臨床研究における研究対象数は、科学的な観点からは多いに越したことはありませんが、晒されるリスクを最小化する倫理的観点を考慮すると必要最小限とすることが原則です。臨床研究で事前に目標症例数を設定することは、研究の成功/失敗に関係するだけでなく、その後の開発戦略・研究ロードマップを決定する上で、統計を専門としない担当者や研究者にとっても検討すべき重要なポイントの一つとなります。
　本講座では、臨床研究における目標症例数を設定するために必要となる、エンドポイントの選び方、研究デザインや統計解析との関係について解説します。また、選択されたエンドポイントから目標症例数の設定で不可欠なeffect sizeの見積もり方を紹介するとともに、さまざまな実施可能性上での制約があるなかでの症例数設定の考え方について解説します。また、目標症例数の設定にソフトウェアや統計パッケージ等を利用して解説します
　医薬品・医療機器開発やエビデンス構築のための臨床研究における必要症例数については、統計の専門家以外でも開発計画全体における費用や期間を考える上でも重要なポイントです。より効率良く臨床研究を進めていくために症例数設計に関する必要な統計学の基礎知識を実習形式も含めて解説します。

1. 臨床試験デザインと目標症例数について
   1. 臨床試験実施計画書と試験デザイン
      • 試験の目的
      • 試験デザイン
      • エンドポイント
      • 統計解析手法
   2. Sample sizeを設定する意義
2. Sample sizeの設定方法
   1. 統計学の基礎知識
      • 医学データの種類
      • 仮説検定の考え方
      • 信頼区間と検定との関係
   2. 2群間比較における症例数設定
      • 連続データにおける平均値の差での設定方法
      • 2値データにおける割合の差での設定方法
      • 生存時間データにおける設定方法
   3. Sample size設定に必要な既存情報
      • Sample size設定に必要とされる背景データとその扱い
      • 臨床研究におけるエンドポイントを選択する考え方
      • 効果の大きさ (effect size) の見積もり方
3. Sample size設定の実習
   • Sample size設定ソフトウェアの紹介
   • ソフトウェアを利用したSample size設定方法の実演と解説
4. さまざまな研究デザインにおけるSample Size
   1. その他の試験デザインにおけるSample size
      • 単群試験における設定方法
      • 正規性が仮定できない連続データにおける設定方法
      • 統計解析手法と設定方法が異なる場合のSample size
      • 探索的試験における設定方法
      • 多群比較におけるSample size設定
• 質疑応答