临床试验中的样本选择和分层方式是研究结果可靠性和有效性的关键环节。以下是对这一过程的详细说明：

代表性原则：

试验样本应该能够代表整个目标人群的特征，以试验结果的推广性和可靠性。在选择试验样本时，需考虑目标人群的年龄、性别、病情严重程度等因素，并合理分配样本。

随机化原则：

随机化是指将试验样本随机分配到试验组和对照组，以降低可能的偏倚。通过随机分配，能够大程度地消除人为因素对结果的影响，提高试验结果的可信度。

伦理原则：

试验样本的选取必须符合伦理原则，保障试验的安全和受试者的权益。试验样本的招募和选取过程应遵循伦理要求，包括知情同意、随机等级、保密性等。

样本规模确定：

样本规模的确定是一个复杂的过程，需要考虑多种因素。常用的样本规模计算方法有统计学方法和经验法。统计学方法是根据试验的目标、研究设计、预期效应的大小、效应的统计显著性水平和统计功效等因素来计算的。经验法则则是根据历史数据或类似研究的结果来确定样本规模的方法。

分层的定义和目的：

在临床试验中，样本分层是指将一个总体按照一个或多个特定的特征或变量分成不同的子集或层。分层的主要目的是试验组和对照组在重要的潜在混淆因素上具有可比性，从而提高试验的效率和准确性。

分层变量的选择：

选择分层变量时，应考虑其对试验结果的重要性和潜在影响。分层变量应是可测量的，且在试验过程中能够保持稳定。同时，分层变量应在试验组和对照组之间保持均衡，以避免潜在的偏倚。

分层随机抽样：

分层随机抽样是一种常用的抽样方法，它将总体分成若干个不同的层，然后从每一层中随机抽取一定数量的样本，将所有层的样本合并起来构成总样本。这种方法可以提高样本的代表性，减少抽样误差，使得样本更加接近总体的分布情况。

分层随机分配：

在分层后，采用随机分配的方法将患者分配到不同的治疗组中，以每个治疗组的患者具有相似的基线和预后特征，从而消除选择偏倚。分层随机分配法常用于中小样本量的临床试验中，以试验组间的样本在数量上力求一致，并消除有关影响结局的试验外因素之干扰。

实际应用：

例如，在某项临床研究中，研究者想要探究某种新药物对不同健康状况患者的疗效差异。他们可以将参与研究的患者按照健康状况进行分层，然后在每一层内进行随机抽样或系统抽样。这样可以更好地控制患者健康状况可能对疗效评估产生的影响，提高研究结果的可靠性和可解释性。

综上所述，临床试验中的样本选择和分层方式是通过综合考虑代表性、随机性、伦理性和样本规模等因素来确定的。通过科学的样本选择和合理的分层方式，可以临床试验的可靠性和有效性，为医学科学的发展提供有力的支持。