适应性设计的中期改方案：灵活与偏倚的拉锯

研究说了什么

适应性临床试验在运行中可依据累积数据变更样本量、随机比例甚至停止某臂，提升效率。代价是反复窥视数据会扭曲一类错误率，因此需事先规定调整规则（如 alpha 消耗函数）来守住假阳性底线。

为什么重要

这类设计正越来越多地用于复杂或资源有限的研究。读者要分辨：调整是「预先写进方案并统计校正过的」，还是「事后灵活发挥的」——后者产出的结果可信度大打折扣。

证据与边界

适应性方法仍在演进，本文标为 preliminary 级方法讨论。其价值与风险并存；相关性不等于因果，即便得到阳性结果，也需确认调整未破坏随机化假设。不推荐任何具体方案。