗。
值得注意的是，有些臨床科研工作者，常常人為地將數值變數的結果轉化為分類變數的臨床指標，然後參與統計分析，如患者的血紅蛋白含量，研究者常用正常、輕度貧血、中度貧血和重度貧血來表示，這樣雖然照顧了臨床工作的習慣，卻損失了資料所提供的信息量。
換言之，在多數情況下，數值變數資料提供的信息量最為充分，可進行統計分析的手段也較為豐富、經典和可靠，與之相比，分類變數在這些方面都不如數值變數資料。
因此，在臨床實驗中要盡可能選擇量化的指標反映實驗效應，若確實無法定量時，才選用分類數據，通常不宜將定量數據轉變成分類數據。
3.設計方法
在眾多的臨床科研設計方法中，每一種設計方法都有與之相適應的統計方法。
在統計方法的抉擇時，必須根據不同的臨床科研設計方法來選擇相應的統計分析方法。
如果統計方法的抉擇與設計方法不一致，統計分析得到的任何結論都是錯誤的。
在常用的科研設計方法中，有成組設計（完全隨機設計）的t檢驗、配對t檢驗、成組設計（完全隨機設計）的方差分析、配伍設計（隨機區組設計）的方差分析等，都是統計方法與科研設計方法有關的佐證。
因此，應注意區分成組設計（完全隨機設計）與配對和配伍設計（隨機區組設計），在成組設計中又要注意區別兩組與多組設計。
最常見的錯誤是將配對或配伍設計（隨機區組設計）的資料當做成組設計（完全隨機設計）來處理，如配對設計的資料使用成組t檢驗、配伍設計（隨機區組設計）使用成組資料的方差分析；
或將三組及三組以上的成組設計（完全隨機設計）資料的比較採用多個t檢驗、三個或多個率的比較採用四格表的卡方檢驗來進行比較，都是典型的錯誤。
如下表：
表1常見與設計方法有關的統計方法抉擇錯誤
設計方法錯誤的統計方法正確統計方法
兩個均數的比較（成組設計、完全隨機設計）成組設計的t檢驗、成組設計的秩和檢驗
多個均數的比較（成組設計、完全隨機設計）多個成組設計的t檢驗完全隨機設計的方差分析及q檢驗、完全隨機設計的秩和檢驗及兩兩比較
數值變數的配對設計成組設計的t檢驗配對t檢驗、配對秩和檢驗
隨機區組設計（配伍設計）多個成組設計的t檢驗、完全隨機設計的方差分析隨機區組設計的方差分析及q檢驗、隨機區組設計的秩和檢驗及兩兩比較
交叉設計成組設計的t檢驗、配對t檢驗、配對秩和檢驗交叉設計的方差分析、交叉設計的秩和檢驗
4.分布特徵及數理統計條件
數理統計和概率論是統計的理論基礎。
每種統計方法都要涉及數理統計公式，而這些數理統計公式都是在一定條件下推導和建立的。
也就是說，只有當某個或某些條件滿足時，某個數理統計公式才成立，反之若不滿足條件時，就不能使用某個數理統計公式。
在數理統計公式推導和建立的條件中，涉及最多的是數據的分布特徵。
數據的分布特徵是指數據的數理統計規律，許多數理統計公式都是在特定的分布下推導和建立的。
若實際資料服從（符合）某種分布，即可使用該分布所具有的數理統計規律來分析和處理該實際資料，反之則不能。
在臨床資料的統計分析過程中，涉及得最多的分布有正態分布、偏態分布、二項分布等。
許多統計方法對資料的分布有要求，如：均數和標准差、t和u檢驗；
方差分析都要求資料服從正態分布，而中位數和四分位數間距、秩和檢驗等，可用於不服從正態分布的資料。
所以，臨床資料的統計分析過程中，應考慮資料的分布特徵，最起碼的要求是熟悉正態分布與偏態分布。
例如：在臨床科研中，許多資料的描述不考慮資料的分布特徵，而多選擇均數與標准差。
如某婦科腫瘤化療前的血象值，資料如下表：
某婦科腫瘤化療前的血象值
指標名例數均數標准差偏度系數P值峰度系數P值
血紅蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958
血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000
白細胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013
從上結果可見，若只看三項指標的均數和標准差，臨床醫生也許不會懷疑有什麼問題。
但是經正態性檢驗，病人的血紅蛋白服從正態分布，而血小板和白細胞兩項指標的偏度和峰度系數均不服從正態分布（P<0.05）。
因此，描述病人的血小板和白細胞平均水平正確的指標是中位數，而其變異程度應使用四分位數間距。
除了數據的分布特徵外，有些數理統計公式還有其它一些的條件，如t檢驗和方差分析的方差齊性、卡方檢驗的理論數（T）大小等。
總之，對於臨床科研工作者來說，為正確地進行統計方法的抉擇，首先要掌握或熟悉上述影響統計方法抉擇因素；
其次，還應熟悉和了解常用統計方法的應用條件。
二。
數據資料的描述
統計描述的內容包括了統計指標、統計和表，其目的是使數據資料的基本特徵更加清晰地表達。
本節只討論統計指標的正確選用，而統計表的正確使用請參閱其他書籍。
1.數值變數資料的描述
描述數值變數資料的基本特徵有兩類指標，一是描述集中趨勢的指標，用以反映一組數據的平均水平；
二是描述離散程度的指標，用以反映一組數據的變異大小。
各指標的名稱及適用范圍等見表2。
表2描述數值變數資料的常用指標
指標名稱用途適用的資料
均數（X——）
描述一組數據的平均水平，集中位置正態分布或近似正態分布
中位數（M）與均數相同偏態分布、分布未知、兩端無界
幾何均數（G）與均數相同對數正態分布，等比資料
標准差（S）
描述一組數據的變異大小，離散程度
正態分布或近似正態分布
四分位數間距
（QU-QL）與標准差相同偏態分布、分布未知、兩端無界
極差（R）與標准差相同觀察例數相近的數值變數
變異系數（CV）與標准差相同比較幾組資料間的變異大小
從表中可看出，均數與標准差聯合使用描述正態分布或近似正態分布資料的基本特徵；
中位數與四分位數間距聯合使用描述偏態分布或未知分布資料的基本特徵。
這些描述指標應用時，最常見的錯誤是不考慮其應用條件的隨意使用，如：用均數和標准差描述偏態分布、分布未知或兩端無界的資料，這是目前在臨床研究文獻中較為普遍和典型的錯誤。

⑩ 前瞻性的臨床試驗用什麼統計學方法

您好，很多的，前瞻性只是一個收集數據的描述。看試驗設計、評價指標等，才可以知道具體的方法。

下面是一點資料的擴展，希望對您有幫助。
隨機對照臨床試驗是前瞻性研究，是檢驗某種假設最有力的方法。採用隨機化分組，兩組均衡性好，可比性強，排除混雜偏倚；有嚴格的診斷、納入、排除標准，入選對象均質性好，觀察指標與判斷統一，減少入選偏倚；雙盲法又可減少測量偏倚，研究者按研究目的控制整個試驗過程，保證了研究質量，增強結果真實性。但臨床試驗以人為研究對象，很多時候由於客觀存在的問題及倫理道德因素，無法進行隨機對照雙盲的臨床試驗，非隨機對照臨床試驗同樣具有重要價值。
一、病例報告(case report)
是對罕見病進行臨床研究的重要形式。對單個病例或10 例以下病例詳盡的臨床報告，包括臨床、組織化學、細胞學、免疫學、電鏡、遺傳學等各方面資料，由於是個例報告易產生偏倚，在臨床試驗中僅用於早期重大治療措施的闡述。
二、病例分析(case analysis)
數十例以上，分析臨床特點，結論有局限性。在研究初期或外科重大手術仍然是重要的手段。
三、非隨機同期對照研究(non-randomized concurrent control trial)
研究對象接受何種治療由主管研究的醫師決定，或根據病人或病人家屬是否願意接受某種治療而分組。優點是方便、簡單，容易被醫師和病人接受，依從性較高。缺點是難以保證各組間治療前的可比性。治療組和對照組在基本臨床特徵和主要預後因素方面分布不均，可能導致研究結果的明顯偏倚。
四、自身前後對照研究(before-after study)
即同一組病人先後接受兩種不同的治療，以其中一種治療作為對照，比較兩種治療結果的差別，以確定所考核葯物的療效。適用於慢性穩定或復發性疾病，如高血壓和高血脂等。由於同一組病例先後作為治療組和對照組而接受治療，可確切判斷每例患者對研究因素和安慰劑的反映，具有良好的可比性，結果的可靠性亦遠高於不同病例組的前後對照研究。缺點是每一例的研究期限延長一倍，病人的依從性容易受到影響。在前後兩個治療階段之間，需要根據前一階段所用葯物半衰期的5～7倍時間停止給葯，作為洗脫期(washout period)，然後開始第二階段治療，目的使第一階段作用不致於影響第二階段。其他必備條件是第一階段葯物不能對第二階段起作用。如第一階段已治癒或死亡的病例不能進入第二階段，就不能用此方法。
五、交叉對照研究(crossover design)
是對兩組受試者使用兩種不同的治療措施，然後相互交換處理措施，最後比較結果的試驗方法。優點是每例病人先後接受試驗組或對照組的治療，消除了不同個體間的差異。隨機分組可避免組間差異和人為選擇偏倚，需要的病例數較少。缺點是應用病種范圍受限，對於各種急性重症疾患或不能回復到第一階段治療前狀況的疾病(如心肌梗塞)，及那些不許可停止治療讓病情回到第一階段的疾病(如心力衰竭)等，都不能採用交叉對照試驗。兩個階段的治療可能有重疊，故需要一個洗脫期，其長短依所選葯物的半衰期和病種、病情而定。每階段治療期的長短受到限制，有些葯物的有效性可能尚未發揮；整個研究觀察期較長，不能避免病人的病情和觀察指標的自然波動，病人的依從性不容易得到保證。
六、歷史性對照研究(historical control trial)
比較現時給予試驗葯物治療的一組病人結果與既往治療的一組患同種疾病但未給予該葯治療的病人結果，以評價該葯的療效。缺點是特別容易產生偏倚，不能保證兩組病人的病情和所考核的葯物以外的治療是否具有可比性。亦不能排除目前所治療病例結果的改善實際上是由於其它因素的作用而造成結論錯誤。
七、序貫試驗(sequential trial)
試驗樣本數事先不固定，而是每試驗一對研究對象後，立即分析，再決定下一步試驗，直到可以判斷出結果時即停止試驗。優點在於可以避免盲目加大樣本而造成浪費，較適合臨床工作的特點，計算亦較簡便。缺點是僅適用於單指標的試驗。
八、單病例隨機對照試驗(n of 1試驗)
即對臨床單個病例用多種葯物作隨機對照試驗，以隨機化決定病人接受哪一階段的葯物試驗。例如病人隨機接受治療葯物，然後接受安慰劑或其他治療。篩選出確實對該病例有效的葯物，用於治療。單病例試驗要求雙盲試驗，定量評估對病人在每一階段的症狀，試驗將持續到病人和醫師都能決定哪一種療法更有效為止。適用於慢性病需要長期治療者如冠心病、心絞痛，或心理、精神性疾病的治療研究；或患者服用多種葯物，其有效與無效、療效與不良反應相互摻雜，而又不能相互識別，但又必須弄清各自效應，以決定棄舍的情況。這種試驗不能提供治療效果的最可靠證據，不適用於急性病和可以治癒的疾病。