实验设计(基本要素)
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实验设计的三要素与六原则一般来说,完善的设计方案需具备以下几个条件:实验所需的人力、物力和时间资源;实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求,对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”,是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1)实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验对象,或称为受试对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度,以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2)实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素,实验研究的目的不同,对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观,主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排,从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素(如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等);对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素(如动物的窝别、体重等);其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验,初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。
3)实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志,它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
对一些半客观(比如读pH试纸上的数值)或主观指标(对一些定性指标的判断上),一定要事先规定读取数值的严格标准,只有这样才能准确地分析自己的实验结果,从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
二、实验设计的“六原则”1)随机原则:即运用“随机数字表”实现随机化;运用“随机排列表”实现随机化;运用计算机产生“伪随机数”实现随机化。
实验设计的基本要素处理因素、受试对象和实验效应是实验设计的三个基本要素,它们贯穿于整个实验研究过程,从不同侧面影响着实验研究的结果,在实验设计中必须予以足够重视。
例如,用两种药物治疗糖尿病病人,观察比较两组病人血糖、尿糖的下降情况,这里所用的药物为处理因素、糖尿病病人为受试对象,血糖值、尿糖值为实验效应。
1、处理因素(treatment factor)在实验过程中,影响实验结果的因素是多方面的,根据研究目的可分为处理因素和非处理因素二类。
处理因素是指研究者通过统计研究设计有计划的安排实验,从而科学地考察其作用大小的因素,例如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等;非处理因素是指对评价处理因素作用有一定干扰但研究者并不想通过实验考察其作用大小的因素,例如,病人的病情、病程等。
选择处理因素应遵循以下基本原则:1)要抓住实验中的主要因素实验效应是多种因素作用的结果,由于研究目的不同,以及人力、物力和时间所限,研究者不可能通过一次或几次实验中把已知的所有因素都进行处理与分析,只能抓主要的,例如我们要改进某种细胞的培养方法,与其有关的因素很多,如温度、PH值、培养液、培养时间等。
其中每个因素又分若干水平(或等级),如温度从34℃至38℃,每1℃为一个水平,则有5个水平;PH值从6.5至7.4,每0.1为一个水平,则有10个水平。
培养液有两个水平;培养时间有3个水平时,须做种条件的实验,若每种条件的实验重复10次的话,就需要做3000次实验,不可能在一次或几次实验中完成。
可根据专业知识和研究目的在众多因素与水平中抓住主要的因素,且因素的水平数不宜过多医`学教育网搜集整理。
2)要分清处理因素和非处理因素例如,研究综合治疗糖尿病的效果,处理因素为药物治疗加饮食疗法;合理调配作息时间和其它辅助治疗措施也能缓解症状,有助于康复,但不是本次研究的处理因素,而是非处理因素。
研究者应采取各种措施,尽可能使非处理因素在所比较的各组中基本相同,以便充分显示处理因素的作用。
实验设计的三要素和六原则!众所周知,科研工作者在进行医药方面的科学研究之前,需要制定完善的统计研究设计方案,那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢?一般来说,完善的设计方案需具备以下几个条件:实验所需的人力、物力和时间资源;实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求,对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”,是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1)实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验对象,或称为受试对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度,以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2)实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素,实验研究的目的不同,对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观,主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排,从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素(如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等);对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素(如动物的窝别、体重等);其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验,初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。
3)实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志,它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
实验设计的基本要素《实验设计的基本要素》实验设计是科学研究中的重要环节,它旨在通过有系统的设计和控制,获取准确的实验数据和科学结论。
在实验设计中,存在着一些基本要素,这些要素的合理组合和操作对实验的结果产生深远影响。
以下将介绍实验设计的基本要素。
1. 研究目的(Research Purpose):每个实验都有一个明确的研究目的,研究目的需要明确指出实验的目标、预期结果以及所解决的科学问题。
只有通过明确的研究目的,才能在实验设计中明确实验的方向和内容。
2. 研究对象和样本(Research Object and Sample):实验设计的第一步是选择研究对象和样本。
研究对象决定了实验的可行性和难度,样本的选择要具有代表性,并满足实验的要求。
选择不当的研究对象和样本,会导致数据偏倚,从而影响实验结论的准确性。
3. 自变量和因变量(Independent and Dependent Variables):实验设计中需要明确定义自变量和因变量,自变量是研究者有意识控制的变量,它们的改变导致因变量的变化。
因变量是研究者所观测和测量的变量,它受自变量的影响而发生变化。
自变量和因变量的合理选择和定义是实验设计的核心,直接关系到实验是否能够有效地进行和取得科学性的结论。
4. 实验过程和步骤(Experimental Procedure and Steps):实验设计中需要详细规定实验的过程和步骤,确保实验的可重复性和可比较性。
实验过程需要明确实施的步骤、操作规范、测量、记录等要求,以保证实验数据的可信度和有效性。
5. 控制与处理(Control and Treatment):实验设计中的控制是指通过对比试验组和对照试验组,排除其他可能影响结果的变量,只留下自变量的作用,从而准确观察和测量自变量对因变量的影响。
处理是指对实验对象施加的特定条件或操作,以观察其对因变量的影响。
合理的控制和处理是实验设计中的关键,能够减少误差和干扰因素。
科研方法第三章实验设计的基本要素:实验设计的基本要素包括处理因素、受试对象和实验效应三个组成部分。
实验设计的四原则:对照原则均衡原则随机原则重复原则随机原则:使实验组和对照组非处理因素趋于一致或均衡的主要手段是随机化。
随机化的方法有多种,最常使用的是利用随机数字表和随机排列表(或称随机化分组表)。
拉丁方设计:用r个拉丁字母排成r行r列的方阵,使每行及每列中每个字母都只出现一次,这样的方阵称为r阶拉丁方,或r×r拉丁方正交设计正交设计:正交设计是一种高效、快速的多因素试验方法。
它是利用一套规格化的正交表,使每次试验的因素及水平得到合理安排,通过试验结果的分析,获得有用的信息。
除了分析主因素外,还可分析交互作用。
非条件logistic回归的公式,目的,用途统计学第一章统计学家用总体这个术语来表示大同小异的对象全体。
我们试图就某个总体下结论,这个总体便称为目标总体。
资料常来源于目标总体中的一个部分,它称为研究总体。
科学的办法是从研究总体中抽取少量有代表性的个体,称为抽样。
一些个体处于同一总体,就是指他们大同小异,具有同质性。
同一总体内的个体间存在差异又是绝对的,这种现象称为变异。
本书把变量分成定性与定量两种类型。
定性变量中最常见的是分类变量或名义变量。
最简单也最常用的分类变量是二分类变量。
另一类定性变量是有序变量或等级变量。
定量变量可以分为两种类型,离散型变量和连续型变量。
离散型变量只能取整数值。
连续型变量可以取实数轴上的任何数值。
变量只能由“高级”向“低级”转化:定量→有序→分类→二值;不能作相反方向的转化。
在定量变量中,离散型变量常常通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量的方法来分析。
理论上,正态分布有两个参数:总体均数和总体方差。
这种由观察资料计算出来的量称为统计量。
第二章对连续型定量变量,频率分布表的编制步骤如下:(1)计算极差(R),也称为全距,即数据最大值与最小值之差。
(2)确定组段数与组距,变量值个数较多时,组段数一般取10左右。
实验设计的三要素和六原则众所周知,科研工作者在进行医药方面的科学研究之前,需要制定完善的统计研究设计方案,那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢? 一般来说,完善的设计方案需具备以下几个条件:实验所需的人力、物力和时间资源;实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求,对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”,是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1) 实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度,以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2) 实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素,实验研究的目的不同,对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观,主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排,从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素(如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等);对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素;其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验,初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。
3) 实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志,它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
对一些半客观(比如读pH试纸上的数值)或主观指标(对一些定性指标的判断上),一定要事先规定读取数值的严格标准,只有这样才能准确地分析自己的实验结果,从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
实验设计的基本要素和基本原则
实验设计的基本要素包括研究目的、独立变量、因变量、控制变量和样本。
研究目的是确定实验的目标和研究问题,它指导着实验的整体设计。
独立变量是研究中被操作或变化的因素,它是实验中被研究人员有意控制的变量。
因变量是研究中被测量的结果,它是受独立变量影响的变量。
控制变量是在实验设计中被保持恒定的因素,以确保除了独立变量以外的其他变量对结果没有干扰。
样本是研究中被选取的代表总体的一部分个体或单位,用于对整体进行推断。
实验设计的基本原则包括随机分配和对照组设计。
随机分配是将参与实验的个体或单位随机分配到不同处理组的方法,以消除个体差异对结果的影响。
对照组设计是在实验中设置一个接受常规处理或不接受任何处理的对照组,以比较不同处理的效果。
其他基本原则还包括重复性、可重复性和内部效度的保证,以确保实验结果的可靠性和有效性。
所有这些基本要素和原则共同构成了一个科学合理的实验设计,可用于解决研究问题并产生可靠的研究结果。
教育实验设计的基本要素教育实验设计的基本要素有:受试对象、处理因素、实验效应。
一、受试对象。
受试对象是处理因素作用的客体,按受试对象不同,可以把实验分为三类:动物实验、临床试验及现场试验。
受试对象选择是否合适,是实验能够成功的关键。
医学研究受试对象有人和动物,通常先做动物实验,再做人体观察,比如新药疗效的观察通常是先做动物实验,初步观察疗效及副作用后,再进一步在患者身上做临床试验,来确定其疗效和副作用。
而有的实验就能够直接在人体进行观察,比如生理、生化正常值的测定等。
二、处理因素处理因素也叫受试因素,是研究者根据研究目的,施加的特定的实验措施。
处理因素需要遵循以下几个原则:1、掌握实验中的主要因素实验效应是多种因素作用的结果。
2、理清处理因素和非处理因素。
3、必须标准化处理因素,确保处理因素在实验过程中始终如一。
三、实验效应实验效应是在处理因素作用下,受试对象的反应或结局。
通常通过某些观察指标,定量或定性地反映实验效应。
在实验设计中不能遗漏某些重要的观察指标,避免实验结果不可靠。
选择观察指标的的基本原则如下:1、客观性:尽可能选择客观指标,避免出现笼统的、不确切的指标。
有的客观指标还具有判断的主观性问题,比如X线胸片是客观的,但是判断时有主观性问题,对于此种情况,要制定明确的判断标准。
2、精确性:选用的指标要尽量精确。
指标的精确性包括准确性和精确性,准确性是指所观察结果的真实程度,即观测值与真值的接近程度,属系统误差。
精确性是指所观察结果的深度,即重复观测时,观测值与平均值的接近程度,属随机误差。
实验效应指标要准确精密,但前提是准确可靠。
3、灵敏性:要尽量选择高灵敏性的指标,即选择能够显著提高灵敏性的仪器对观察指标进行测量。
但也要考虑实验经费问题,对灵敏度高的仪器,费用都比较昂贵,要根据实验经费,选择相对廉价且灵敏度高的测量方法。
4、特异性:为更好地揭示研究问题的本质,观察指标还要具备一定的特异性。
临床试验设计的基本要素
1.研究目的和问题:明确研究的目的和问题,确定研究对象及其相应的指标。
2. 研究设计:选择合适的研究类型,如随机对照试验、队列研究、病例对照研究等,并确定研究的样本大小和分组设计。
3. 干预措施:明确干预措施,如药物治疗、手术干预、营养干预等,以及干预的剂量、频次、时间等细节。
4. 测量工具和指标:选择合适的测量工具和指标,如问卷调查、实验室检测、生物学指标等,并确保其可靠性和有效性。
5. 数据收集和分析:确定数据收集方式和时间,选择合适的数据分析方法,如描述性统计分析、方差分析、回归分析等,以实现研究目的。
6. 研究伦理:保证研究过程中的伦理合规性,如知情同意、隐私保护、研究过程监管等。
7. 质量控制和监测:确保研究过程中的质量控制和监测,如实验室检测的质量控制、数据收集的监督等,以减少误差和偏差。
8. 报告和公开:撰写清晰、准确的研究报告,公开研究成果,分享研究经验,促进学科发展。
- 1 -。
实验设计的基本要素
①受试对象:是处理因素作用的客体,根据受试对象不同,实验可以分为三类:动物实验、临床试验、现场试验。
②处理因素:是研究者根据研究目的而施加的特定的实验措施,又称为受试因素。
③实验效应:是处理因素作用下,受试对象的反应或结局,它通过观察指标来体现。
选择观察指标时,应当注意:
a客观性:客观指标具有较好的真实性和可靠性医学教|育网搜集整理。
b精确性:包括准确度和精密度两层含义。
准确度指观察值与真值的接近程度,主要受系统误差的影响。
精密度指相同条件下对同一对象的同一指标进行重复观察时,观察值与其均数的接近程度,其差值受随机误差的影响。
c灵敏性和特异性:指标的灵敏度反映其检出真阳性的能力,灵敏度高的指标能将处理因素的效应更好地显示出来;指标的特异度反映其鉴别真阴性的能力,特异度高的指标不易受混杂因素的干扰。
实验设计概述设计应该如何去做?设计包含哪些因素?它的原则是什么?一、研究类型调查研究和实验研究,实验(试验)是针对人的,又把这一部分特指为试验。
1、调查研究,是无干预的,不进行干涉,不加任何的处理,对于调查研究通常包含横断面调查病例,对照队列研究这方面的内容。
2、实验研究是有干预的,研究是施加一个作用,例如给病人用药干预,然后观察病人用药以后,疾病的改善情况,对于实验研究,这里面包含随机对照试验和非随机对照试验。
(1)随机对照试验:也叫RCT(随机对照试验)实验,randomized controlled trial二、实验研究与实验设计1、实验研究:是对受试对象施加一种干预,就是研究者根据研究目的人为的对受试对象施加干预措施的一个研究,这样的研究就是实验研究,受试对象可以是人,可以是动物,可以是组织器官细胞,等等。
2、实验设计:是对实验研究去安排,去计划,对实验研究制定详细的计划,使最终的研究结果科学合理,(1)专业设计:例如我们临床设计,可以从选题假设,研究对象,技术方法方面来考虑举例:某新研发的肿瘤药物投入治疗,选题就是肿瘤药物是否有效;假设认为这个新研发的肿瘤药物是有效的,是相对安全的;研究对象是肿瘤病人;技术方法是按照肿瘤研究的指导原则来进行设计,进行处理,这是专业设计(2)统计设计:从统计学角度考虑设计的科学性,保证研究结果具有较好的可靠性和重现性,即对资料的收集、整理和分析的全过程的假想、假设和安排,具体体现在设计类型、样本量、描述指标和推断方法。
1)设计类型:例如可以是头对头的平行对照,可以是交叉设计等等,还可以考虑不同的比较类型,例如优效性设计还是非劣效性设计。
2)样本量:需要做多少病人,或者做多少只动物。
3)描述的指标:收集哪些指标,对哪些指标进行分析描述,对哪个主要指标进行推断,进行统计学检验等等。
附:统计错误分析①研究假设不清楚:做一项研究,例如以一个新药治疗乙肝病人,定位在是抗病毒还是在保肝降低转氨酶目的不明确。
实验设计的三个基本要素一、实验设计方法1.1单因素法单因素方法(Oneatatime)的基本原理是保持培养基中其他所有组分的浓度不变,每次只研究一个组分的不同水平对发酵性能的影响。
这种策略的优点是简单、容易,结果很明了,培养基组分的个体效应从图表上很明显地看出来,而不需要统计分析。
这种策略的主要缺点是:忽略了组分间的交互作用,可能会完全丢失最适宜的条件;不能考察因素的主次关系;当考察的实验因素较多时,需要大量的实验和较长的实验周期。
但由于它的容易和方便,单因素方法一直以来都是培养基组分优化的最流行的选择之一。
1.2正交实验设计正交设计(Orthogonaldesign)就是从“均匀分散、整齐可比”的角度出发,是以拉丁方理论和群论为基础,用正交表来安排少量的试验,从多个因素中分析出哪些是主要的,哪些是次要的,以及它们对实验的影响规律,从而找出较优的工艺条件。
石炳兴等利用正交实验设计优化了新型抗生素AGPM的发酵培养基,结果在优化后的培养基上单位发酵液的活性比初始培养基提高了18.9倍。
正交实验不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程,从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。
而且对于多因素多水平试验,仍需要做大量的试验,实施起来比较困难。
1.3均匀设计均匀设计(Uniformdesign)是我国数学家方开泰等独创的将数论与多元统计相结合而建立起来的一种试验方法。
这一成果已在我国许多行业中取得了重大成果。
均匀设计最适合于多因素多水平试验,可使试验处理数目减小到最小程度,仅等于因素水平个数。
虽然均匀设计节省了大量的试验处理,但仍能反映事物变化的主要规律。
1.4全因子实验设计在全因子设计(Fullfactorialdesign)中各因素的不同水平间的各种组合都将被实验。
全因子的全面性导致需要大量的试验次数。
一般利用全因子设计对培养基进行优化实验都为两水平,是能反映因素间交互作用(排斥或协同效应)的最小设计。
科研方法第三章实验设计的基本要素:实验设计的基本要素包括处理因素、受试对象和实验效应三个组成部分。
实验设计的四原则:对照原则均衡原则随机原则重复原则随机原则:使实验组和对照组非处理因素趋于一致或均衡的主要手段是随机化。
随机化的方法有多种,最常使用的是利用随机数字表和随机排列表(或称随机化分组表)。
拉丁方设计:用r个拉丁字母排成r行r列的方阵,使每行及每列中每个字母都只出现一次,这样的方阵称为r阶拉丁方,或r×r拉丁方正交设计正交设计:正交设计是一种高效、快速的多因素试验方法。
它是利用一套规格化的正交表,使每次试验的因素及水平得到合理安排,通过试验结果的分析,获得有用的信息。
除了分析主因素外,还可分析交互作用。
非条件logistic回归的公式,目的,用途统计学第一章统计学家用总体这个术语来表示大同小异的对象全体。
我们试图就某个总体下结论,这个总体便称为目标总体。
资料常来源于目标总体中的一个部分,它称为研究总体。
科学的办法是从研究总体中抽取少量有代表性的个体,称为抽样。
一些个体处于同一总体,就是指他们大同小异,具有同质性。
同一总体内的个体间存在差异又是绝对的,这种现象称为变异。
本书把变量分成定性与定量两种类型。
定性变量中最常见的是分类变量或名义变量。
最简单也最常用的分类变量是二分类变量。
另一类定性变量是有序变量或等级变量。
定量变量可以分为两种类型,离散型变量和连续型变量。
离散型变量只能取整数值。
连续型变量可以取实数轴上的任何数值。
变量只能由“高级”向“低级”转化:定量→有序→分类→二值;不能作相反方向的转化。
在定量变量中,离散型变量常常通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量的方法来分析。
理论上,正态分布有两个参数:总体均数和总体方差。
这种由观察资料计算出来的量称为统计量。
第二章对连续型定量变量,频率分布表的编制步骤如下:(1)计算极差(R),也称为全距,即数据最大值与最小值之差。
(2)确定组段数与组距,变量值个数较多时,组段数一般取10左右。