Pharmaceutical Statistics Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
出版者:Sas Inst
作者:Dmitrienko, Alex (EDT)/ Chuang-Stein, Christy (EDT)/ D'agostino, Ralph (EDT)
出品人:
页数:444
译者:
出版时间:2007-1
价格:$ 84.69
装帧:Pap
isbn号码:9781590478868
丛书系列:
图书标签:
- pharmaceutics
- Statistics
- SAS
- Pharmaceutical Statistics
- Biostatistics
- Clinical Trials
- Data Analysis
- Statistical Modeling
- Healthcare
- Drug Development
- Regression
- Survival Analysis
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具体描述
《医药统计方法与SAS应用实战》 一、本书定位与读者对象 《医药统计方法与SAS应用实战》是一本专注于将统计学原理与SAS软件在医药领域深度融合的著作。本书旨在为医药研发、临床试验、药物警戒、质量控制以及上市后监测等相关领域的专业人士提供一套系统、实用且极具操作性的统计分析解决方案。 本书的读者对象涵盖： 医药研发人员： 包括药物设计、药效评价、毒理学研究等环节的科学家和研究员，他们需要掌握统计学方法来设计实验、分析数据，并从中得出科学结论。 临床研究人员： 致力于新药临床试验的医生、研究护士、项目协调员和数据管理员，他们需要理解临床试验设计的统计学基础，掌握数据收集、管理与分析的关键步骤。 统计师与数据分析师： 在制药企业、CRO（合同研究组织）、科研机构以及监管部门工作的统计学专业人士，他们是本书的核心读者，本书将提供最新的SAS统计分析技术与医药行业特定应用的深入讲解。 生物统计学、药学、医学等相关专业的高年级本科生、硕士生及博士生： 作为该领域的未来从业者，他们需要建立扎实的统计学理论基础，并掌握在实际工作中应用SAS进行数据分析的能力。 药物警戒与药物安全专员： 需要运用统计方法监测上市药物的安全性，识别潜在的风险信号。 药品质量管理人员： 负责药品生产过程的质量控制，利用统计学方法监控生产过程的稳定性与产品质量。 本书的写作风格力求严谨而不失清晰，理论阐述透彻，SAS代码示范详尽，力求在读者掌握统计学概念的同时，能够直接将其应用于实际工作。 二、核心内容梗概 本书以医药领域实际应用为导向，系统地介绍了统计学在药物研发和生命周期管理中各个阶段的应用，并结合SAS软件提供了一整套完整的解决方案。内容涵盖从基础统计概念到复杂模型的SAS实现，贯穿了医药数据分析的各个层面。 第一部分：医药统计学基础与SAS入门 在开始深入探讨复杂的医药统计方法之前，本书首先为读者打下坚实的基础。 1. 医药统计学概述： 阐述统计学在医药科学中的重要性，包括其在认识生命规律、评价药物疗效、保障用药安全、控制产品质量等方面的核心作用。介绍医学统计学的基本概念，如变量类型、抽样调查、概率分布等。 2. SAS软件基础： 针对初学者，详细介绍SAS软件的基本操作界面、数据管理（数据集的创建、导入、导出、合并、分割、排序）、数据预处理（缺失值处理、异常值检测、变量转换）、SAS语句（DATA步、PROC步）及常用宏。通过简单实例，使读者能够快速熟悉SAS编程环境。 3. 探索性数据分析（EDA）在医药领域的应用： 强调EDA对于理解医药数据集、发现潜在规律、识别数据质量问题的关键作用。介绍SAS中常用的EDA过程，如PROC MEANS, PROC FREQ, PROC UNIVARIATE, PROC SGPLOT/SGSCATTER等，并结合实际医药数据，演示如何通过可视化手段（直方图、箱线图、散点图、条形图等）来探索数据特征。 第二部分：临床试验统计设计与分析 临床试验是新药上市的关键环节，本书对此部分进行了详尽的介绍。 1. 临床试验设计的基本原则： 深入讲解随机化、对照、盲法、重复等临床试验设计的基本原则，以及不同试验设计类型（如平行对照试验、交叉试验、析因试验、适应性设计等）的优缺点及其适用场景。 2. 样本量设计： 详细介绍如何根据试验目的（如疗效评价、安全性评价、生物等效性评价）、统计假设、效应大小、统计功效和显著性水平来计算所需的样本量。提供SAS宏或程序来辅助样本量计算。 3. 主要疗效终点与次要终点的统计分析： 连续型数据： T检验（成组t检验、配对t检验）、方差分析（ANOVA，包括单因素、双因素、重复测量ANOVA）及其在SAS中的实现（PROC TTEST, PROC GLM, PROC MIXED）。重点讲解如何处理多重比较问题（Bonferroni, Holm, Tukey等）。 二分类数据： 卡方检验、Fisher精确检验、风险比（RR）、优势比（OR）、相对危险度（RER）的计算与解释，以及SAS中的实现（PROC FREQ, PROC GENMOD）。 计数型数据： 泊松回归、负二项回归在计数数据分析中的应用。 生存分析： Kaplan-Meier生存曲线绘制、Log-rank检验、Cox比例风险模型，以及SAS在生存分析中的应用（PROC LIFETEST, PROC PHREG）。特别关注截尾数据和删失数据的处理。 4. 亚组分析与探索性分析： 介绍如何进行亚组分析以探索不同人群的疗效差异，以及SAS在实现这些分析中的具体操作。 5. 临床试验数据管理与质量控制： 强调数据录入、核查、数据库锁定等环节的重要性，以及SAS在数据核查和质量控制中的作用。 第三部分：药物安全与药物警戒的统计分析 保障用药安全是药物生命周期管理的核心，本书将重点关注此领域。 1. 不良事件（AE）与严重不良事件（SAE）的统计描述： 介绍不良事件的分类、编码（如MedDRA），以及如何使用SAS进行AE/SAE的发生率、严重度、与药物关联性的统计描述。 2. 信号检测与风险评估： 统计信号检测方法： 介绍常用的信号检测算法，如比例报告意外（PRR）、报告优势比（ROR）、贝叶斯置信区间（BCPNN）等，并演示如何使用SAS实现这些方法的计算。 流行病学研究中的统计方法： 介绍回顾性队列研究、病例对照研究的统计分析方法，如风险比（RR）、优势比（OR）的计算与置信区间估计。SAS在这些研究中的应用。 3. 真实世界数据（RWD）与真实世界证据（RWE）的统计分析： 探讨如何利用电子病历（EHR）、保险索赔数据库等RWD进行药物有效性和安全性分析，以及SAS在处理和分析RWD方面的能力。 4. 药物警戒数据库的统计分析： 介绍如何利用SAS对大规模的药物警戒数据库进行定期分析，发现潜在的安全性问题。 第四部分：药物研发与质量控制的统计方法 本书还涵盖了药物研发和生产过程中所需的统计学工具。 1. 药效学（PK）与药代动力学（PD）的统计分析： 介绍PK/PD参数的估计、模型构建，以及SAS在PK/PD数据分析中的应用（如非线性混合效应模型，NONMEM的SAS接口）。 2. 生物统计学在生物制品领域的应用： 重点介绍生物等效性（BE）试验的设计与分析，包括主观效应和客观效应的评价。SAS在BE分析中的具体实现。 3. 统计在药品质量控制中的应用（SPC）： 介绍统计过程控制（SPC）的基本概念，如控制图（X-bar, R, p, np, c, u图），以及如何使用SAS进行生产过程的监控和质量改进。 4. 稳定性试验统计分析： 介绍如何设计和分析药品稳定性试验，预测药品的货架期，SAS在加速稳定性、长期稳定性数据分析中的应用。 5. 生物统计学在基因组学与蛋白质组学研究中的应用： 简要介绍如何利用SAS处理和分析高通量生物学数据，进行基因表达差异分析、通路富集分析等。 第五部分：高级统计模型与SAS实现 为了满足更复杂的分析需求，本书引入了一些高级统计模型。 1. 回归模型进阶： 广义线性模型（GLM）在不同响应变量类型（泊松、二项、负二项）中的应用，以及SAS的实现（PROC GENMOD）。 2. 混合效应模型（Mixed Models）： 讲解混合效应模型在处理重复测量数据、患者异质性以及多中心试验数据时的优势，并通过SAS的PROC MIXED演示其应用。 3. 贝叶斯统计方法在医药领域的应用： 介绍贝叶斯推断的基本概念，以及在临床试验和药物警戒中的应用前景，并展示SAS在执行贝叶斯分析方面的能力。 4. 机器学习在医药领域的初步探索： 简要介绍分类、回归、聚类等机器学习方法在药物发现、个性化医疗等领域的应用潜力，并演示SAS Enterprise Miner等工具的基本用法。 三、本书特色 理论与实践深度结合： 每一章节的统计理论讲解都紧密结合医药实际应用场景，并提供可以直接运行的SAS代码示例。 SAS代码详尽且规范： 所提供的SAS代码清晰、注释详细，符合行业标准，读者可以直接借鉴并修改应用。 实例丰富且贴合医药领域： 所有示例均基于模拟的或经过脱敏处理的真实医药数据，能够真实反映行业中的问题。 内容全面且系统： 覆盖了药物研发、临床试验、药物安全、质量控制等多个关键环节的统计需求。 循序渐进，由浅入深： 从SAS入门到高级模型，结构清晰，易于不同水平的读者学习。 强调解读与应用： 不仅教授如何进行SAS分析，更注重对分析结果的正确解读和在决策中的应用。 四、结语 《医药统计方法与SAS应用实战》旨在成为医药统计领域从业者案头必备的工具书和学习指南。通过系统掌握本书内容，读者不仅能够深化对统计学原理的理解，更能熟练运用SAS这一强大的统计分析软件，高效、准确地解决医药研发和生命周期管理中的各种统计难题，为推动医药科学的进步贡献力量。
作者简介
目录信息
1 Statistics in Drug Development 1
By Christy Chuang-Stein and Ralph D’Agostino
1.1 Introduction 1
1.2 Statistical Support to Non-Clinical Activities 2
1.3 Statistical Support to Clinical Testing 3
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
1.4 Battling a High Phase III Failure Rate 4
1.5 Do Statisticians Count? 5
1.6 Emerging Opportunities 5
1.7 Summary 6
References 6
2 Modern Classification Methods for Drug Discovery 7
By Kjell Johnson and William Rayens
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
2.1 Introduction 7
2.2 Motivating Example 9
2.3 Boosting 10
2.4 Model Building 27
2.5 Partial Least Squares for Discrimination 33
2.6 Summary 42
References 42
3 Model Building Techniques in Drug Discovery 45
By Kimberly Crimin and Thomas Vidmar
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
3.1 Introduction 45
3.2 Example: Solubility Data 46
3.3 Training and Test Set Selection 47
3.4 Variable Selection 51
3.5 Statistical Procedures for Model Building 58
3.6 Determining When a New Observation Is Not in a Training Set 61 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
3.7 Using SAS Enterprise Miner 63
3.8 Summary 67
References 67
4 Statistical Considerations in Analytical Method Validation 69
By Bruno Boulanger, Viswanath Devanaryan, Walth`ere Dew´e, and Wendell Smith
4.1 Introduction 69
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
4.2 Validation Criteria 73
4.3 Response Function or Calibration Curve 74
4.4 Linearity 83
4.5 Accuracy and Precision 85
4.6 Decision Rule 88
4.7 Limits of Quantification and Range of the Assay 92
4.8 Limit of Detection 93
4.9 Summary 93 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
4.10 Terminology 94
References 94
5 Some Statistical Considerations in Nonclinical Safety Assessment 97
By Wherly Hoffman, Cindy Lee, Alan Chiang, Kevin Guo, and Daniel Ness
5.1 Overview of Nonclinical Safety Assessment 97
5.2 Key Statistical Aspects of Toxicology Studies 98
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
5.3 Randomization in Toxicology Studies 99
5.4 Power Evaluation in a Two-Factor Model for QT Interval 102
5.5 Statistical Analysis of a One-Factor Design with Repeated Measures 106
5.6 Summary 113
Acknowledgments 115
References 115
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
6 Nonparametric Methods in Pharmaceutical Statistics 117
By Paul Juneau
6.1 Introduction 117
6.2 Two Independent Samples Setting 118
6.3 The One-Way Layout 129
6.4 Power Determination in a Purely Nonparametric Sense 144
Acknowledgments 149
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 149
7 Optimal Design of Experiments in Pharmaceutical Applications 151
By Valerii Fedorov, Robert Gagnon, Sergei Leonov, and Yuehui Wu
7.1 Optimal Design Problem 152
7.2 Quantal Dose-Response Models 159
7.3 Nonlinear Regression Models with a Continuous Response 165 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
7.4 Regression Models with Unknown Parameters in the Variance Function 169
7.5 Models with a Bounded Response (Beta Models) 172
7.6 Models with a Bounded Response (Logit Link) 176
7.7 Bivariate Probit Models for Correlated Binary Responses 181
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
7.8 Pharmacokinetic Models with Multiple Measurements per Patient 184
Pharmaceutical Statistics Using SAS: A Practical Guide v
7.9 Models with Cost Constraints 190
7.10 Summary 192
References 193
8 Analysis o fHuman Pharmacokinetic Data 197 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
By Scott Patterson and Brian Smith
8.1 Introduction 197
8.2 Bioequivalence Testing 199
8.3 Assessing Dose Linearity 204
8.4 Summary 209
References 209
9 Allocation in Randomized Clinical Trials 213
By Olga Kuznetsova and Anastasia Ivanova 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
9.1 Introduction 213
9.2 Permuted Block Randomization 214
9.3 Variations of Permuted Block Randomization 217
9.4 Allocations Balanced on Baseline Covariates 228
9.5 Summary 233
Acknowledgments 233
References 233
10 Sample-Size Analysis for Traditional Hypothesis Testing:
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
Concepts and Issues 237
By Ralph G. O’Brien and John Castelloe
10.1 Introduction 238
10.2 Research Question 1: Does “QCA” Decrease Mortality in Children with
Severe Malaria? 240
10.3 p-Values, α, β and Power 241
10.4 A Classical Power Analysis 243
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
10.5 Beyond α and β: Crucial Type I and Type II Error Rates 249
10.6 Research Question 1, Continued: Crucial Error Rates for Mortality Analysis 251
10.7 Research Question 2: Does “QCA” Affect the “Elysemine : Elysemate”
Ratios (EER)? 253 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
10.8 Crucial Error Rates When the Null Hypothesis Is Likely to Be True 262
10.9 Table of Crucial Error Rates 263
10.10 Summary 263
Acknowledgments 264
References 264
Appendix A Guidelines for “Statistical Considerations” Sections 264
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
Appendix B SAS Macro Code to Automate the Programming 265
11 Design and Analysis of Dose-Ranging Clinical Studies 273
By Alex Dmitrienko, Kathleen Fritsch, Jason Hsu, and Stephen Ruberg
11.1 Introduction 273
11.2 Design Considerations 277 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
11.3 Detection of Dose-Response Trends 280
11.4 Regression Modeling 289
11.5 Dose-Finding Procedures 294
11.6 Summary 309
References 310
12 Analysis of Incomplete Data 313
By Geert Molenberghs, Caroline Beunckens, Herbert Thijs, Ivy Jansen, Geert Verbeke, Michael Kenward, and Kristel Van Steen 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
12.1 Introduction 314
12.2 Case Studies 316
12.3 Data Setting and Modeling Framework 318
12.4 Simple Methods and MCAR 319
12.5 MAR Methods 320
12.6 Categorical Data 322
12.7 MNAR Modeling 340
12.8 Sensitivity Analysis 347
12.9 Summary 356
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 356
13 Reliability and Validity: Assessing the Psychometric Properties of Rating Scales 361
By Douglas Faries and Ilker Yalcin
13.1 Introduction 361
13.2 Reliability 362
13.3 Validity and Other Topics 376
13.4 Summary 382 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 383
14 Decision Analysis in Drug Development 385
By Carl-Fredrik Burman, Andy Grieve, and Stephen Senn
14.1 Introduction 385
14.2 Introductory Example: Stop or Go? 386
14.3 The Structure of a Decision Analysis 392
14.4 The Go/No Go Problem Revisited 394 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
14.5 Optimal Sample Size 397
14.6 Sequential Designs in Clinical Trials 406
14.7 Selection of an Optimal Dose 412
14.8 Project Prioritization 421
14.9 Summary 426
Acknowledgments 426
References 426
Index 429
· · · · · · (收起)
By Christy Chuang-Stein and Ralph D’Agostino
1.1 Introduction 1
1.2 Statistical Support to Non-Clinical Activities 2
1.3 Statistical Support to Clinical Testing 3
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
1.4 Battling a High Phase III Failure Rate 4
1.5 Do Statisticians Count? 5
1.6 Emerging Opportunities 5
1.7 Summary 6
References 6
2 Modern Classification Methods for Drug Discovery 7
By Kjell Johnson and William Rayens
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
2.1 Introduction 7
2.2 Motivating Example 9
2.3 Boosting 10
2.4 Model Building 27
2.5 Partial Least Squares for Discrimination 33
2.6 Summary 42
References 42
3 Model Building Techniques in Drug Discovery 45
By Kimberly Crimin and Thomas Vidmar
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
3.1 Introduction 45
3.2 Example: Solubility Data 46
3.3 Training and Test Set Selection 47
3.4 Variable Selection 51
3.5 Statistical Procedures for Model Building 58
3.6 Determining When a New Observation Is Not in a Training Set 61 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
3.7 Using SAS Enterprise Miner 63
3.8 Summary 67
References 67
4 Statistical Considerations in Analytical Method Validation 69
By Bruno Boulanger, Viswanath Devanaryan, Walth`ere Dew´e, and Wendell Smith
4.1 Introduction 69
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
4.2 Validation Criteria 73
4.3 Response Function or Calibration Curve 74
4.4 Linearity 83
4.5 Accuracy and Precision 85
4.6 Decision Rule 88
4.7 Limits of Quantification and Range of the Assay 92
4.8 Limit of Detection 93
4.9 Summary 93 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
4.10 Terminology 94
References 94
5 Some Statistical Considerations in Nonclinical Safety Assessment 97
By Wherly Hoffman, Cindy Lee, Alan Chiang, Kevin Guo, and Daniel Ness
5.1 Overview of Nonclinical Safety Assessment 97
5.2 Key Statistical Aspects of Toxicology Studies 98
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
5.3 Randomization in Toxicology Studies 99
5.4 Power Evaluation in a Two-Factor Model for QT Interval 102
5.5 Statistical Analysis of a One-Factor Design with Repeated Measures 106
5.6 Summary 113
Acknowledgments 115
References 115
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6 Nonparametric Methods in Pharmaceutical Statistics 117
By Paul Juneau
6.1 Introduction 117
6.2 Two Independent Samples Setting 118
6.3 The One-Way Layout 129
6.4 Power Determination in a Purely Nonparametric Sense 144
Acknowledgments 149
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 149
7 Optimal Design of Experiments in Pharmaceutical Applications 151
By Valerii Fedorov, Robert Gagnon, Sergei Leonov, and Yuehui Wu
7.1 Optimal Design Problem 152
7.2 Quantal Dose-Response Models 159
7.3 Nonlinear Regression Models with a Continuous Response 165 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
7.4 Regression Models with Unknown Parameters in the Variance Function 169
7.5 Models with a Bounded Response (Beta Models) 172
7.6 Models with a Bounded Response (Logit Link) 176
7.7 Bivariate Probit Models for Correlated Binary Responses 181
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
7.8 Pharmacokinetic Models with Multiple Measurements per Patient 184
Pharmaceutical Statistics Using SAS: A Practical Guide v
7.9 Models with Cost Constraints 190
7.10 Summary 192
References 193
8 Analysis o fHuman Pharmacokinetic Data 197 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
By Scott Patterson and Brian Smith
8.1 Introduction 197
8.2 Bioequivalence Testing 199
8.3 Assessing Dose Linearity 204
8.4 Summary 209
References 209
9 Allocation in Randomized Clinical Trials 213
By Olga Kuznetsova and Anastasia Ivanova 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
9.1 Introduction 213
9.2 Permuted Block Randomization 214
9.3 Variations of Permuted Block Randomization 217
9.4 Allocations Balanced on Baseline Covariates 228
9.5 Summary 233
Acknowledgments 233
References 233
10 Sample-Size Analysis for Traditional Hypothesis Testing:
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
Concepts and Issues 237
By Ralph G. O’Brien and John Castelloe
10.1 Introduction 238
10.2 Research Question 1: Does “QCA” Decrease Mortality in Children with
Severe Malaria? 240
10.3 p-Values, α, β and Power 241
10.4 A Classical Power Analysis 243
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
10.5 Beyond α and β: Crucial Type I and Type II Error Rates 249
10.6 Research Question 1, Continued: Crucial Error Rates for Mortality Analysis 251
10.7 Research Question 2: Does “QCA” Affect the “Elysemine : Elysemate”
Ratios (EER)? 253 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
10.8 Crucial Error Rates When the Null Hypothesis Is Likely to Be True 262
10.9 Table of Crucial Error Rates 263
10.10 Summary 263
Acknowledgments 264
References 264
Appendix A Guidelines for “Statistical Considerations” Sections 264
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
Appendix B SAS Macro Code to Automate the Programming 265
11 Design and Analysis of Dose-Ranging Clinical Studies 273
By Alex Dmitrienko, Kathleen Fritsch, Jason Hsu, and Stephen Ruberg
11.1 Introduction 273
11.2 Design Considerations 277 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
11.3 Detection of Dose-Response Trends 280
11.4 Regression Modeling 289
11.5 Dose-Finding Procedures 294
11.6 Summary 309
References 310
12 Analysis of Incomplete Data 313
By Geert Molenberghs, Caroline Beunckens, Herbert Thijs, Ivy Jansen, Geert Verbeke, Michael Kenward, and Kristel Van Steen 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
12.1 Introduction 314
12.2 Case Studies 316
12.3 Data Setting and Modeling Framework 318
12.4 Simple Methods and MCAR 319
12.5 MAR Methods 320
12.6 Categorical Data 322
12.7 MNAR Modeling 340
12.8 Sensitivity Analysis 347
12.9 Summary 356
该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 356
13 Reliability and Validity: Assessing the Psychometric Properties of Rating Scales 361
By Douglas Faries and Ilker Yalcin
13.1 Introduction 361
13.2 Reliability 362
13.3 Validity and Other Topics 376
13.4 Summary 382 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
References 383
14 Decision Analysis in Drug Development 385
By Carl-Fredrik Burman, Andy Grieve, and Stephen Senn
14.1 Introduction 385
14.2 Introductory Example: Stop or Go? 386
14.3 The Structure of a Decision Analysis 392
14.4 The Go/No Go Problem Revisited 394 该百科来自公卫百科（wiki.epiman.cn）
14.5 Optimal Sample Size 397
14.6 Sequential Designs in Clinical Trials 406
14.7 Selection of an Optimal Dose 412
14.8 Project Prioritization 421
14.9 Summary 426
Acknowledgments 426
References 426
Index 429
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
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墙裂推荐的一本书，实操性很强，从临床前到人体试验阶段都有介绍，虽然内容的全面性和深度不是很完美，但是和其他相关书配合起来读还是有很大帮助的。
评分墙裂推荐的一本书，实操性很强，从临床前到人体试验阶段都有介绍，虽然内容的全面性和深度不是很完美，但是和其他相关书配合起来读还是有很大帮助的。
评分墙裂推荐的一本书，实操性很强，从临床前到人体试验阶段都有介绍，虽然内容的全面性和深度不是很完美，但是和其他相关书配合起来读还是有很大帮助的。
评分墙裂推荐的一本书，实操性很强，从临床前到人体试验阶段都有介绍，虽然内容的全面性和深度不是很完美，但是和其他相关书配合起来读还是有很大帮助的。
评分墙裂推荐的一本书，实操性很强，从临床前到人体试验阶段都有介绍，虽然内容的全面性和深度不是很完美，但是和其他相关书配合起来读还是有很大帮助的。
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