实验设计(基本要素) (2)

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。

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。

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。

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。

生物统计学实验设计实验设计概述明确试验目的设计类型操作实施方法是否主动施加干预?1. 实验研究受试对象：人——临床试验（clinical trial）动物——动物实验（animal experiment）临床试验：治疗——临床疗效实验社区干预实验（community intervention trial）预防——社区干预实验2. 调查研究被动地观察、如实记录联系：调查研究可为实验研究提供线索，而实验研究还需要联系通过调查研究加以证实。

实验设计（E xperimental Design）内容一、实验研究的基本要素二、实验设计的基本原则三、几种常见随机化分组设计四、样本含量的估计方法五、临床试验设计处理因素受试对象实验效应二、实验设计的基本原则（一）对照（control）（二）随机化（randomization）分组（三）重复（replication）：比较结果处理因素非处理因素+处理效应+非处理效应非处理因素非处理效应处理因素处理效应对照的形式包括：空白对照、实验对照、标准对照、自身对照、相互对照、历史对照㈠空白对照(blank control)：对照组不加任何处理因素。

例如：①实验组儿童接种疫苗，对照组儿童不接种疫苗。

②试剂空白、血样空白、无酶解空白、底物空白等。

特点：简单易行，但容易引起心理差异，从而影响实验效应的测定。

——安慰剂对照(placebo control)对照的形式㈢标准对照(standard control)：以现有的标准或正常值作对照。

例①某种新的方法能否代替传统方法的研究；②某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。

——实验室应用较多㈣自身对照：实验在同一受试对象上进行特点：简单易行，使用广泛。

但若试验前后某些环境或自身因素发生改变，并且会影响试验结果，就难以说明问题。

㈤相互对照：几个实验组互相对照例如：比较几种药物治疗同一疾病的疗效㈥历史对照：以过去的研究结果作对照。

与本人或他人过去的研究结果作比较——不好！！！！！！（二）随机化(randomization)分组的原则随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受试对象以机会均等的原则随机地分配到试验组和对照组。

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。