漲跌交替 , 是股市的偶然
開這個版乃有感於
Cliff大恩德『心悅生醫產品線與競爭對手』的專業論述
讓小弟發言時 , 深怕愧對大家的筆記
也怕吹皺一湖春水 , 破壞大家欣賞專業的美感
所以 , 這個版
不只 543 可以談 1234567890abcdef 也歡迎
希望熱鬧是原則
本版是多言堂 多方看事 多情對待
盼望
『心悅生醫產品線與競爭對手』是我們的共同筆記
『讓我們一起為心悅生醫寫日記』則是屬於大家的共同日記
期待您的參與
謝謝大家!
沒獲利新藥股不宜入戲太深可避開損失..只能技術面觀察謹慎為之
公司股本10e淨值低破5..現金剩不到2e..高價250而下持續趨勢空..股價已剩250*0.2.估剩0.15倍時公司會作為
近期報導學名藥問題大
期待公司努力才是真
台股募資不易
如果第一個臨床不如預期
下次東山再起至少需3~5年
雖然公司有滿滿的pipeline
但沒錢 一切都只是畫大餅
現實面而言
後面追兵已逐漸超前
在台灣不僅募資困難
如果臨床不如預期 想翻身得費一番工夫
小弟私心認為
對有實力的新藥公司
海外IPO是個好選擇
回顧我20年來的進進出出, 這次我犯了從未犯過的投資心法大忌 - 停損!! 過度著重技術與基本面, 卻也忽略了各個時間點而未檢視公司其他方面的績效, 要說生技公司本來就是長期專注研發我認同, 但是研發的進度, 收案的進度, 以及財務的健全, 資金層面的規劃等等, 也必須一併納入考量
時間回推3年前, 我會把股價的低迷歸責於大環境的不理想, 但是時至今日, 我認為自己在投資生技領域不夠成熟, 太過一廂情願, 所以落入今天進退維谷的困境, 說來好笑, 這次栽的跟斗, 可是比前一個神壇還慘烈...我還看不到自己該如何脫身
前幾天看見猜想大分享的Axsome 重大突破 - AXS-05在MDD領域取得BTD, 我心裡只有無限感慨, 甚至還有些許憤怒
2018/6月初, Axsome 宣布開始收MDD phase 2 的病人, 過了三季之後, 取得BTD
2018/5/23 心悅宣布了SNG12 用藥核准直接進入美國三期臨床 - 在去年的夏末, 我們可是直接進入三期的優勢
或許比較專業的朋友可以說這種技術連我們的車尾燈都看不到... blah blah...., 但是就時間序列上, 他此刻就是和我們一起站在同一個起跑點上, 我甚至可以講, 搞不好他們起跑了, 我們的錢還沒到位, 想到這裡就替我這三年的投資掬一把同情之淚
2019/3月底 Axsome 結束二期臨床, 取得BTD, 而我們還停在去年五月底的階段, 情況沒有些許的改變, 還是因為沒錢launch trial
是的, 珍惜股東的金錢很重要, 我很認同, 但是高效率的經營在全球市場上搶先機, 也是非常重要, 拿捏的好就是贏家
Smartphone 大廠間總有句玩笑話是這樣的, 市場上我們只要前三大品牌就好, 一旦不在三大, 就看不到, 未來也看不到
當然這不能完全適用新藥市場, 但是身為股東, 這樣的捉襟見肘的經營方式, 我無法接受, 更無法接受無視時間同樣為成本因素的決策模式
或許朋友們要講, 你賣出就好了
總和評估了錢的效率與風險, 我不會讓憤怒的情緒綁架了理性的決策, 別忘了, 嫌貨才是買貨人, 投資市場如此, 國際商業談判如此
單單兩張BTD就可以隨意喊價嗎？
專業學術沒問題, 在公司治理與股東權益的照顧上可能有討論改善的空間
還記得臨時股東會上主事者有提及投資生技公司的心態, 坦白說對於這部分相當不以為然, 算算持股時間也超過兩年, 投資的心態我一直是以與公司一同成長, 在環境不好的狀況下, 還是相當認同與支持公司的技術與策略
隨著持股的時間拉長, 雖然我對於公司的技術仍然沒有懷疑, 但是眼見手中有幾個厲害的藥物卻因為資金因素而無法開展, 以經營的角度來看, 這是低效率的運作
不管是任何因素造成的股價低迷, 也顯見公司方對這個部分束手無策, 而此同時嚴重低估的市值, 我也很好奇如此在不管是募資或是授權方面, 是不是難度也提高不少
來源：醫藥魔方 2019-03-29
med.sina.com/article_detail_103_2_63491.html
DealForma數據庫跟踪的2018年製藥領域發生的126項交易中，有27項與阿爾茨海默病相關，交易總金額達到88.97億美元（見下圖）。2018年TOP10交易中，有6項與阿爾茨海默病有關，總金額達到75億美元，不過首付款給的比較低，總計6.49億美元，不到10％。
另根據DealForma的數據，過去10年裡，阿爾茨海默病領域的交易總金額高達195億美元，預付金總計達24億美元。總體來看，阿爾茨海默病領域單項交易的趨勢是首付款在降低，而里程碑金額不斷飆高。
在萬眾期待的anti-Aβ藥物Solanezumab失敗之後，禮來把目光轉移到Tau蛋白上面。2018年12月13日，禮來和AC Immune宣布達成總額20億美元的協議，合作開發抑制tau蛋白聚集的小分子抑製劑ACI-3024，用於治療AD和其它神經退行性疾病，首付款為1.3億美元。雖然數字不如上面輝瑞支付的高，但是要知道這個項目在當時可還處於臨床前階段。
2018年阿爾茨海默病領域交易金額TOP10
請參原報導
2019-03-28 09:24聯合新聞網 【文•科技紫微網】
udn.com/news/story/7268/3721215
有人說，人類80%的痛苦來自於沒錢。雖然每個人都想擁有豐厚的財富，但命運卻不盡相同。那麼，12生肖的財富等級是如何劃分的呢？天生的財富命會帶來哪些影響？就讓科技紫微網和大家一起來揭曉謎底！
財富等級A
上榜生肖：豬、龍、狗
他們的賺錢能力很出色。這些生肖人對金錢方面的嗅覺都特別敏銳，眼光精準、頭腦精明，在財富這條路上前進得很快。
除此之外，他們還具有靈活的腦袋，這在關鍵時刻很有作用，使他們能夠懂得利用身邊的各種資源來豐盈自己的財庫。這種人屬於天生富貴命。
財富等級B
上榜生肖：虎、馬、猴
此等級的生肖的共同特徵是，行動力強，又敢冒險，善於把握機會，比較容易一夜暴富。
但值得注意的是，投資理財的時候要懂得見好就收。多些理性分析，切不可太貪、太賭，以免大起大落。同時也得注意控制支出，以免有財無庫。
財富等級C
上榜生肖：蛇、牛、雞
他們對成功有著非常強烈的慾望，屬於學習能力很強的生肖。只要能找到屬於自己的舞台，他們也能累積出豐厚的財富。
只不過，這些生肖容易因為保守的個性而錯失賺錢的機會，錢財賺得略微辛苦。多吸取經驗教訓，多參考他人的建議，錢財會來得更加順遂。
財富等級D
上榜生肖：鼠、羊、兔
這類生肖通常勤勞、誠懇、不怕吃苦，但也缺乏行動力與承擔風險的能力。他們只能靠一點一點的積蓄來累積財富，增財緩慢，卻也比較穩定。
想要增加口袋中的財富收入，除了自己的努力外，還可以考慮借助身邊貴人的力量。善用人際關係的變化，能夠創造一些進帳。
公司在2月底召開臨時股東會，當天就有人詢問為何6月要開股東會了，何必急著召開臨時股東會，
其實大家仔細想想應該可以推測到原因，另外公司往常都是6月底開股東會，這次也提前到6月初，
由此來看，授權和私募的談判，也許都已經有眉目了，
也許有些版友覺得公司募資進度太慢，但換個方式看，國內有家最近經營權變動的新藥公司，
因為主事者開闢太多戰場，以至於多次募資，且募資價格落到20多，
心悅從上興櫃至今，一直很珍惜股東投資的金錢，反而值得稱許，
讓公司可以一路走到現在，相較於2、3年前而言，公司手上的專利和研發進度也一直有往前，
雖然募資可以開更多臨床，但如果低價募資，募到的金額不多，又膨脹股本，這也不見得是好事，
個人還是認同公司步步為營，謹慎選擇募資的時點，以上淺見，若有冒犯，請見諒~
謝謝您!
不管是哪種隊友 我們都很感謝他們幫心悅成立 至於他們是否為先知 就看未來的發展
香港大學學者發表一篇論文
Coping with Illness Experiences in Patients with Schizophrenia: The Role of Peacefulness
austinpublishinggroup.com/schizophrenia/fulltext/schizophrenia-v2-id1007.php
Peacefulness has an emotional component and a cognitive component. The participants described peacefulness as a carefree state of mind that consisted of an inner sense of tranquility (the emotional component) and perceived freedom (the cognitive component). Their illness experiences were a vicious circle that was formed and maintained by distress (negative emotions) and preoccupation (distorted cognition). They believed that an inner sense of tranquility (the emotional component) facilitated the regulation of their distress, leaving them more cognitive resources to stabilize their chaotic minds, whereas perceived freedom (cognitive component) created an intra psychic moment and space with no stress to free the patients from their preoccupation.
不知說的是否同義?
僅供參考
謝謝大家 !
THE POSSIBLITY OF TRANQUILITY MAY BE WITHIN REACH
這一段話應該沒人注意到,建議直接問公司最快.
這陣子原始股東賣很兇
是又要開始美化財報嗎?
無言...
昨天小弟貼的心悅官網的這句話 是什麼意思？
THE POSSIBLITY OF TRANQUILITY MAY BE WITHIN REACH
謝謝大家！
108/03/18
公告本公司董事會決議召開108年股東常會相關事宜
1.董事會決議日期:108/03/18
2.股東會召開日期:108/06/03
...
5.停止過戶起始日期:108/04/05
6.停止過戶截止日期:108/06/03
...
心悅官網臨床試驗的這個標題
THE POSSIBLITY OF TRANQUILITY MAY BE WITHIN REACH
syneurxtrials.com/Trials/What-We-Do
是以前就有，還是最近才標註的
先謝謝大家了！
話說以持股日子看來, 我也算是長投股東了, 可是坦白說, 持股的耐心已經漸漸被磨損殆盡, 講白了, 我不認為自己現在是長投, 而是套在加護病房
原先也滿腔熱情的認同教授所言, 也認為是大環境不好(雞鴨事件等接連造成資金不願流入), 但漸漸的我開始自我懷疑, 甚至現在對於股價的低迷有了新的想法 - 股價呈現出來的不只是產品的基本面, 還包括營運, 資金, 決策模式等等的綜合面向
理論上, 以公司本身有兩張BTD, 股價長期如此低迷, 當然是被嚴重低估, 但是在遠大夢想 (包括解盲, 包括藥證, 甚至於授權等等)之前, 更精確一點來說, 公司的困境不過就是資金, 所謂巧婦難為無米之炊, 正是如此
以去年六月股東會至今, 包含日前舉辦的臨股會,說真的在下雖有持股, 但是失望遠大於期待, 甚至於除了SND13收案稍許人數增加, 看不到在公司營運面向上實質的進展, 精確一點講, 我對於遠大的夢想已經沒有熱情, 反而更務實的希望公司迅速籌得資金, 不管是增資或是授權, 盡速的開展手中取得IND的臨床, 加速SND-13的收案, 進而展現公司在國際市場上的談判能力
去年六月股東會上有股東詢問授權的事, 教授一如往常地語帶保留,雖然我認同這種不打誑語的務實態度, 但是反觀今日, 我已經不想再自我催眠這是大環境不好造成的股價低迷
--東西好不好, 真金白銀掏出來就知道（不管是募資或授權）
--東西好不好, 是驢是馬牽出來遛遛就知道 （不管是募資或授權）
--萬里之行始於足下, 如果眼下糧草已近緊迫, 那萬里之行還是放一邊吧
我與板上的各位先進一樣, 都希望他是大家慧眼獨具的千里馬
不同的地方是對試驗會有比較好的結果 , 還是會比較差?
一般說來 , 當然是改得更好 , 讓試驗更有成功的機會 , 不是嗎?!
1.就如廖兄所揭示 SND-1採 NaB + TA , 不同於2a
大家只要參考心悅這份專利文件的附圖
Compositions containing benzoate compound and tannic acid for treating central nervous system disorders
patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=US211850832&tab=DRAWINGS&office=&prevFilter=&sortOption=Pub+Date+Desc&queryString=FP%3A%28TSAI%2C+Guochuan+Emil%29&recNum=14&maxRec=37
便可以知道 , 這相當於劑量加成 , 藥效或也加成
2.用8週的療效取代6 週
3.用效果量=0.5 , 檢定力=85% , 來設計樣本數
我們都知道2a 主要療效指標PANSS降值 的效果量是 1.53
蔡教授用降低標準的方式 , 用更高安全係數來尋求臨床試驗的達標 , 也獲得FDA的同意採取調整樣本式的設計 , 增添臨床的彈性
而由小的日昨的模擬 , 或隱含正向提早的可能性?
4.採用SPCD
(1)由蔡教授兩個女朋友的舉例 , 傳神地描訴繼續服用原藥物和再加入SND-1的效果差異 , 就如同繼續服用原藥物會顯得比較平淡 , 再加入SND-1的效果 , 除了藥效外 , 說不定還有另外的刺激效果 , 增加兩組療效的差異性
(2)用安慰劑組沒有達於反應門檻(20%)的患者來作雙盲試驗 , 且在安慰劑效應低的處所進行臨床 , 這或許讓樣本的觀測值較趨於集中 , 也就是變異數會趨小 , 將有利於效果量和 t 值 ( p 值 )
5.試驗對象有東西方人種之別 , 有可能更好 , 也有可能比較差 , 所以為預防比較差的情況 , 而有上列方式彌補之
小的只想到這些 , 還請大家指正補充
僅供參考
謝謝大家 !
事實上 , p值會不會小於 0.05 , 關鍵在於t值會不會大於 1.96
由
[ t = (平均值的差)/ SE ]會不會大於 1.96來決定
僅供參考
謝謝大家 !
請看這兩組的比較
(2) BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=45), placebo (n=46) 所以自由度是 45+46-2=89 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −3·7 [95% CI −6·9 to −0·5] 計算 SE
==> -6.9 = -3.7-1.96*SE
==> SE = 1.63265
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-3.7)/SE = 2.26625
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.02586 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0252
study 2 :
BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=54), placebo (n=54) 所以自由度是 54+54-2=106 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −2·5 [95% CI −4·5 to −0·5] 計算 SE
==> -4.5 = -2.5-1.96*SE
==> SE = 1.020408
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-2.5)/SE = 2.45
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.015923 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0160
先請大家看一下這份資料的1, 2 頁---說明 SD , SE , CI
ir.tari.gov.tw:8080/bitstream/345210000/240/1/78-7.pdf
這兩組比較數據 , 最令人驚訝的是 , 即使很小的平均值差異 (一組 -3.7 , 一組 -2.5 )也會 p值 小於0.05 , 達於顯著
後面一組的平均值差異雖比前面一組的小 , 但因SE比較小 , 造成 p 值更小
平均值差異只有 2.5 就可達於顯著 , 以前雖也有做如此小差距的模擬 , 但怕自己算得的有誤 , 不敢相信
今既然有SAGE的III期數據作佐證 , 讓人輕鬆不少
這也難怪蔡教授叫我們期中分析別太高興 , 哈哈?
自我陶醉文 , 已屬醉言醉語 , 還有畢竟我們對SND-13的數據一無所知 , 切勿作為投資依據
僅供參考
謝謝大家!
新浪網今天又刊登SAGE-547獲FDA藥證的消息(一個消息數發)
FDA批准首個產後抑鬱新藥
來源：醫藥魔方 2019-03-21
med.sina.com/article_detail_103_2_63022.html
報導說了---在最新發表在《柳葉刀》上的Ⅲ期臨床研究結果顯示...
最常見的brexanolone治療相關不良事件為頭痛、頭昏、嗜睡，發生4例治療相關的嚴重不良事件，包括隨訪期間自殺意念、故意藥物過量、意識狀態改變與暈厥。
brexanolone治療相關不良事件，也有隨訪期間自殺意念...
於是 小的就找了《柳葉刀》( THE LANCET )的相關Ⅲ期臨床研究結果的數據資料
www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(18)31551-4/fulltext
做甚麼用呢 ?
哈! 來測一測小的之前模擬的計算 , 是否和SAGEⅢ期臨床用的計算結果相去甚遠 ? 若相去甚遠 , 則模擬就等於是一堆垃圾啦!
小的把《柳葉刀》的相關數據 摘要如下:
Findings :
We screened 375 women simultaneously across both studies, of whom 138 were randomly assigned to receive either BRX90 (n=45), BRX60 (n=47), or placebo (n=46) in study 1,
and 108 were randomly assigned to receive BRX90 (n=54) or placebo (n=54) in study 2.
In study 1, at 60 h, the least-squares (LS) mean reduction in HAM-D total score from baseline was 19·5 points (SE 1·2) in the BRX60 group and 17·7 points (1·2) in the BRX90 group compared with 14·0 points (1·1) in the placebo group (difference −5·5 [95% CI −8·8 to −2·2], p=0·0013 for the BRX60 group; −3·7 [95% CI −6·9 to −0·5], p=0·0252 for the BRX90 group).
In study 2, at 60 h, the LS mean reduction in HAM-D total score from baseline was 14·6 points (SE 0·8) in the BRX90 group compared with 12·1 points (SE 0·8) for the placebo group (difference −2·5 [95% CI −4·5 to −0·5], p=0·0160).
study 1 :
(1) BRX60--placebo 組的比較
1.BRX60 (n=47), placebo (n=46) 所以自由度是 47+46-2=91 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −5·5 [95% CI −8·8 to −2·2] 計算 SE
==> -8.8 = -5.5-1.96*SE
==> SE = 1.68367
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-5.5)/SE = 3.266667
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.001535 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0013
(2) BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=45), placebo (n=46) 所以自由度是 45+46-2=89 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −3·7 [95% CI −6·9 to −0·5] 計算 SE
==> -6.9 = -3.7-1.96*SE
==> SE = 1.63265
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-3.7)/SE = 2.26625
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.02586 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0252
study 2 :
BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=54), placebo (n=54) 所以自由度是 54+54-2=106 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −2·5 [95% CI −4·5 to −0·5] 計算 SE
==> -4.5 = -2.5-1.96*SE
==> SE = 1.020408
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-2.5)/SE = 2.45
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.015923 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0160
由上面三組數據的比較評估
用 EXCEL 算得的 p ( 雙尾 ) 和 SAGE報告列出的 p , 還滿相近的 , 這個結果或讓小的對模擬更增添一些信心
純粹好玩殺時間
僅供參考
謝謝大家 !
FDA批准首個產後抑鬱新藥
來源：醫藥魔方 2019-03-21
med.sina.com/article_detail_103_2_63022.html
報導說了---在最新發表在《柳葉刀》上的Ⅲ期臨床研究結果顯示...
最常見的brexanolone治療相關不良事件為頭痛、頭昏、嗜睡，發生4例治療相關的嚴重不良事件，包括隨訪期間自殺意念、故意藥物過量、意識狀態改變與暈厥。
brexanolone治療相關不良事件，也有隨訪期間自殺意念...
於是 小的就找了《柳葉刀》( THE LANCET )的相關Ⅲ期臨床研究結果的數據資料
www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(18)31551-4/fulltext
做甚麼用呢 ?
哈! 來測一測小的之前模擬的計算 , 是否和SAGEⅢ期臨床用的計算結果相去甚遠 ? 若相去甚遠 , 則模擬就等於是一堆垃圾啦!
小的把《柳葉刀》的相關數據 摘要如下:
Findings :
We screened 375 women simultaneously across both studies, of whom 138 were randomly assigned to receive either BRX90 (n=45), BRX60 (n=47), or placebo (n=46) in study 1,
and 108 were randomly assigned to receive BRX90 (n=54) or placebo (n=54) in study 2.
In study 1, at 60 h, the least-squares (LS) mean reduction in HAM-D total score from baseline was 19·5 points (SE 1·2) in the BRX60 group and 17·7 points (1·2) in the BRX90 group compared with 14·0 points (1·1) in the placebo group (difference −5·5 [95% CI −8·8 to −2·2], p=0·0013 for the BRX60 group; −3·7 [95% CI −6·9 to −0·5], p=0·0252 for the BRX90 group).
In study 2, at 60 h, the LS mean reduction in HAM-D total score from baseline was 14·6 points (SE 0·8) in the BRX90 group compared with 12·1 points (SE 0·8) for the placebo group (difference −2·5 [95% CI −4·5 to −0·5], p=0·0160).
study 1 :
(1) BRX60--placebo 組的比較
1.BRX60 (n=47), placebo (n=46) 所以自由度是 47+46-2=91 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −5·5 [95% CI −8·8 to −2·2] 計算 SE
==> -8.8 = -5.5-1.96*SE
==> SE = 1.68367
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-5.5)/SE = 3.266667
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.001535 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0013
(2) BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=45), placebo (n=46) 所以自由度是 45+46-2=89 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −3·7 [95% CI −6·9 to −0·5] 計算 SE
==> -6.9 = -3.7-1.96*SE
==> SE = 1.63265
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-5.5)/SE = 2.26625
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.02586 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0252
study 2 :
BRX90--placebo 組的比較
1.BRX90 (n=54), placebo (n=54) 所以自由度是 54+54-2=106 (用於計算 p 值)
2.用信賴區間(difference −2·5 [95% CI −4·5 to −0·5] 計算 SE
==> -4.5 = -2.5-1.96*SE
==> SE = 1.020408
3. 計算檢定統計值 t = 絕對值(-5.5)/SE = 2.45
4. 用 EXCEL 算得的 p = 0.015923 ( 雙尾 )
5. SAGE報告列出的 p = 0·0160
由上面三組數據的比較評估
用 EXCEL 算得的 p ( 雙尾 ) 和 SAGE報告列出的 p , 還滿相近的 , 這個結果或讓小的對模擬更增添一些信心
純粹好玩殺時間
僅供參考
謝謝大家 !
續1140貼文
現在讓我們來估計2a期的安慰劑組的反應人數百分比
假設2a期的安慰劑組的PANSS 平均降值 也呈常態分布
昨天估算的2a期的 [約當變異數 σ^2] = 67
所以標準差 SD = 8.2
安慰劑組療效( PANSS 的平均降值 ) = 87.3-81.4 = 5.9
所以 , 平均降值+1SD, +2SD , +3SD 分別為 14.1 , 22.3 , 30.5
這三個數除以 87.3 , 分別為 16.2% , 25.5% , 35%
因為有反應者的PANSS 的平均降值百分比定為 20% , 所以介於1個SD 到2個SD之間
在統計上，68–95–99.7原則是在常態分布中，距平均值小於一個標準差、二個標準差、三個標準差以內的百分比，是68.27%、95.45%及99.73%。
又因療效好的僅為單邊 , 因此
距平均值大於一個標準差的比例為(100-68.27)/2=15.9%
距平均值大於二個標準差的比例為(100-95.45)/2=2.3%
我們做一個粗略的估計 , 把有反應者的比例取為 10%
這似乎和蔡教授兩個朋友的比喻相類
但和小的之前的假設run-in階段安慰劑組的反應率30%有差距
若反應率僅為10% , 則第二階段的隨機雙盲試驗的樣本數可提升不少 , 經模擬 , 增加兩組差異顯著和檢定力的機會約13% ~ 20%
僅供參考
謝謝大家 !
現在讓我們來估計2a期的安慰劑組的反應人數百分比
假設2a期的安慰劑組的PANSS 平均降值 也呈常態分布
昨天估算的2a期的 [約當變異數 σ^2] = 67
所以標準差 SD = 8.2
安慰劑組療效( PANSS 的平均降值 ) = 87.3-81.4 = 5.9
所以 , 平均降值+1SD, +2SD , +3SD 分別為 14.1 , 22.3 , 30.5
這三個數除以 87.3 , 分別為 16.2% , 25.5% , 35%
在統計上，68–95–99.7原則是在常態分布中，距平均值小於一個標準差、二個標準差、三個標準差以內的百分比，是68.27%、95.45%及99.73%。
因為有反應者的PANSS 的平均降值百分比定為 20% , 為介於1個SD 到2個SD之間
又因療效好的僅為單邊 , 因此
距平均值小於一個標準差的比例為(100-68.27)/2=15.9%
距平均值小於二個標準差的比例為(100-95.45)/2=2.3%
我們做一個粗略的估計 , 把有反應者的比例取為 10%
這似乎和蔡教授兩個朋友的比喻相類
但和小的之前的假設run-in階段安慰劑組的反應率30%有差距
若反應率僅為10% , 則第二階段的隨機雙盲試驗的樣本數可提升不少 , 經模擬 , 增加兩組差異顯著和檢定力的機會約13% ~ 20%
僅供參考
謝謝大家 !
內容有對 α 、 β 、 p值、 power值 、 n值 , 用圖說的方式來解釋它們之間的關係
這或許對我們了解這些統計量的關係有所幫助 , 在此提供大家參考
hlm.tzuchi.com.tw/epi-stat/images/class/2014/2014_class1.pdf
僅供參考
謝謝大家 !
我們都希望有如Janssen等的大藥廠的大咖來合作 , 無論是授權或參股 , 都將幫助心悅站上國際舞台
謝謝您!
謝謝大家!
就如您所言 大咖先行.
以上純屬個人胡思亂想 請不要當作投資參考!
授權金額要你情我願
現金增資有苦衷
IPO 緩不濟急
只有靠最快的私募拉長生命線 ，延長戰線推進臨床 ，或許IPO 、授權就會容易趨向成熟
然而話說回來，由昨日的模擬，搞不好臨床進度那天有超乎想像的進展也說不定？
私募是在多種情況下近期穩健財物結構的最快最佳選擇
公司也在股東會前提早3個月週知，讓大家焦慮財務的心得到平緩，用意良善呀
以上個人猜測不代表公司現況
僅供參考
謝謝大家！
是授權和私募兩者分別進行嗎? 還是授權和私募是同一件事?
私募對象是特定人,相信蔡教授有前車之鑑應該不會再找急功近利的豬隊友募了!
因為我們只是要模擬 , 所以 , 我們利用2a期的數據 , 來算一下 t 檢驗的 [約當變異數 σ^2]
由 t = 平均值差 / (σ^2/n)^0.5 ---------(1)
第 6 週 (90.3-71.7) - (87.3-81.4) = 12.7
t 檢驗 比較兩組差異的檢定值 t value = 7.6
n = 24
帶入 式 (1)
==> 7.6 = 12.7 / (σ^2/24)^0.5
==> σ^2 = 67 ( 約當變異數 )
再由
( μ1-μ2 ) 必須大於 2.7959 * (σ1^2/n1 + σ2^2/n2)^0.5
就SND-13的情況 , 期中分析時 , 取n1 = 43 , n2 = 131
得到
當σ1^2 = 25 , σ2^2 = 25 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 2.46
當σ1^2 = 50 , σ2^2 = 50 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 3.47
當σ1^2 = 67 , σ2^2 = 67 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 4.02 ( 取 σ1^2=σ2^2 =67, n1 = 43 , n2 = 131 )(2a期是 9.6 )
當σ1^2 = 100 , σ2^2 = 100 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 4.91
當σ1^2 = 150 , σ2^2 = 150 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.02
當σ1^2 = 200 , σ2^2 = 200 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.95
僅供參考
謝謝大家 !
Z檢驗公式 參考資料
baike.baidu.com/item/Z%E6%A3%80%E9%AA%8C
SND-13 2a期報告
Add-on Treatment of Benzoate for Schizophrenia A Randomized, Double-blind, Placebo-Controlled Trial of D-Amino Acid Oxidase Inhibitor
greenlab.npih.ucla.edu/Publications/Lane%20et%20al.%20JAMA%20-%20Psychiatry%202013.pdf
P.2171 表 2
昨天的模擬(符號用得不符常規 , 請大家自行修正)
我們模擬多組變異數 , 來看平均值差異( μ1-μ2 ) 必須大於多少 , 才能正面提前終止試驗
當σ1^2 = 25 , σ2^2 = 25 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 2.46
當σ1^2 = 50 , σ2^2 = 50 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 3.47
當σ1^2 = 100 , σ2^2 = 100 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 4.91
當σ1^2 = 150 , σ2^2 = 150 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.02
當σ1^2 = 200 , σ2^2 = 200 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.95
由2a期報告 表2
PANSS的兩組療效平均值差異 : ( 2b+3 期的主要療效指標為 PANSS的降值比較 )
第 4 週 (90.3-76.5) - (87.3-83.1) = 9.6 ( 2b+3 期 run-in 階段只治療 4 週 )
第 6 週 (90.3-71.7) - (87.3-81.4) = 12.7
表2 中也列有評量時的標準差 , 還有用 t 檢驗 比較兩組差異的檢定值 t value = 7.6
這些都可一併作為模擬時的參考
僅供參考
謝謝大家 !
千呼萬喚公司終於有募資動作
除了穩定財務外，還有啟動並加速其他SCZ以外的臨床試驗
希望公司好好規劃私募的特定人順序
大咖的先行，帶起風潮，這樣私募的參考價才能越來越高
這些参加私募的行家，鎖三年後，搞不好SND-13或已有成，價值或非今日可比
最後向公司致意，訂了一個和別家公司不同的九折價
僅供參考
謝謝大家！
本資料由 (興櫃公司) 心悅 公司提供
序號 5 發言日期 108/03/18 發言時間 18:49:52
發言人 姜志翰 發言人職稱 副總經理 發言人電話 02-77422699
主旨
本公司董事會決議辦理私募發行普通股案
符合條款 第 9 款 事實發生日 108/03/18
說明
1.董事會決議日期:108/03/18
2.私募有價證券種類:普通股
3.私募對象及其與公司間關係:
本次私募普通股之對象以符合證券交易法第43條之6及金融監督管理委員會91年6月13日
（91）台財證一字第 0910003455號令規定之特定人為限。
4.私募股數或張數:不超過20,000仟股之私募普通股。
5.得私募額度:於普通股20,000仟股數(含)內之額度，於股東會決議之日起一年內授權
董事會分4次辦理。
6.私募價格訂定之依據及合理性:
(1)本次私募普通股實際價格之訂定，以不低於參考價格之九成為訂定私募價格之依據。
參考價格為下列二基準計算價格孰高者定之：
a、定價日前 30 個營業日興櫃股票電腦議價點選系統內該興櫃股票普通股之每一營業日
成交金額之總和除以每一營業日成交股數之總和計算，並扣除無償配股除權及配息，暨
加回減資反除權後之股價。
b、定價日前最近期經會計師查核簽證或核閱之財務報告顯示之每股淨值。
(2)實際發行價格依前述原則，授權董事會視日後洽特定人情形及市場狀況決定之。私募
價格之定價乃依主管機關公布之法令定之，同時考量證券交易法對私募有價證券有三年
轉讓限制、公司經營績效、未來展望及普通股市價而定。
7.本次私募資金用途:本次私募各次資金擬運用於充實營運資金，例如：臨床實驗。
8.不採用公開募集之理由:本公司考量目前資本市場狀況及為掌握募集資本之時效性及
可行性等因素，於短期限內取得所需之資金，擬透過私募方式辦理增資。
9.獨立董事反對或保留意見:無。
10.實際定價日:俟股東會決議通過後授權董事會決定之。
11.參考價格:俟股東會決議通過後授權董事會決定之。
12.實際私募價格、轉換或認購價格:俟股東會決議通過後授權董事會決定之。
13.本次私募新股之權利義務:本次私募新股之權利義務與本公司已發行之普通股相同，
惟依證券交易法第 43 條之8 規定，本次私募之有價證券於交付後三年內，除符合法令
規定之特定情形外不得自由轉讓，本公司擬於該私募有價證券交付滿三年後，依相關
法令規定向主管機關補辦公開發行及申請本次私募有價證券興櫃或上市櫃交易。
14.附有轉換、交換或認股者，其換股基準日:不適用。
15.附有轉換、交換或認股者，對股權可能稀釋情形:不適用。
16.其他應敘明事項:
本次私募普通股之實際發行條件、資金運用進度、預計可能產生效益及其他未盡事宜，
提請股東會授權董事會視市場狀況及公司營運需求訂定之。未來如經主管機關之修正
及基於營運評估或因客觀環境變化而有所修正時，亦擬提請股東會授權董事會依當時
市場狀況及法令規定全權處理之。
美國 UNC 學者 Rachel K. Silverman & Anastasia Ivanova 的
Sample size re-estimation and other midcourse adjustments with sequential parallel comparison design
doi.org/10.1080/10543406.2017.1289951
P.4 有一段話
In all of the adaptive strategies, we considered stopping for futility and efficacy. We stopped for
futility at the interim when Z1 < 0. To stop for efficacy, we used the O’Brien-Fleming boundary with an interim look performed after the first half of the trial and stopped after Period 1 if Z1 > 2.7959.The final efficacy was established when Z > 1.977 (Fleming et al., 1984).(這和小的上次作廢的以卡方分配估樣本數的模擬 , 頗有異曲同工之妙)
在期中分析時可終止臨床的 , 不是藥效差 , 就是藥效好過一個程度
(1)
階段1的 Z1 < 0 , 無庸置疑是用藥組的療效比安慰劑組差
(2)
我們再來看 Z1 > 2.7959
標準常態分配的檢定值 Z = ( μ1-μ2 ) / (σ1^2/n1 + σ2^2/n2)^0.5 > 2.7959
所以 ( μ1-μ2 ) 必須大於 2.7959 * (σ1^2/n1 + σ2^2/n2)^0.5
就SND-13的情況 , 期中分析時 , 取n1 = 43 , n2 = 131
我們模擬變異數 , 來看平均差( μ1-μ2 ) 必須大於多少 , 才能正面提前終止試驗
當σ1^2 = 25 , σ2^2 = 25 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 2.46
當σ1^2 = 50 , σ2^2 = 50 時 , ( μ1-μ2 ) 必須大於 3.47
當σ1^2 = 100 , σ2^2 = 100 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 4.91
當σ1^2 = 150 , σ2^2 = 150 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.02
當σ1^2 = 200 , σ2^2 = 200 時 ,( μ1-μ2 ) 必須大於 6.95
然而這是傳統的平行設計的情況
但當這是SPCD時 又會多少呢?
凡事都不免有不可預期的狀況 , 所以給個安全係數 , 應更保守
哈哈! 這種模擬 , 請大家笑笑就好 , 畢竟我們甚麼數據都不知道
僅供參考
謝謝大家 !
補充一下文章來源
METHODS FOR THE SEQUENTIAL PARALLEL COMPARISON DESIGN
cdr.lib.unc.edu/indexablecontent/uuid:035047ed-5f26-4cba-884d-b100959ab00d
及
An analysis of adaptive design variations on the sequential parallel comparison design for clinical trials
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3612388/
謝謝大家!
這裏有分屬兩篇文章的兩段話 , 可為參考
Interim analyses in an SPCD trial are conducted after a proportion (e.g., half) of the planned sample size has completed both stages of SPCD . It is desirable to conduct an interim look in order to check previous placebo response rates and treatment effect assumptions. Thus, if the previous assumptions were not correct, adaptations can be made to increase the power of the study.
所以初始的假設值是很重要的 , 因為這是據與估算初始樣本數的依據(如 SND-13 的 348 人 ) , 在期中分析時 , 可將假設值與第一階段試驗數據做比較 , 並和第二階段的總反應率做綜合研判 , 因此
At the interim time, estimates of p1, q1, p2, and q2 were used to recalculate the sample size. If the new sample size exceeded the initial estimate, new patients were recruited to reach the target size. As with any sample-size re-estimation, it may not always be feasible to increase the sample size to the required level, and an upper bound must be placed.
If the new sample size exceeds the upper bound,then one can either discontinue the study out of futility and not test the hypotheses or continue with the planned trial to measure secondary outcomes of the study. If the planned sample size exceeds the new sample size, one can stop early and recover some of the cost of the study. However, Wittes and Brittain [12] cautioned that stopping a trial early may have a negative impact on the type I error rate and should be carefully evaluated.
( p1,the response rate of patients to drug during phase I;
p2, the response rate of patients to drug during phase II;
q1, the response rate of patients to placebo – or a current standard treatment – during phase I;
q2, the response rate of patients to placebo during phase II )
當新估算的樣本數 大於 初始樣本數 , 則需增加樣本(藥效比原始估計的還差)
當新估算的樣本數 小於 初始樣本數 , 則不需增加樣本 , 或許還可調降樣本數 , 提早正向結束(藥效比原始估計的還佳)
這是小弟初具的概念提供大家參考 , 若有錯誤也請大家指導指正
僅供參考
謝謝大家 !
您的問題 , 小弟還在研究中 , 但恐力有未逮 ( 用G*POWER 程式 , 卡方X^2 來模擬 , 小弟還在思考它的意義 , 但現有的一二階試驗 , 對我而言 , 就很複雜 )
增不增加樣本數牽涉到試驗成功與否的決策 , 蔡教授理當會保守審慎判斷
若不增加 , 或表示蔡教授胸有成竹 , 若要增加 , 應也是要保障試驗成功的保守權宜做法
小弟來補充一下昨日模擬數據的 Power值
一階效果量 0.424847052
二階效果量 0.836470066
加權效果量 0.733564312
第一型錯誤的機率(α) = 0.05
用保守(取較小的)樣本數來計算Power
用藥組樣本數 42
安慰劑組樣本數 42
檢定力 Power = 91.30% (用G*Power 程式算得)
附註 :
真正試驗的數據 , 當然是平均差越大越好 , 變異數越小越好 , 這樣效果量會越大 , P值會越小 , 檢定力會更佳
至於本次模擬數據所用的變異數 , 平均差和樣本數或見人見智 , 大家心裏或有自己的譜
僅供參考 , 切勿作為投資的依據
謝謝大家 !
兩組平均數的比較
biostatdept.cmu.edu.tw/doc/epaper_c/6.pdf
第一階段
用藥組 ( 樣本數 40 )
平均值 17.975
數據 : 假定為PANSS評分的降值
11 12 13 14 18 20 15 19 20 15 16 14 15 16 9 13 22 26 24 8 15 14 16 18 17 10 28 21 16 19 22 29 27 28 15 25 23 20 16 20
安慰劑組 ( 樣本數 120 )
平均值 15.45833333
數據 : 假定為PANSS評分的降值
11 12 13 14 15 11 9 5 7 15 16 14 7 8 9 13 13 12 16 8 3 14 4 18 17 14 12 11 16 16 10 11 17 16 15 19 11 14 16 17 11 12 13 14 18 6 5 9 17 15 16 14 7 8 9 13 16 15 4 8 3 9 16 18 17 18 11 16 19 15 19 7 6 15 19 11 14 16 17 12 11 10 10 29 20 21 25 23 24 26 20 21 23 25 21 20 23 25 27 28 29 23 20 20 21 22 23 20 22 20 21 25 24 23 21 20 28 23 20
用EXCEL 的資料分析所做的模擬
敘述統計 :
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 17.975 平均數 15.45833333
標準誤 0.829698373 標準誤 0.569289325
中間值 17 中間值 15.45833333
眾數 15 眾數 16
標準差 5.312661762 標準差 6.262182571
變異數 28.224375 變異數 39.21493056
峰度 -0.41851942 峰度 -0.539680123
偏態 0.370125988 偏態 0.024394321
範圍 21 範圍 28
最小值 8 最小值 1
最大值 29 最大值 29
總和 736.975 總和 1870.458333
個數 41 個數 121
F 檢定：兩個常態母體變異數的檢定
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 15.49579832 18.15384615
變異數 39.70972796 28.39676113
觀察值個數 119 39
自由度 118 38
F 1.398389336
P(F<=f) 單尾 0.118180614
臨界值：單尾 1.594649292
t 檢定：兩個母體平均數差的檢定，假設變異數相等
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 17.975 15.49579832
變異數 28.39676113 39.70972796
觀察值個數 39 119
Pooled 變異數 36.95400527
假設的均數差 0
自由度 156
t 統計 2.369786793
P(T<=t) 單尾 0.009510602
臨界值：單尾 1.654679996
P(T<=t) 雙尾 0.019021204
臨界值：雙尾 1.975287508
第二階段
用藥組 ( 樣本數 42=120*0.7/2 )
平均值 17.738
數據 : 假定為PANSS評分的降值
11 12 13 15 25 18 25 12 10 25 19 14 25 19 25 20 20 20 24 28 29 15 16 12 13 12 15 19 20 25 23 21 20 18 19 26 24 8 9 6 7 8
安慰劑組 ( 樣本數 42 )
平均值 12.095
數據 : 假定為PANSS評分的降值
6 19 8 10 6 15 10 3 2 16 6 6 19 8 25 5 9 26 7 18 9 20 25 8 7 21 2 12 8 26 9 15 7 6 15 9 9 25 9 25 9 8
敘述統計 :
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 17.73809524 平均數 12.0952381
標準誤 0.965766847 標準誤 1.111030914
中間值 19 中間值 9
眾數 25 眾數 9
標準差 6.25888451 標準差 7.200303259
變異數 39.17363531 變異數 51.84436702
峰度 -1.023270703 峰度 -0.677226959
偏態 -0.116807554 偏態 0.748108466
範圍 23 範圍 24
最小值 6 最小值 2
最大值 29 最大值 26
總和 745 總和 508
個數 42 個數 42
F 檢定：兩個常態母體變異數的檢定
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 12.0952381 18.25
變異數 51.84436702 35.52564103
觀察值個數 42 40
自由度 41 39
F 1.459350641
P(F<=f) 單尾 0.119094644
臨界值：單尾 1.696483106
t 檢定：兩個母體平均數差的檢定，假設變異數相等
------- 用藥組 ---- 安慰劑組
平均數 17.73809524 12.0952381
變異數 39.17363531 51.84436702
觀察值個數 42 42
Pooled 變異數 45.50900116
假設的均數差 0
自由度 82
t 統計 3.833187393
P(T<=t) 單尾 0.000123511
臨界值：單尾 1.663649184
P(T<=t) 雙尾 0.000247021
臨界值：雙尾 1.989318557
整合一二階段
一階段權重W = 0.25
一階 變異數 1.094473286
二階 變異數 2.167095293 加權變異數 1.287395683 SPCD t= 4.276216558
P 值 = 4.32094E-05 ( 用加權自由度 101 )
P 值 = 5.1055E-05 ( 自由度 82 )
P 值 = 3.30035E-05 ( 自由度 156 )
附註 :
1. t 統計值 , 依公式 只受平均差(藥效) , 變異數 , 樣本數影響
2. SND-13 2a期的平均差約為 12.6
本模擬
第一階段平均差約為 2.5
第二階段平均差約為 5.6 (還不到2a期的一半)
第一階段P值 (雙尾) = 0.01902
第二階段P值 (雙尾) = 0.000247
整合 SPCD的 P值 = 4.32094E-05 ( 比兩階段的P值都還小 )
粗略模擬 , 有請大家指導指正
僅供參考
謝謝大家 !
謝謝您!
小弟名義上雖說是跑 但也比快走沒快多少 哈!
許大大
您的問題 小弟試答看看
一般提早結束臨床試驗通常有三個情況，一：太有效；二：安全有問題；三：沒差異
過去的分析顯示，提早結束的幾乎都是「超有效」
我把下表解釋一下
TRR(%)…ER (%) …CR (%) …ER/CR …過關所需最小總樣本數 (P值 < 0.05 )
…..7.5……..10……..5…………..2………….1000
…..10……...15……..5…………..3…………..348
…..12.5…...20……..5…………..4…………..195
…..15……...25……..5…………..5…………..130
…..17.5…...30……..5…………..6…………..110
…..22.5…...40……..5…………..8…………..50
…..12.5…...15…….10…………1.5…………. > 1374
…..15……...20…….10…………..2…………..450
…..20……...30…….10…………..3…………..150
…..25……...40…….10…………..4…………..90
…..30……...50…….10…………..5…………..60
…..17.5…...20…….15…………..1.33…….. > 1374
…..20……...25…….15…………..1.67……..600
…..22.5…...30…….15…………..2…………..300
…..25……...35…….15…………..2.33……..190
…..27.5…...40…….15…………..2.67……..140
…..30……...45…….15…………..3…………..100
…..22.5…...25…….20…………..1.25…….. > 1374
…..25……...30…….20…………..1.50……...650
…..27.5…...35…….20…………..1.75….…..320
…..30……...40…….20…………..2.00….…..200
…..32.5…...45…….20…………..2.25….…..130
…..35……...50…….20…………..2.50……...100
…..40……...50…….30…………..1.67……...200
過關所需最小總樣本數 (P值 < 0.05 ) , 是指總樣本數是348的情況下 , 在符合各組合前面的條件下 , 兩組差異達顯著(P<0.05) 所需的最小樣本數
這可以用來判斷 期中分析是否需要增加樣本數?
例如 :
當ER=10% , CR=5% 用348個樣本 , 是無法達到顯著差異的 , 必須增加到 1000 個方能達成
期中分析時 , 我們只能看到兩組的總反應率(TRR) , 我們必須判斷試驗組和對照組反應率的大略佔比 , 來判斷是否該增加樣本數
例如 , 當我們看到TRR=25%時 , 可能會有多種情況 ( 列表中有3個 )
…..25……...40…….10…………..4…………..90
…..25……...35…….15…………..2.33……..190
…..25……...30…….20…………..1.50……...650
當我們判斷對照組(CR)的反應率是10% 或 15% 時 , 期中分析就不需增加樣本數
但當我們判斷對照組(CR)的反應率是20% 時 , 因為所需的最小樣本數650 , 超過 348 , 期中分析就必需增加樣本數
當然蔡教受採取的方法不會這麼粗略 , 這只提供我們參考罷了
當然這還有另外的用處 , 就是用來判斷能否正面提早收工?
過關所需最小總樣本數 (P值 < 0.05 ) 小於 348的 , 只要符合前面ER CR的條件 , 原則上多可能正面提早收工的
個人認為對照組的反應率(CR)會在10%或以下(當然為保守起見 , 可以假設高一點 )
例如 :
假如現在收案數是150
那麼在CR=5% 或 10% 中 , 將會有6個組合在現在這個時點 , 可以有正面提早收工的可能 ( 即 過關所需最小總樣本數 < 150者 )
TRR(%)…ER (%) …CR (%) …ER/CR …過關所需最小總樣本數 (P值 < 0.05 )
…..7.5……..10……..5…………..2………….1000
…..10……...15……..5…………..3…………..348
…..12.5…...20……..5…………..4…………..195
…..15……...25……..5…………..5…………..130
…..17.5…...30……..5…………..6…………..110
…..22.5…...40……..5…………..8…………..50
…..12.5…...15…….10…………1.5…………. > 1374
…..15……...20…….10…………..2…………..450
…..20……...30…….10…………..3…………..150
…..25……...40…….10…………..4…………..90
…..30……...50…….10…………..5…………..60
這個意思就是說
用150個的總樣本數去計算兩組的反應人數 , 其餘198人(348-150=198)都假設為不反應 , 然後用總樣本數348 去計算卡方值 (假設 run-in 階段 , 安慰劑組的反應率是 30% )
舉幾個組合來計算
…..12.5…...20……..5…………..4…………..195
卡方值 X^2 = 3.25 ( 小於3.84未達顯著 , 因為 150 < 195 現在已收案的樣本數還不足)
…..15……...25……..5…………..5…………..130
卡方值 X^2 由 12.89 降為 5.16
…..17.5…...30……..5…………..6…………..110
卡方值 X^2 由 18.71 降為 7.19
…..22.5…...40……..5…………..8…………..50
卡方值 X^2 由 30.62 降為 11.52
…..15……...20…….10…………..2…………..450
卡方值 X^2 =0.94 ( 小於3.84未達顯著 , 因為 150 < 450 現在已收案的樣本數還不足)
…..20……...30…….10…………..3…………..150
卡方值 X^2 由 9.92 降為 4.18
…..25……...40…….10…………..4…………..90
卡方值 X^2 由 19.81 降為 7.41
…..30……...50…….10…………..5…………..60
卡方值 X^2 由 32.04 降為 11.56
已上資料很粗略 , 也不同於實際臨床所用縝密的統計檢驗方法
統計觀念和計算過程可能都會有錯誤 , 切勿作為投資依據
同時請大家指導指正 , 俾助小弟改正觀念和錯誤
僅供參考
謝謝大家 !
跑15圈操場的體力~~~厲害...寶刀未老喔~~~
期待您後續的醫學文章與觀點分享~~~感恩~~~
我想時間是最好的答案,
只能等待,急也沒有用.
想請教您,
您隔壁版的那些推論數據如何解讀?
可否用白話文講解一下,
讓我有機會耳濡目染一下,謝謝.
小弟沒事 早上貼完文 還去操場跑了15圈 現在心曠神怡
希望以後心悅在醫藥市場 資本市場 都是一隻大象
謝謝您
謝謝大家!
依昨日猜想大提及心悅107 H1的流動資產尚餘 4.38億台幣...
依照心悅花錢的速度..應可撐到明年109 上半年結束...
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那麼推估在今年Q2-Q3談妥授權並於年底前IPO..應可接續明年下半年之後所需資金...
公司的訊息真的很少...或許是積極在談授權不宜透露太多消息...
但從去年至今不斷的申請及通過相關新藥專利以及上個月臨時股東會的用意?
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個人推估在今年正式股東會前...應有些正面消息讓股東們安心...
以上...僅供長期投資的戰友們參考...每個投資者可承擔的風險不同...勿當作個人投資依據...
是大家認為小的[轉]得好辛苦 , [拗]得很累 , 而讓自己覺得很孤獨嗎!?
筆護當然不比錢護 , 市場就是要錢呀!
請蔡教授把錢亮出來 , 授權若還不成熟 , 也要增資呀!
請別讓股東們再瞎子摸象了
當然希望心悅在市場會變成一隻大象
請大家原諒小的出口
謝謝大家!