试验设计和统计分析

广东药学院自编教材试验设计与统计分析卫生统计学教研室2014.8第一章绪论在医药卫生、食品等专业研究领域，常需要开展大量的试验来确定或验证研究者在科研过程中提出的科学假设，例如临床上研究某种新的降糖药的疗效时，研究者需要将研究对象（如糖尿病患者）随机地分组，使其中一组患者服用研究中的该降糖药，另一组患者服用传统的降糖药，进而比较两组药物的疗效。

但在具体的试验实施之前，研究者需要面对很多问题，如试验中试验对象应如何选择和分组？如何在试验过程中避免服用不同试验药物对试验对象心理产生影响，继而影响到最终疗效的判断？选择什么样的指标可更好的反映药物疗效？样本量需要多少？试验数据应如何收集以及运用何种统计方法进行分析等等问题。

因为研究过程中研究结果会受到诸多因素影响，如研究对象的年龄、性别和病情可能影响药物疗效，如果不采取科学的方法使这些因素在比较组间分布均衡，就不能得到令人信服的结论。

因此为使科学研究在消耗最少人力和物力的情况下，最大限度地减少误差，获得科学可靠的结论，需要在研究开始之前对整个试验过程做出精心安排，制定详细具体的试验实施方案，即进行试验设计（experimental design）。

一个科学合理的试验设计，可以达到事半功倍的效果，是试验获得成功的关键。

一、试验设计的基本要素医学试验包括三个基本要素：即处理因素、试验对象和试验效应。

如研究某降糖新药的疗效，处理因素为降糖新药及比较的传统降糖药；研究者需用糖尿病患者作为试验对象；试验效应是能反映药物疗效的指标，如患者空腹血糖或餐后血糖的下降。

处理因素作用于试验对象后产生试验效应（图1），三个要素缺一不可，因此试验设计时要先明确三个基本要素，再制定详细的研究计划。

1. 处理因素处理因素（treatment）是指研究者根据研究目的施加于试验对象，以考察其试验效应的因素。

如临床上研究降糖药的疗效，降糖药即为处理因素。

在试验过程中处理因素的状态称为水平（level），如比较降糖新药和传统降糖药的疗效，则称该处理因素有两个水平。

试验设计与统计分析试题式样一、名词解释1、置信区间：在一定概率保证下，估计总体参数μ所在的区间或范围。

2、回归系数：x 每增加一个单位数时，平均地将要增加或减少的单位数。

3、相关系数：表示变数x 和y 相关密切及其性质的统计数称相关系数。

4、多重比较：方差分析中平均数间的比较，称多重比较。

5、置信系数：保证置信区间能覆盖参数的概率称置信系数。

二、填空 （每空1分，共10分）1、多重比较结果常用的表示方法有 列梯形法 、 划线法 、 字母表示法 。

2、裂区试验主区如采用随机区组排列，总变异可分解为 A 因素 、 区组 、 主区误差 、 B 因素 、 A×B 、 副区误差 。

3、当多个处理与共用对照进行显著性比较时，常用 最小显著差数法(LSD) 方法进行多重比较。

三、选择题（每题1分，共5分）1、田间试验的顺序排列设计包括 （ C ）。

A 、间比法B 、对比法C 、间比法、对比法D 、阶梯排列2、对一个单因素6个水平、3次重复的完全随机设计进行方差分析，若按最小显著差数法进行多重比较，比较所用的标准误及计算最小显著差数时查表的自由度分别为（ C ）。

A 、 , 3 B 、 , 3 C 、 , 12 D 、 , 123、下列哪种成对比较的无效假设的设立是正确的( B )。

A 、 H 0:d≤15B 、 H 0:μd ≥12C 、H 0:μ1-μ2≤10D 、 H 0:d≠0 4、卡平方的连续性矫正的公式为( D )。

A 、Xc 2=∑(O i -E i )2/E iB 、Xc 2=∑(O i -E i -0.5)2/E iC 、 Xc 2=∑(|O i -E i |-0.5)2/O iD 、 Xc 2=∑(|O i -E i |-0.5)2/E i5、回归系数b 的标准误等于（ A ）四、判断题（每小题1分，共5分）1、否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。

（ √ ）2、由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。

实验设计与统计分析技术实验设计是探究事物本质的基础，好的实验设计可以提高实验的可靠性。

而统计分析则是对实验结果进行演绎和验证的重要手段。

在实验科学中，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以有效提高实验准确性和数据的可靠程度。

一、实验设计实验设计是指为了达到某种目的，通过有目的地干预自变量，比较受试者对干预后的因变量所产生的反应差异，从而达到推断因果关系的有效研究方案。

好的实验设计应该具备以下几个方面的要素：1.目的明确：实验设计必须要有一个明确的目的，例如验证一个假设、探索一个现象或寻找因果关系等。

2.随机性：实验设计需要随机分配受试者，以消除可能存在的干扰因素。

3.对照组设计：实验设计中需要使用对照组，以进行比较分析。

4.操作性：实验设计需要操作，即干预自变量。

5.可再现性：实验设计结果需要可再现，即能够得到可靠的结果。

二、统计分析实验数据的统计分析是实验设计后的重要环节。

以实验数据为基础，使用统计方法对实验数据进行分析，以便对实验所做的科学结论进行验证的技术就是统计技术。

统计方法的基本作用是根据样本的信息来推断总体的情况，以便得到尽可能准确的结论。

常用的统计方法有：1.描述性统计：通过对数据进行整理、分析和描述来简洁地展现数据的基本特征。

2.参数估计：从样本中得到的统计量来推断总体参数的值，如均值、方差等。

3.假设检验：通过对样本数据和总体数据的关系进行分析，判断样本数据是否可以反映总体数据的规律性。

4.回归分析：通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系，并进行相关性分析。

5.方差分析：主要用于不同组之间的比较，通过比较组内和组间的方差来推断样本或总体之间的差异。

总之，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以大大提高实验结果的可靠程度和准确性。

在今后的实验科研工作中，我们应该注重实验设计的合理性，并充分利用统计技术对实验数据进行分析和验证。

临床试验的研究设计与统计分析临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械安全性和疗效的关键环节，它对于指导临床决策和提高患者治疗效果具有重要意义。

本文将重点介绍临床试验的研究设计以及统计分析的相关方法和技巧。

一、临床试验研究设计1. 研究类型选择根据研究目的和数据获取方式，临床试验研究设计可分为观察性研究和干预性研究。

观察性研究主要通过观察人群的暴露与结果之间的关系，探索潜在的危险因素和保护因素。

干预性研究则通过对人群进行干预，评估干预措施的效果。

常见的干预性研究设计包括随机对照试验、非随机对照试验和自身对照试验。

2. 样本容量计算样本容量的确定是保证试验结果的可靠性和有效性的关键步骤。

通过样本容量计算，可以估算出适当的样本规模，以减少随机误差和提高统计检验的可靠性。

样本容量计算需考虑试验的研究问题、预计的效应大小、显著性水平、统计检验的类型等因素。

3. 随机化设计随机化是临床试验中的重要原则，它能够降低实验组与对照组之间的混杂因素的影响，提高试验结果的可靠性。

常见的随机化设计包括简单随机化、分层随机化和区组随机化等。

在随机化设计中，应根据试验的目的和实际情况选择适当的随机化方法。

4. 平行设计与交叉设计在干预性临床试验中，研究设计可以采用平行设计或交叉设计。

平行设计将受试者随机分配至实验组和对照组，在不同组中接受不同的干预措施；交叉设计则是将受试者分为不同顺序接受不同干预措施，并在每个干预阶段测量结果。

二、临床试验统计分析1. 描述性统计分析试验数据的描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述。

如平均数、标准差、中位数、分位数等。

通过描述性统计分析，可以了解试验数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为进一步的推断性统计分析提供基础。

2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断，判断样本间差异是否代表总体间的差异。

常见的推断性统计分析包括假设检验和置信区间估计。

假设检验用于验证研究假设是否成立，置信区间估计则用于评估参数估计的精度。