单因素试验.

单因素试验设计是指只有一个因素（或仅考查一个因素）对试验指标构成影响的试验。

单因素试验设计要求对试验水平进行布局和优化，是一种水平试验设计。

单因素试验设计方法可分为两类：同时试验设计和序贯试验设计。

同时试验设计就是一次给出全部试验水平，一次完成全部试验并得到最佳试验结果，如穷举试验设计。

序贯试验设计要求分批进行试验，后批试验需根据前批试验结果进一步优化后序贯进行，直到获取最佳试验结果，如平分试验设计、黄金分割试验设计。

一、试验范围与试验精度（一）试验范围试验范围指试验水平的范围。

试验设计时需预先确定试验范围，一般采用两种方法：○1经验估计。

可凭经验估计试验范围，并在试验过程中作调整。

○2预先试验。

要求在较大范围内进行探索，通过试验逐步缩小范围。

（二）试验间隔与试验精度试验间隔是指试验水平的间距，试验精度是指试验结果逼近最佳水平的程度。

显然，试验间隔与试验精度是一对矛盾，试验间隔越大，试验精度越低。

在保证试验精度的条件下，试验水平变化而引起的试验结果变动必须显著地超过试验误差。

（三）试验顺序在确定试验顺序时，往往习惯于按照试验水平高低依次做试验。

这样，随着试验的进行，有些因素会发生缓慢变化甚至影响试验结果。

因此，正确的做法是采用随机化方法来确定试验顺序。

在试验工作量较少或者试验准确度要求较低时，也可以采用按水平高低或者选取中间试验点的方法来进行试验排序。

需强调指出，以上不仅对单因素试验设计，而且对所有试验设计方法都适用。

二、单因素试验设计（一）平分试验设计平分试验设计就是平分试验范围，把其中间点作为新试验点，然后不断缩小试验范围直到找到最佳条件。

当试验结果呈单向变化时，也就是说最佳试验点只可能在试验中间点的一侧，可采用平分试验设计。

该方法简便易行，但要注意单向性特征。

（二）穷举试验设计与均分试验设计穷举试验设计是将所有可能的试验点在一批试验中全部进行试验。

均分试验设计是根据试验精度要求，均分整个试验范围以获得所有试验点。

单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。

单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。

常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。

一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。

该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。

例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18)第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）；第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）；第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。

表1 分配结果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 93.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号10 11 12 13 14 15 16 17 1813.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。

You can't measure it, you can't manage it.（WORD文档/A4打印/可编辑/页眉可删）试验统计方法名词解释1. 试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。

2. 试验因素：被变动并设有比较的一组处理的因子。

简称因素或因子。

3. 单因素实验：整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其它作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。

4. 多因素试验：在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其它试验条件均严格控制一致的试验。

5. 处理组合：各因素不同水平的组合。

6. 试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。

7. 试验效应：试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。

8. 简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差。

9. 平均效应：一个因素内各简单效应的平均数。

也称主要效应，简称主效。

10. 交互作用效应：两个因素简单效应间的平均差异。

简称互作。

11. 准确度：试验中某一性状的观察值与其理论值真值的接近程度。

12. 精确度：试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。

（即试验误差的大小）13. 空白试验：在整个试验地上种植单一品种的作物。

14. 田间试验设计：广义上指整个试验研究课题的设计，狭义上指小区技术。

15. 试验小区：在田间试验中，安排处理的小块地段。

简称小区。

16. 边际效应：小区两边或两端的植株，因占较大空间而表现的差异。

17. 生长竞争：相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不同，通常有一行或更多行受到影响。

18. 区组：将全部处理小区分配于具有相对同质的一块土地上。

19. 完全区组：重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理。

20. 不完全区组：一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理。

21. 主区：在裂区设计中，按主处理划分的小区。

也称整区。

22. 副区：裂区设计中，主区内按各副处理划分的小区。

单因素实验设计单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有⼀个研究因素，即研究者只分析⼀个因素对效应指标的作⽤，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有⼀个因素与效应指标有关联。

单因素实验设计的主要⽬标之⼀就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。

常⽤的控制混杂因素的⽅法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁⽅设计等。

⼀、完全随机设计1.概念与特点⼜称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常⽤的⼀种研究设计⽅法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进⾏实验观察，或从不同总体中随机抽样进⾏对⽐研究。

该设计适⽤⾯⼴，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最⾼。

例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只⼤⿏随机分到甲、⼄、丙3组，每组6只，分别在地⾯办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量⼤⿏全肺湿重（g），通过评价不同环境下⼤⿏全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作⽤尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第⼀步：将18只⼤⿏编号：1，2，3， (18)第⼆步：可任意设置种⼦数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种⼦数为200）；第三步：⽤计算机软件⼀次产⽣18个随机数，每个随意数对应⼀只⽼⿏（本例⽤spss11.0软件采⽤均匀分布最⼤值为18时产成的18个随机数）；第四步：最⼩的6个随机数对应编号的⼤⿏为甲组，排序后的第7个⾄第12个随机数随因编号为⼄组，最⼤的6个随机数对应编号的⼤⿏为丙组（结果见表1）。

表1 分配结果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 93.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69随机数组别甲⼄丙⼄⼄甲丙丙甲编号10 11 12 13 14 15 16 17 1813.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机数组别丙丙甲⼄⼄甲甲丙丙2.随机数的产⽣⽅法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是⼀个由0～9⼗个数字组成60⾏25列的数字表。