常用试验设计类型和方法
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常用实验设计类型和方法
常用实验设计类型和方法实验设计是科学研究中关键的一环，它决定了研究是否能够达到科学的目标和得出准确的结论。
常用的实验设计类型和方法包括随机化实验设计、区组设计、多因素设计和阶梯设计等。
下面将详细介绍这些实验设计类型和方法。
1.随机化实验设计：随机化实验设计是一种通过随机分配处理来控制可能影响结果的混杂因素的实验设计方法。
这种设计方法可以确保各组实验对象的特征基本一致，减小混杂因素的影响，使得实验结果更加可靠。
常用的随机化实验设计方法包括完全随机设计和随机区组设计。
-完全随机设计（CRD）：每个处理组的实验对象是通过随机抽样进行分配的，即每个处理组的实验对象是相互独立的。
这种设计方法适用于处理组之间没有特殊要求的实验研究。
-随机区组设计（RCBD）：实验对象被随机分配到不同的区组（或块）中，然后在区组内进行处理的实验设计方法。
这种设计方法适用于处理组之间存在隐含的差异或特殊要求的实验研究。
2.区组设计：区组设计是一种通过将实验对象分为若干区组来控制混杂因素的实验设计方法。
各组实验对象的相似程度较高，但组内差异可被控制。
常用的区组设计方法包括完全区组设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
-完全区组设计（RCBD）：每种处理在每个区组内都进行一次的实验设计方法。
该设计方法适用于处理之间差异较大或有特殊要求的实验研究。
-随机区组设计（RBD）：每种处理在每个区组内进行多次的实验设计方法。
该设计方法适用于处理之间差异较小且均匀的实验研究。
-拉丁方设计（LSD）：将处理和区组按照拉丁方阵的方式组合，每个处理在每个区组内只进行一次的实验设计方法。
这种设计方法在处理和区组之间都存在差异时使用，可以减小差异的随机性。
3.多因素设计：多因素设计是一种同时考虑多个因素对实验结果影响的实验设计方法。
这种设计方法可以探究多个因素之间的交互作用，以及每个因素对实验结果的独立和联合效应。
常用的多因素设计方法包括二因素设计和因素碰巧设计等。
常用试验设计类型和方法
例 若 将 20 个 实 验 单 位 随 机 等 分 为 四 组 。 对 2 位 随 机 数 字 规 定 ， 00~24 为 甲 组 ， 25~49 为 乙 组 ， 50~74为丙组，75~99为丁组，分组结果如下：(3\4\6)
检验效能
检验效能（power of a test），又称把握度（power）， 记作1-β，指当两个（或几个）总体存在差异时，经假 设检验能够发现该差异的可能性大小。 ● 1 与 、 、 、N 有关。
● 假设检验为“阴性”结论（P>0.05)时, 不能
简单地下“处理无效”的结论，而应该检查一下 是否是检验效能不足。
实验设计的作用主要是减小误差、提高实验的 效率。因此，从统计方面说，根据误差的来源， 在设计时必需遵守三个基本统计学原则，即对 照（control）原则、随机化（randomization） 原则及重复（ replication ）原则。重复和对照 也是观察性研究必须遵循的原则，唯有随机化 分组是实验性研究的显著特征。
简单随机化分组方法不能保证分组后各组例数相等， 但当受试对象总例数较多时（如N>200），两组例数相
差悬殊的概率较小。尽管如此，在正式试验前最好先检
查一下随机分配表（即分组过程及结果表）中各组例数 是否大致相当。如果发现相差悬殊（如100例分两组，A 组15例，B组85例），可以重新制定随机化分配表。 有些研究希望各组例数相同。当各组例数不相等时， 可从例数较多的组中随机抽取一部分受试者补充到例数 较少的组，使各组例数相等。
方法又有许多不同的类型。实验设计是关于数据采集、统计
方法应用和得出结论的关键步骤。如实验设计出现错误，不 论用什么统计方法进行数据处理也无法得到正确的结论。因 此，在医学科研中只要条件允许，应尽量在良好的实验设计 的基础上采集数据。医学研究中常用的实验设计类型和方法
试验设计知识点汇总图
试验设计知识点汇总图试验设计是科学研究中至关重要的一环，通过合理的试验设计可以减少实验变量对结果的影响，提高实验结果的可靠性和准确性。
本文将对试验设计的一些基本知识点进行汇总，帮助读者加深对试验设计的理解。
1. 试验设计的基本原则试验设计需要符合以下基本原则：1.1. 随机性原则：通过随机分配实验对象或样本，减少系统性偏差的影响。
1.2. 对照原则：设置适当的对照组或对照条件，用于比较和评估实验组或实验条件的效果。
1.3. 重复性原则：重复进行实验，提高实验结果的可验证性和可重复性。
1.4. 局部控制原则：在实验过程中对一些可能存在的干扰因素进行控制，以减少其对实验结果的影响。
2. 常用的试验设计方法2.1. 完全随机设计（Completely Randomized Design, CRD）：是一种简单随机抽样的方法，将实验对象完全随机地分配到各个处理组中，适合于只有一个处理变量的试验。
2.2. 随机区组设计（Randomized Complete Block Design, RCBD）：将实验对象按照某种特定的分组因素进行分组，然后在每个分组中进行随机分配，以消除分组因素对实验结果的影响。
2.3. 二因素设计：包括双因素方差分析设计、等级型二因素设计和交叉设计，适合研究两个因素对实验结果的影响以及它们之间的交互作用。
2.4. 多因素设计：可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，包括三因素设计、四因素设计等。
3. 试验设计中的方差分析方差分析是试验设计中常用的统计分析方法，用于判断不同处理组之间是否存在显著差异。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析等。
4. 样本量确定在进行试验设计时，需要确定合适的样本量以保证实验结果的可靠性。
样本量的确定与试验设计的类型、研究目的以及效应大小等因素有关。
常用的样本量确定方法有经验估计法、效应量法和统计方法等。
5. 可靠性和有效性分析在进行试验设计时，需要对实验结果的可靠性和有效性进行分析。
试验设计方法
试验设计方法试验设计是科学研究中非常重要的一环，它能够帮助研究者准确地获取数据，从而进行科学分析和结论。
在进行试验设计时，需要考虑多种因素，包括实验目的、实验对象、实验过程等，下面将介绍一些常见的试验设计方法。
首先，完全随机设计是一种常用的试验设计方法。
在这种设计中，实验对象被随机分配到不同的处理组中，以确保实验结果的客观性和可靠性。
这种设计方法适用于需要比较不同处理效果的实验，如药物治疗效果的比较试验等。
其次，区组设计是另一种常见的试验设计方法。
在这种设计中，实验对象根据某种特定的特征被分成若干组，然后每组内再进行完全随机设计。
这种设计方法适用于需要考虑不同因素交互作用的实验，如农田施肥试验等。
另外，阶段设计是一种针对长期实验的设计方法。
在这种设计中，实验过程被分成若干个阶段，每个阶段进行一次试验。
这种设计方法适用于需要长期观察的实验，如药物长期疗效观察试验等。
此外，嵌套设计是一种适用于多层次实验的设计方法。
在这种设计中，实验对象被分成多个层次，每个层次进行不同的处理。
这种设计方法适用于需要考虑多层次因素影响的实验，如教育教学实验等。
最后，因子设计是一种适用于多因素实验的设计方法。
在这种设计中，实验对象根据不同因素的不同水平组合进行处理。
这种设计方法适用于需要考虑多因素影响的实验，如工程材料试验等。
综上所述，试验设计是科学研究中非常重要的一环，不同的实验需要采用不同的设计方法。
研究者在进行试验设计时，需要根据实际情况选择合适的设计方法，以确保实验结果的准确性和可靠性。
希望本文介绍的试验设计方法能对您有所帮助。
北京市考研心理学专业常见实验设计与分析
北京市考研心理学专业常见实验设计与分析心理学作为一门研究人类心理及行为的科学，实验设计和数据分析是其研究过程中至关重要的环节。
本文将介绍北京市考研心理学专业中常见的实验设计方法以及相应的数据分析方法。
一、实验设计1. 随机分组设计随机分组设计是心理学实验设计中常用的一种方法。
研究者将实验对象随机分成两组或多组，其中一组接受实验条件或处理，而另一组则作为对照组。
随机分组设计能够控制实验中可能对结果产生干扰的因素，从而提高实验的可靠性和可重复性。
常见的随机分组设计包括前后对照设计、平行设计等。
2. 反向设计反向设计是一种用于测试因果关系的实验设计方法。
研究者首先观察结果，然后再逆向推导出导致该结果的原因。
这种设计方法通常用于研究一种行为或变量的影响因素，从而更好地理解特定行为或变量的产生原因。
3. 配对设计配对设计是一种用于探索两个相关变量之间关系的实验设计方法。
研究者在实验开始之前，先将实验对象按照某种特征进行分组，然后将同一组中的实验对象随机分配到实验组和对照组。
这种设计方法能够更好地控制实验中的混杂因素，提高实验结果的可靠性。
4. 因子设计因子设计是一种用于研究多个因素对结果产生影响的实验设计方法。
研究者通过改变多个因素的水平组合，观察结果的差异。
因子设计能够更全面地了解各个因素及其相互作用对实验结果的影响程度。
二、数据分析1. 描述统计分析描述统计分析是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计指标包括平均值、标准差、频数和百分比等。
通过描述统计分析，研究者可以了解样本的基本情况，并初步判断有无异常或离群值。
2. t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
研究者可以通过t检验来检验处理组和对照组之间的差异是否达到统计显著水平。
3. 方差分析方差分析是一种用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异的统计方法。
研究者可以通过方差分析来检验多个实验组之间的差异是否达到统计显著水平，并进一步分析不同因素对结果的影响程度。
常用医学实验设计
用随机排列表实现随机化举例3续
对象 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机 数字 8 7 6 11 14 2 13 5 9 12 0 1 4 10 3 组别 乙 乙 乙 丙 丙 甲 丙 乙 乙 丙 甲 甲 甲 丙 甲
分组结果】6，11，12，13，15号小兔进入甲组； 1，2，3，5，9号小兔进入乙组； 4，5，7，10，14号小兔进入丙组。
完全随机设计数据分析
效应指标为数值变量
参数检验：ｔ检验，ｕ检验或单因素方差分析法；
非参数检验：Wilcoxon符号秩和检验，Kruskal Wallis法秩和检验；
效应指标为分类变量
两个样本率比较的u检验、χ2检验或Fisher’s精
确概率法，秩和检验(Kruskal Wallis法)或Ridit 分析
三、随机区组设计
A 接受甲处理 实验对象→配成区组→随机分配区组中 B 接受乙处理
C 接受丙处理 D 接受丁处理
……
三、随机区组设计
按随机区组设计, 将15只小白鼠分成5个区组,每 个区组的3只小白鼠分别接受A、B、C三种处理
将小白鼠的体重从轻到重编号，体重相近的3只小 白鼠配成一个区组，在随机数字表中任选一行一列开 始的2位数作为一个随机数，如从第8行第3列开始记 录，在每个区组内将随机数按大小排序；各区组序号 为1的接受A药，序号为2的接受乙药、序号为3的接 受C药。
常用医学实验设计
Medical Experimental Design
张合喜 hexich@ 新乡医学院公共卫生学系
实验设计的基本要素
处理因素
降压药
受试对象
高血压病人
实验效应
血压值
临床试验方案设计类型
临床试验方案设计类型在医学研究和药物开发过程中，临床试验方案设计是至关重要的一环。
它决定了试验的成败和结果的质量。
以下是几种常见的临床试验方案设计类型：1、随机对照试验（RCT）随机对照试验是临床试验中最常用的设计类型。
在这种设计中，研究对象被随机分配到试验组和对照组，以确保两组之间的可比性。
试验组接受实验药物或治疗方法，而对照组则接受安慰剂或常规治疗。
通过这种设计，可以有效地排除偏倚，并得出更可靠的结论。
2、交叉试验（Crossover Trial）交叉试验是一种特殊类型的随机对照试验。
在这种设计中，研究对象首先接受试验药物或治疗方法，然后与另一组研究对象交换治疗方式。
这种设计的优点是可以利用更多的数据，并且可以更好地评估治疗效果的持续时间。
但是，它对研究对象的依从性和随访质量要求较高。
3、单臂试验（Single-arm Trial）单臂试验是一种非对照的临床试验。
在这种设计中，所有研究对象都接受相同的实验药物或治疗方法，然后观察其效果。
这种设计的优点是简单易行，但需要严格控制入选标准和随访质量，以避免结果的偏倚。
4、自身对照试验（Self-controlled Trial）自身对照试验是一种不常用的临床试验设计。
在这种设计中，研究对象在接受实验药物或治疗方法之前和之后进行比较。
这种设计的优点是可以利用更多的数据，并且可以更好地评估治疗效果的持续时间。
它需要严格控制入选标准和随访质量，以避免结果的偏倚。
临床试验方案设计类型需要根据具体的研究目的、研究对象和研究条件来选择。
在设计过程中，需要充分考虑各种因素，如研究对象的依从性、随访质量、偏倚控制等，以确保试验结果的准确性和可靠性。
随着科技的飞速发展，数字人才的培养逐渐成为高校的重要任务之一。
数字人才培养不仅有助于提升高校的办学水平，还有利于推动经济社会的发展。
本文将从数字人才培养的背景和意义、高校数字人才培养体系现状、展望未来以及对策建议等方面出发，探讨高校数字人才培养体系建设现状与展望。
林业试验设计知识点总结
林业试验设计知识点总结在林业领域中，试验设计是一项非常重要的工作。
通过合理的试验设计，可以充分利用资源，减少试验成本，提高试验效果，从而更好地为林业科研和实践提供支持。
本文将对林业试验设计的关键知识点进行总结。
一、试验设计的目的和原则试验设计的目的是为了获取准确、可靠的实验结果，并能在一定程度上推广到整个林业系统中。
试验设计的原则包括：明确试验目标、建立科学的假设、合理确定研究因素和水平、选择适当的试验设计方法、控制试验误差、合理选择观测指标和测量方法等。
二、常用的试验设计方法1. 完全随机设计（CRD）完全随机设计是最简单、最常用的试验设计方法之一。
其特点是将试验单位随机分配到各个处理组中，每个处理组中的试验单位之间没有差异。
CRD可以很好地控制处理误差，但对于不均匀的试验因素可能存在较大的误差。
2. 阻止随机设计（RCBD）阻止随机设计是在CRD的基础上进行改进的试验设计方法。
通过将试验单位划分为若干个均匀的区块，保证每个区块中的试验单位之间的差异尽量小。
RCBD可以有效降低试验误差，提高试验的精度和效果。
3. 因子试验设计因子试验设计适用于研究多个因素对试验结果的影响，并确定各个因素的最佳水平。
常见的因子试验设计方法包括二因子试验设计、三因子试验设计、多因子试验设计等。
根据实际需要选择合适的因子试验设计方法，可以更全面地了解多个因素之间的相互作用和影响程度。
4. 区组试验设计区组试验设计适用于试验单位分布不均匀的情况下，通过划分不同的区组来减少试验误差。
常见的区组试验设计方法包括拉丁方、格斯纳曼等。
区组试验设计方法可以更好地控制试验误差，提高试验的可靠性和精度。
三、试验效应的分析试验效应的分析是试验设计中非常重要的环节，可以通过分析试验效应来确定试验因素的显著性、判断处理的差异、推断试验结果等。
常用的试验效应分析方法包括方差分析、回归分析、协方差分析等。
方差分析是最常用的试验效应分析方法，将试验数据按照不同的来源进行分析，判断试验因素的显著性和差异水平。
实验设计3-试验设计的类别及实施步骤
9、进行试验，确信每个试验单元均被对应于其试验条件 做好标识。 10、测量试验单元。 11、分析数据，标识主要影响因素。 12、确认取得最好输出结果的因素水平的组合。 13、在此优化组合的因素和水平值上进行重复试验以确 认效果。 14、通过标准作业程序固定优化的试验条件（因子和水 平），并进行应有的控制。 15、重新评估过程能力。
7因子以上
田口可靠设计法与传统试验设计方法的比较，如下表： 传统方法特点 田口可靠设计特点
1、如果存在许多输入因素， 1、确定产品或制造过程的 运行筛选DOE来确定关键 理想数学模型 的少数因素 2、在一组动态试验中同时 2、用因素试验、中心复合 研究大量的控制因子，以 试验或BOX—Behken试验 发现使理想模型中偏差最 设计完全研究关键的少数 小的因子和水平组合 因素
试验类型典型可控因素数试验类别1全因子试验所有因素和水平的组合1寻找最有利于输出的因子水平2建立可评估所有交互影响的数学模型4因子以内2部分因子试验所有组合的一个子集1寻找最有利于输出的因子水平2建立可评估部分交互影响的数学模型5因子以上3筛选试验1从大量因素中发现少数关键因素不评估因素间的交互作用7因子以上4中心复合设计1优化2建立非线性影响存在时的数学模型常用响应表面方法3因子以上5可靠设计1优化2在存在噪声因子变化的场合发现输出最小变异时对应的因子水平5因子以上6塔古奇动态可靠设计1优化7因子以上2优化产品或制造过程的函数3使输出对噪音因子敏感性最小对输入因子敏感最大田口可靠设计法与传统试验设计方法的比较如下表
试验类别
根据不同的目标和因素数，试验设计可分为下表所示6个种类。 试验类别 试验类型 目 标 典型可控因素数 4因子以内 1、全因子试 1、寻找最有利于输出的因 子水平 验（所有因素 2、建立可评估所有交互影 和水平的组合） 响的数学模型 2、部分因子 1、寻找最有利于输出的因子 试验（所有组 水平 合的一个子集）2、建立可评估部分交互影 响的数学模型 1、从大量因素中发现少数关 3、筛选试验 键因素（不评估因素间的交 互作用）
临床试验常见设计类型有哪些2024
引言概述：临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械在人体中的安全性和有效性的关键步骤。
在临床试验的设计过程中，选择适当的试验设计类型是确保试验结果可靠和有意义的关键因素之一。
本文将介绍临床试验常见的设计类型，包括平行设计、交叉设计、因子设计、递增剂量设计和自控设计。
正文内容：一、平行设计1. 配对设计：将被试者按一定特征（如年龄、性别等）配对，使得每一对中的两个被试者都接受相同的治疗，以减小外界因素的干扰。
2. 随机分组设计：将被试者随机分为试验组和对照组，试验组接受新药或治疗方法，对照组接受常规治疗或安慰剂，以确保两组被试者的基线特征相似。
3. 并行组设计：将被试者随机分为多个组，各组接受不同的药物或治疗方法，以比较不同组的效果。
二、交叉设计1. 交叉设计：同一组被试者先接受一种治疗，经一定的洗脱期后再接受另一种治疗，以比较两种治疗方法的效果。
2. 多周期交叉设计：被试者在一段时间内接受多个周期的治疗，以减小周期之间的不确定性对结果的影响。
3. 平行交叉设计：被试者在同一时间段内同时接受不同治疗，以减小时间因素对结果的干扰。
三、因子设计1. 单因素设计：只考虑一个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究该因素的效果。
2. 双因素设计：考虑两个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究两个因素对结果的交互作用。
3. 多因素设计：考虑多个因素对结果的影响，通过控制其他因素，综合研究多个因素对结果的综合影响。
四、递增剂量设计1. 递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从低到高逐渐增加，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
2. 反向递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从高到低逐渐减少，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
3. 阶梯剂量设计：将被试者分为多个剂量组，每一组接受不同剂量的药物或治疗方法，以确定最佳剂量和剂量-效应关系。
五、自控设计1. 单纯自控设计：同一被试者在不同时间点接受不同治疗，以比较不同治疗方法的效果。
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● 应特别注意那些对实验结果有影响的非处理因素。
● 平衡处理组间的非处理因素是实验设计的重要内容之一。
各因素所处的不同状态称为水平（level），一个处理因素往 往可分为若干个水平，而水平数的多少是确定实验组数的依
据。
实验单位与观察单位
实验单位（experimental unit）是指接受处理的基本单位。 观察单位（observational unit）是指根据研究需要确定 的采集数据的基本单位。一个实验单位可以有多个观察 单位。注意：处理间的差异应在实验单位中比较。
简单随机化分组方法不能保证分组后各组例数相等， 但当受试对象总例数较多时（如N>200），两组例数相 差悬殊的概率较小。尽管如此，在正式试验前最好先检 查一下随机分配表（即分组过程及结果表）中各组例数 是否大致相当。如果发现相差悬殊（如100例分两组，A 组15例，B组85例），可以重新制定随机化分配表。
•随机化分组步骤
1. 将N个实验单位从1到N编号。如动物可按体重大小、 患者可按就诊顺序。
2. 取随机数字，随机数字的位数一般要求与N相同。
3. 将读取的N个随机数字按分组要求划分区段。
即：根据随机数所在区间决定实验单位应接受的处 理。例如，按二位随机数分两组时，可规定随机数 00~49为第1组，50~99为第2组；分三组时，01~33为第1 组，34~66为第2组，67~99为第3组，余类推。同理，如 按2：1的比例分两组，则01-66为第1组，67-99为第2组。 另外，分两组时，亦可按随机数的奇、偶决定组别。
有些研究希望各组例数相同。当各组例数不相等时， 可从例数较多的组中随机抽取一部分受试者补充到例数 较少的组，使各组例数相等。
例 若 将 20 个 实 验 单 位 随 机 等 分 为 四 组 。 对 2 位 随 机 数 字 规 定 ， 00~24 为 甲 组 ， 25~49 为 乙 组 ，
也可将读取的N个随机数从小至大排顺序，得到N 个序号R，再根据R进行分组，即按R所在区间决定实 验单位应接受的处理。
4. 有必要时可对分组结果进行组别调整。
假如共有n例，需要从中抽取1例，则读取一个位数 与n相等的随机数，除以n后将得到的余数作为所抽实 验单位的序号（规定：如整除则余数为n）。
• 常用随机化分组方法
是否是检验效能不足。
1.0 0.8
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
α =0.05
α =0.01
0.6 检 验 效 能 0.4 （1-β ）
0.2
0.0
0
200
400
600
800 1000 1200
样本总量（N）
图8.3.1 样本大小与检验效能、显著性水平的关系
（α =0.05，α =0.01，δ =0.5cm，σ =2cm）
•实验设计的基本原则
检验效能
检验效能（power of a test），又称把握度（power）， 记作1-β，指当两个（或几个）总体存在差异时，经假 设检验能够发现该差异的可能性大小。
● 1 与 、 、 、N 有关。
● 假设检验为“阴性”结论（P>0.05)时, 不能
简单地下“处理无效”的结论，而应该检查一下
一、基本概念
总体与样本（注意：样本要有代表性）
总体（population）是指根据研究目的所确定的所有同质的 观察个体的集合（全体），样本（sample）是指来自总体的 部分观察个体。
处理因素与非处理因素、水平
处理因素（实验因素、研究因素，简称因素），是指在实验 中根据研究目的而施加给实验对象的各种人为设置的干预措 施。非处理因素是指实验中非人为干预的因素，如实验动物 的雌雄、体重，受试者的性别、年龄、病情，实验时的季节、 气温等。
简单随机化 分段随机化 分层随机化
简单随机化：设A和B分别代表处理组和对照组。分组 步骤是先将受试对象（如动物、患者）按体重大小 （或就诊顺序）编号，然后给每个受试者一位随机数， 并规定0-4者分配到A组，5-9者分配到B组。
例 将一批受试对象随机分为两组。
受试者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 … 随机数 4 0 5 7 2 8 1 9 3 … 分配组别 A A B B A B A B A … 对两组以上时，如分三组时可规定随机数1-3为A组， 4-6者为B组，7-9者为C组，随机数为0时略去。同理， 分四组可规定随机数1-2者为A组，3-4者为B组，5-6者 为C组，7-8者为D组，随机数为0和9时略去。
实验设计的作用主要是减小误差、提高实验的 效率。因此，从统计方面说，根据误差的来源， 在设计时必需遵守三个基本统计学原则，即对 照（control）原则、随机化（randomization） 原则及重复（replication）原则。重复和对照 也是观察性研究必须遵循的原则，唯有随机化 分组是实验性研究的显著特征。
常用实验设计类型与分析方法
•研究设计
以最少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富、准确、 可靠的信息与结论。研究设计：专业设计与统计设计
专业设计：选题，建立假说、确定研究对象和技术方法等。 统计设计：围绕专业设计，确定统计设计类型、样本大小、 分组方法、统计分析指标及统计分析方法等，
根据处理因素、控制因素和实验单位的特征，实验设计 方法又有许多不同的类型。实验设计是关于数据采集、统计 方法应用和得出结论的关键步骤。如实验设计出现错误，不 论用什么统计方法进行数据处理也无法得到正确的结论。因 此，在医学科研中只要条件允许，应尽量在良好的实验设计 的基础上采集数据。医学研究中常用的实验设计类型和方法 有以下十几种。
单独效应、主效应与交互作用
单独效应(simple effect)是指其他因素的水平固定时，同 一因素不同水平间的平均差别。主效应(main effect)指某 一因素各水平间的平均差别。当某因素的各个单独效应 随另一因素水平的变化而变化，且相互间的差别超出随 机波动范围时，则称这两个因素间存在交互作用 (interaction)。注意：在统计分析时，若存在交互作用， 须逐一分析各因素的单独效应。反之，如果不存在交互 作用，则两因素的作用相互独立，分析某一因素的作用 只需考察该因素的主效应。
● 平衡处理组间的非处理因素是实验设计的重要内容之一。
各因素所处的不同状态称为水平（level），一个处理因素往 往可分为若干个水平，而水平数的多少是确定实验组数的依
据。
实验单位与观察单位
实验单位（experimental unit）是指接受处理的基本单位。 观察单位（observational unit）是指根据研究需要确定 的采集数据的基本单位。一个实验单位可以有多个观察 单位。注意：处理间的差异应在实验单位中比较。
简单随机化分组方法不能保证分组后各组例数相等， 但当受试对象总例数较多时（如N>200），两组例数相 差悬殊的概率较小。尽管如此，在正式试验前最好先检 查一下随机分配表（即分组过程及结果表）中各组例数 是否大致相当。如果发现相差悬殊（如100例分两组，A 组15例，B组85例），可以重新制定随机化分配表。
•随机化分组步骤
1. 将N个实验单位从1到N编号。如动物可按体重大小、 患者可按就诊顺序。
2. 取随机数字，随机数字的位数一般要求与N相同。
3. 将读取的N个随机数字按分组要求划分区段。
即：根据随机数所在区间决定实验单位应接受的处 理。例如，按二位随机数分两组时，可规定随机数 00~49为第1组，50~99为第2组；分三组时，01~33为第1 组，34~66为第2组，67~99为第3组，余类推。同理，如 按2：1的比例分两组，则01-66为第1组，67-99为第2组。 另外，分两组时，亦可按随机数的奇、偶决定组别。
有些研究希望各组例数相同。当各组例数不相等时， 可从例数较多的组中随机抽取一部分受试者补充到例数 较少的组，使各组例数相等。
例 若 将 20 个 实 验 单 位 随 机 等 分 为 四 组 。 对 2 位 随 机 数 字 规 定 ， 00~24 为 甲 组 ， 25~49 为 乙 组 ，
也可将读取的N个随机数从小至大排顺序，得到N 个序号R，再根据R进行分组，即按R所在区间决定实 验单位应接受的处理。
4. 有必要时可对分组结果进行组别调整。
假如共有n例，需要从中抽取1例，则读取一个位数 与n相等的随机数，除以n后将得到的余数作为所抽实 验单位的序号（规定：如整除则余数为n）。
• 常用随机化分组方法
是否是检验效能不足。
1.0 0.8
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
α =0.05
α =0.01
0.6 检 验 效 能 0.4 （1-β ）
0.2
0.0
0
200
400
600
800 1000 1200
样本总量（N）
图8.3.1 样本大小与检验效能、显著性水平的关系
（α =0.05，α =0.01，δ =0.5cm，σ =2cm）
•实验设计的基本原则
检验效能
检验效能（power of a test），又称把握度（power）， 记作1-β，指当两个（或几个）总体存在差异时，经假 设检验能够发现该差异的可能性大小。
● 1 与 、 、 、N 有关。
● 假设检验为“阴性”结论（P>0.05)时, 不能
简单地下“处理无效”的结论，而应该检查一下
一、基本概念
总体与样本（注意：样本要有代表性）
总体（population）是指根据研究目的所确定的所有同质的 观察个体的集合（全体），样本（sample）是指来自总体的 部分观察个体。
处理因素与非处理因素、水平
处理因素（实验因素、研究因素，简称因素），是指在实验 中根据研究目的而施加给实验对象的各种人为设置的干预措 施。非处理因素是指实验中非人为干预的因素，如实验动物 的雌雄、体重，受试者的性别、年龄、病情，实验时的季节、 气温等。
简单随机化 分段随机化 分层随机化
简单随机化：设A和B分别代表处理组和对照组。分组 步骤是先将受试对象（如动物、患者）按体重大小 （或就诊顺序）编号，然后给每个受试者一位随机数， 并规定0-4者分配到A组，5-9者分配到B组。
例 将一批受试对象随机分为两组。
受试者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 … 随机数 4 0 5 7 2 8 1 9 3 … 分配组别 A A B B A B A B A … 对两组以上时，如分三组时可规定随机数1-3为A组， 4-6者为B组，7-9者为C组，随机数为0时略去。同理， 分四组可规定随机数1-2者为A组，3-4者为B组，5-6者 为C组，7-8者为D组，随机数为0和9时略去。
实验设计的作用主要是减小误差、提高实验的 效率。因此，从统计方面说，根据误差的来源， 在设计时必需遵守三个基本统计学原则，即对 照（control）原则、随机化（randomization） 原则及重复（replication）原则。重复和对照 也是观察性研究必须遵循的原则，唯有随机化 分组是实验性研究的显著特征。
常用实验设计类型与分析方法
•研究设计
以最少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富、准确、 可靠的信息与结论。研究设计：专业设计与统计设计
专业设计：选题，建立假说、确定研究对象和技术方法等。 统计设计：围绕专业设计，确定统计设计类型、样本大小、 分组方法、统计分析指标及统计分析方法等，
根据处理因素、控制因素和实验单位的特征，实验设计 方法又有许多不同的类型。实验设计是关于数据采集、统计 方法应用和得出结论的关键步骤。如实验设计出现错误，不 论用什么统计方法进行数据处理也无法得到正确的结论。因 此，在医学科研中只要条件允许，应尽量在良好的实验设计 的基础上采集数据。医学研究中常用的实验设计类型和方法 有以下十几种。
单独效应、主效应与交互作用
单独效应(simple effect)是指其他因素的水平固定时，同 一因素不同水平间的平均差别。主效应(main effect)指某 一因素各水平间的平均差别。当某因素的各个单独效应 随另一因素水平的变化而变化，且相互间的差别超出随 机波动范围时，则称这两个因素间存在交互作用 (interaction)。注意：在统计分析时，若存在交互作用， 须逐一分析各因素的单独效应。反之，如果不存在交互 作用，则两因素的作用相互独立，分析某一因素的作用 只需考察该因素的主效应。