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临床研究中研究者通常会采用非劣效性设计。非劣效性设计是为了验证试验组在有效性方面比阳性对照略差，但差的水平在可接受的范围内，不超过事先指定的一个较小的量。这个量被称为非劣效性界值，或称为Δ（Δ>0）。
非劣效性设计中较为常用的设计方案为头对头的、双臂的、基于个体水平的随机对照临床试验。但是，因为生物爬行现象等问题，在伦理学允许的条件下，采用包含空白对照或安慰剂对照的三臂临床试验，既能评价试验组是否非劣于阳性对照组，又能评价试验组是否优于安慰剂组。
在三臂非劣效设计中，无效假设为A-B≤-Δ，备择假设为A-B>-Δ，Δ一般定为阳性对照相对于安慰剂对照的疗效的一部分，即Δ=f(B-C)，其中f≥-1，A、B、C分别为试验组、阳性对照和安慰剂对照。一般方法是做两次检验，一次为试验组优于安慰剂组的假设检验，无效假设为A-C≤0，备择假设为A-C>0；另一次是对试验组非劣于阳性对照组的假设检验，无效假设为A-B≤-Δ，备则假设为A-B>-Δ。只有两个备则假设同时成立时，才满足非劣效假设，因此，可以不考虑一类错误α的消耗问题，即不需要对α进行校正。因此，在统计分析中，满足试验组和安慰剂组疗效差异的95%可信区间大于0，试验组和阳性对照组疗效差异的95%可信区间大于-Δ，即认为试验组非劣于阳性对照组。
对于样本量估算，针对试验组和安慰剂对照的比较，其中α=0.025（单侧），β=0.2或0.1，考虑到伦理学原则，安慰剂组例数不应过多，试验组例数应大于安慰剂组，根据优效性设计估算样本量，此时优效性界值为0。针对试验组和阳性对照组的比较，其中α=0.025（单侧），β=0.2或0.1，根据非劣效设计估算样本量，非劣效界值Δ=f(B-C)。选择同时满足上述两种情况的样本量，并在此基础上，考虑退出失访等，适当增加样本量，保证最后纳入分析的有效数据不低于估算的样本量。
若根据传统方法估算的样本量无法实现时，基于三臂非劣效设计的假设检验，在正态、方差齐的前提下可以使用校正t统计量以及相应的样本量计算公式。模拟结果发现对于三臂非劣效设计，非平衡设计的检验效能高于平衡设计，要达到相同的检验效能，此方法较一般方法而言需要的样本量更少。
