Ct Samplesize
临床试验样本量计算与效能检验工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Ct Samplesize。 它的用途是：临床试验样本量计算与效能检验工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ct-samplesize-x-5/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'我要计算一项非劣效性试验样本量，主要终点为二分类变量（有效率），试验组预期有效率85%，对照组80%，非劣效界值-5%，α=0.025（单侧），β=0.2，两组比例1:1'，它会自动调用TrialSize包计算，输出每组所需样本量及检验效能，并附上完整R代码。
介绍
在临床试验设计阶段，样本量估算和检验效能计算是决定研究科学性与合规性的关键步骤。传统方法依赖统计学家手动查表或编写复杂R代码，门槛高、易出错。本工具将20+专业R包（rpact、gsDesign、TrialSize、PowerTOST等）封装为自然语言驱动的AI Skill，支持37种常见检验场景（如优效性、等效性、非劣效性、成组序贯设计等），帮助从业者快速获得可靠结果。
使用方式极其简单：直接向AI描述你的试验设计参数——例如“一项平行对照试验，主要终点为连续变量，预期效应量0.5，显著性水平0.05，检验效能0.8，两组样本量相等”，工具会自动调用最合适的R包进行计算，并返回样本量结果、检验效能曲线及可复现的R代码。默认输出为英文，若操作系统为中文则自动切换中文界面，兼顾国际化与本地化需求。
适合人群包括：临床试验CRO公司的统计程序员、临床研究监查员（CRA）、生物统计师、医学写作人员，以及高校医学院、药学院正在完成毕业设计或科研论文的学生。对于需要快速验证试验设计可行性的项目经理，或需要在方案中引用官方统计方法学的科研人员，该工具可大幅节省沟通与计算时间。
注意事项：本工具基于R语言环境，虽然AI自动调用，但建议用户具备基础的统计概念（如α、β、效应量）以正确描述需求。对于非标准试验设计（如复杂适应性设计、多臂多阶段设计），建议直接咨询统计专家。另外，R代码生成需主动要求，AI不会默认输出；若需长期保存计算过程，建议及时索要代码并本地运行验证。
核心特点
相比传统统计软件（如PASS、nQuery）或手动编写R脚本，本工具无需安装任何桌面软件，直接通过自然语言对话即可完成计算，且自动适配37种检验类型，并支持一键生成可复现的R代码，极大降低了临床试验样本量计算的技术门槛。
注意事项
不适合非临床试验领域的通用统计检验（如社会科学问卷分析），也无法处理需要自定义复杂随机化规则或动态调整的适应性试验设计。
常见问题
支持哪些检验类型？
支持37种常见检验，包括两样本t检验、配对t检验、方差分析、比例检验、生存分析（log-rank检验）、等效性/非劣效性检验、成组序贯设计等，具体可参考rpact、gsDesign等R包文档。
需要安装R语言环境吗？
不需要。工具自动在后台调用R包，用户只需在AI对话中描述试验参数即可，无需本地配置R环境。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ct-samplesize-x-5/raw/index.md 读取 Ct Samplesize 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ct-samplesize-x-5/raw/index.md（查看排版版本）