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《常用实验设计方法》PPT课件

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常用试验设计类型和方法

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

DOE(试验设计)培训课件

DOE(试验设计)培训课件

医学领域试验设计案例分析
试验设计规范
医学领域的试验设计必须符合严格的伦理和法律规定，同时需要遵循科学的原则 和方法。本课件会介绍医学领域试验设计的规范和原则，包括人体实验的特殊要 求。
试验设计应用
医学领域的试验设计应用非常广泛，例如新药的开发和疗效比较、医疗器械的性 能检测等。本课件会通过实际案例来说明这些试验设计的具体应用和操作流程。
• 确定研究目的和问题 • 制定试验方案 • 选择合适的试验方法和材料 • 制定详细的试验计划和操作规程 • 进行试验并收集数据 • 分析数据并得出结论 • 撰写试验报告或论文
02
试验设计基本原则
科学性原则
试验设计需具备科学性，要能够反映出研究问题的本质和 规律。
科学性原则要求试验设计必须有明确的研究目的、研究对 象、研究方法和数据分析方法。
详细描述
将试验分为若干个阶段，每个阶段中包含不同的因素。在每个阶段中，将试验单元按照某种规则分为 若干个裂区，每个裂区内包含相同数量的试验单元。在每个裂区内选择一个试验单元进行试验，记录 其结果。该方法能够有效地控制误差，并能够研究不同因素之间的交互作用。
均匀设计
总结词
一种适用于多因素、多水平的试验设计方法。
试验设计包括了一系列的方法和技术，如随机化、重复性、 误差控制等。
试验设计的作用
1
试验设计可以帮助研究者明确研究目的、问题 和假设，并制定合理的试验方案。
2
试验设计可以有效地控制误差和变异，提高研 究的可靠性和准确性。
3
试验设计可以帮助研究者发现新的问题和现象 ，推动科学的进步和发展。
试验设计的流程
随机区组设计
总结词
一种常用的试验设计方法，适用于具有同一性质或同一类别的试验单元。

《doe试验设计讲义》课件

《doe试验设计讲义》课件

ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定 性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的 影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理 组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的 试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少 不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少 误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观 偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究 因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和 展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高 试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的 次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和 方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行 验证，为新药的研发和应用提供科学依据。

医学统计学：第十章 常用实验设计方法

医学统计学：第十章 常用实验设计方法
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 12 13 8 4 7 0 11 1 5 14 3 6 10 9 2 处理组别 丙 丙 乙 甲 乙 甲 丙 甲 乙 丙 甲 乙 丙 乙 甲
分组结果 甲组：4、6、8、11、15号
乙组：3、5、9、12、14号
和检验、Ridit 分析、有序变量的 logistic 回归 模型和有序变量的对数线型模型等。 (2)若比较各样本不同等级构成情况，用 2 检验。
14
4.双向有序且属性不同资料的比较 (1)若分析两变量是否存在线性相关关系时，用 等级相关分析或 Pearson 列联系数。 (2)若分析两变量是否存在直线变化趋势时，用 线性趋势检验。 5.双向有序且属性相同资料的一致性检验，用
丙组：1、2、7、10、13号
10
11
（二）统计分析
数值变量资料
1．两样本比较 (1)小样本时 ①两样本来自正态分布总体且总 体方差相等时，用成组设计的两样本均数比较的
t 检验；②两样本来自非正态总体或总体方差不
等时，通过变量变换使数据呈正态或方差齐后，
再用成组设计的两样本均数比较的 t 检验；若仍 达不到 t 检验的应用条件时，可选用 t' 检验或成
18 1 10 13 17 2 0 3 8 15 7 4 19 12 5 14 9 11 6 16
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6 组 别甲乙乙甲乙甲乙甲甲乙
分组结果 甲组：1、4、6、8、9号小鼠 乙组：2、3、5、7、10号小鼠
17
随机分组
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 小鼠编号

《实验设计基本方法》PPT课件

《实验设计基本方法》PPT课件

绪言
我国优化试验设计方法
■60末期代,华罗庚教授在我国倡导与普 及的"优选法",如黄金分割法、分数法和斐波 那契数列法等.
■数理统计学者在工业部门中普及 "正交 设计"法 .
■70年代中期,优选法在全国各行各业取 得明显成效.
■1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验, 希望每个因素的水平数要多于10,而试验总数又不超过50,显然 优选法和正交设计都不能用,随后,方开泰教授〔中国科学院应 用数学研究所〕和王元院士提出 "均匀设计"法,这一方法在导 弹设计中取得了成效.
■上世纪40年代,在二次世界大战期间,美 国军方大量应用试验设计方法.
■随后,和对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分支在理论上日趋 完善,在应用上日趋广泛.
■50年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设 计表格化,在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作 出了众所周知的贡献.
绪言
试验设计在工业生产和工程设计及科 学研究中能发挥重要的作用,例如：
■提高产量
■减少质量的波动,提
高产品质量水准
验周期
■大大缩短新产品试
■降低成本
■延长产品寿命
一、实验设计的3个要素
实验因素、实验单位、实验效应是实验设计 的3个要素.
它们在实验中是不可缺少的,在实验设计时 必须认真予以考虑.
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.
实验因素所作用的对象称为实验单位. 如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验单位,或
称为受试对象；若用小鼠肝细胞做实验,其表现形 式叫样品〔有时一个样品由若干只鼠的肝细胞混合 而成〕. 一个样品就是一个实验单位.不同性质的实验研究 需要选取不同种类的实验单位,一个完整的实验设 计中所需实验单位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.

3 常用的实验设计方法

3 常用的实验设计方法
b.延长实验时间,对子间的条件易发生变化
配对设计适用条件:
a.保证实验个体与对照个体没有相互干扰. 如:家兔双眼配对研究散瞳药. b.自身配对试验适用于短期对比或急性实验 c.对人进行异体配对,所控制的条件不可能
是
很严格的.一般只能根据2-3个因素配对.
因此,每对的配对条件尽限2-3项,若对比其它因素 如: 肝Ca临床治疗研究. 时,还需要重新进行配对.
一. 单组比较设计:
自身对照设计即实验与对照是同一个体上进行 1.对每个观察单位进行两次观察,第一次观察不给处 理,第二次观察给予处理.
如:观察30名高血压患者,测量血压平均值x,给心得安 _ 再过几天后再测量血压平均值x
_
ห้องสมุดไป่ตู้
2. 第一次给予A处理.x 第二次给予B处理.x
注意: ”携带效应” ”carry up” 期” ”wash out”
可将病人按年龄,瘤大小,病程分三个层次.
A---40岁以上 B---大瘤 C---半年以上 a---40岁以下 b---小瘤 c---半年以下
可组成8个对子.
对子号
1 2 3 4 5 6 7 8
分层
ABC
ABc
AbC Abc
aBC
abC aBc abc
”洗脱
如:
3.交叉设计:将受试对象随机分为两组
第一组 给予A处理经过洗脱后
第二组 给予B处理经过洗脱后
第一组给予B处理
第二组给予A处理 分别把A处理的效应.与B处理的效应求出来进行比较 ※克服了随机性差的缺点
4.单组比较的优缺点
A 优点:节省样本 容,易控制条件,实验效率高 B 缺点:除交叉设计外,随机性差,急性病不能 用.注意携带效应与洗脱期

(完整版)常用实验设计方法

(完整版)常用实验设计方法

常用的实验（试验）统计设计方法：
• 单因素实验设计方法：
•
1.完全随机分组
•
2.随机配对或区组设计
•
3.拉丁方设计
使用 多 较多 少
研究对象 难控制 容易控制 容易控制
• 多个因素实验设计方法：
•
1.析因设计
•
2.正交设计
•
3.重复测量设计
•
4.交叉设计
•
使用 多
较多 较多
少
研究因素 多结果 多结果
• 2.确定有影响的x设置在什么水平上 可使y 接近所希望的值。
实验设计的原理
• 随机
•实验
分组
•对象
处理因素 分组
实验组（T+S1） 对照组（C+S2）
实验效应
（E+S1） （0+S2）
• 实验设计理论上组间随机误差S1= S2， • 两组结果：（E+S1）（S2）=差（E）即实
验效应。
• 设计的基本原则：对照、随机、重复、均衡
随机区组设计实例
• 观察三个染尘时期对肺湿重的结果， 15只大鼠 采用随机区组设计。
• 1.将体重相似大鼠组成5个区组。区组内对象=3。
• 2.区组内随机化分组如下：
区组号
1
2
3
4
5
对象编号 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 12 3
随机数 12 20 56 90 17 28 34 23 16 70 46 80 . . .
（一）单因素比较的设计方法
• 1.完全随机分组设计（completely random design）
• 定义：受试对象完全按随机原则分配 到试验组和对照组，对他们的效应进 行平行观察，最后对结果进行成组比 较的统计分析。

关于常用实验设计方法课件

关于常用实验设计方法课件

配对设计（paired design） ：
自身配对：试验前后比较；左右侧比较；……
异体配对：同窝动物；病情、年龄等Fra bibliotek同的病人，……
步骤：配对；同一对的两个体随机分到两组中。
受试者号 1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 5.1 5.2
随机数字
8
7
6
2
5
处 理 乙甲
甲乙
乙甲
完全随机设计是根据试验处理数将全部受试对象随机地分成若干组，然 后再按组实施不同处理的设计。这种设计保证每个受试对象都有相同机 会接受任何一种处理，而不受试验人员主观倾向的影响。 在医学研究等试验中，当试验条件特别是受试对象的初始条件比较一致 时，可采用完全随机设计。这种设计应用了重复和随机两个原则，因此 能使试验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出试验的处理效 应。
1、设计容易 处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、 试验动物差异较小的试验。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
2、统计分析简单 无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否，都 可采用 t 检验或方差分析法进行统计分析。
（二）完全随机设计的主要缺点 1、由于未考虑非试验因素的影响，将其归入试验误差，试验误差较大，
乙甲
甲乙
受试者号 6.1 6.2 7.1 7.2 8.1 8.2 9.1 9.2 10.1 10.2
随机数字
9
0
1
4
3
处 理 甲乙
乙甲
甲乙
乙甲
甲乙
优点：减少了个体差异对比较的影响；样本量可以少一些。 缺点：有时配对有困难 （配对 t 检验，符号秩和检验）

第三章常用的几种实验设计方法

第三章常用的几种实验设计方法
第三章 常用的几种实验设计方法
基本类型
1.完全随机设计 2.配对设计 3.配伍组设计 （随机区组设计） 4.自身比较设计 5.交叉设计 6.拉丁方设计
试验设计的步骤
1.根据试验的目的选择试验方案。 2.确定处理因素和处理水平。 3.确定试验类型。 4.根据实验效应的类型和处理因素的
情况选择统计方法。 5.确定样本量。 6.确定分组方案。
配伍组设计是先将若干个受试对 象按一定条件划分成若干个区组。每 一配伍组包含的受试对象，随机地分 别接受不同处理，每个配伍组的例数 等于处理组个数。
配伍的条件是影响实验效应的主要非 处理因素。可以按单一非处理因素分配伍 组，也可以按几个非处理因素的组合分配 伍组。
例如实验动物的种属、窝别、性别。年 龄、体重相同和相近的划人一个配伍组或 区组；临床试验根据具体要求可将性别、 体重、年龄、职业、病情和病程等条件相 同和相近的列入一个配伍组。分别将同一 配伍组内的受试对象随机地分别分配到各 处理组中去。
•2．双向误差控制，可以减少实验误差，比 配伍组设计优越。
(6) 缺点
• 1．要求各因素的水平数相等且无交互作 用，在实际应用中有一定的局限性；
• 2.重复数少，对差别的估计往往不够精 确，为了提高精确度，可将处理数相 同的几个拉丁方结合起来进行实验设 计。
例1.研究蛇毒的抑瘤作用，拟将四种瘤株匀浆接种小白 鼠；一天后分别用四种不同的蛇毒成份，各取四种不同 的剂量腹腔注射，每日一次．连续10天，停药一天，解 剖测瘤重。
交叉实验设计进行的实验所得数 据的统计处理可用方差分析，如果资 料的性质不适宜用方差分析则可用秩 和检验。
方差分析步骤：
秩和检验
1．处理间的比较(本例即A、B两种参数电针刺激 间的比较)

第1讲_常用实验设计方法

第1讲_常用实验设计方法

第1讲_常用实验设计方法
实验设计是研究和开发过程中获取可靠信息的重要手段，它主要通过比较和测量不同环境、材料和物质的质量或性能而获得，常用的实验设计方法有以下几种：
一、简单实验设计
简单实验设计也被称为单因素实验设计，是通过设定一些因素，并在一定的取值范围内反复测量，以获取受因素影响的结果的实验设计。

在简单实验设计中，研究人员可以改变一个或多个因素来确定因素对结果的影响，从而判断因素与结果之间的关系。

二、复合实验设计
复合实验设计是比较多个因素和多个条件，以获得受影响的结果的实验设计。

复合实验设计一般用于复杂的问题，它可以充分利用实验条件，以检测多个因素对结果的影响。

在复合实验设计中，研究人员可以同时调整多个因素，以改善结果。

三、回归分析
回归分析是一种主要用于识别多个变量相关性的实验设计方法，它可以用来预测其中一变量，从而证明一些变量与另一变量之间存在着因果关系。

在回归分析中，研究者可以利用多元运算方法分析变量之间的关系，以确定多个变量是否是因果关系。

四、预处理实验设计。

经典：14-常用实验设计方法

经典：14-常用实验设计方法

各组平均血清胆固醇含量，mg%
group
1
0
88.36
实验时间
5
10
15
Total
324.00 484.90 750.50 404.05
2
79.45 323.00 252.55 140.90 200.33
3
90.09 140.09 94.27 108.00 108.11
4
75.55 88.09 77.90 73.50 78.90
5
实例分析1
四种饲料喂养大白鼠后的肝重比值(%)
X
n
均数 标准差
SS
A
2.62 2.23 2.36 2.40
4
2.4025 0.1621 0.078875
B
2.82 2.76 2.43 2.73
4
2.6850 0.1741 0.090900
C
2.91 3.02 3.28 3.18
4
3.0975 0.1646 0.081275
随机区组设计 双向区组控制 拉丁方设计 交叉设计(重复拉丁方) 三向区组控制 希腊-拉丁方设计
不完全设计 正交设计 平衡不完全区组设计 不完全交叉设计 不完全拉丁方设计 均匀设计
3
基本概念
完全随机设计(completely randomized design) 又称成组设计。 单向分组，单因素，多水平
将同一个总体(同质)的实验对象随机分配 到不同的处理组，观察不同处理的效应。
从不同总体中随机抽样，通过对样本的分 析，比较不同总体的特征。
4
分析方法的选择
定量资料
t检验、t’检验 方差分析、q检验、q’检验、变量变换、非
参数检验

第四讲 常用的试验设计方法

第四讲 常用的试验设计方法

配对号 1
2 …
10
5.0 …
5.1
5.2 …
6.2
-0.2 …
-1.1
例3
为比较两种测声计A和B对噪声的测定
结果，某人随机测定了10个场地在同一时间用测 声计A和B对噪声进行测定得下表，问两种测声计 得测定结果是否相同？ 场地 1 2 …. 10 测声计A 87 65 …. 54 测声计B 86 77 ….. 55 差值 1 -3 ….. -1
优点：
缩小了误差，又可以分析处理组间与配 伍组间两因素的影响。
缺点：
分组较繁，要求组内单位数与处理组
数相同。试验结果中若有缺失，统计分析 较麻烦。 常用方差分析或Friedman秩和检验方法。
例4
对小白鼠喂以A、B、C三种不同的营养素，
目的是了解不同营养素增重的效果。采用随机 区组设计方法，以窝别作为划分区组的特征， 以消除遗传因素对体重增长的影响。现将同品
效率。它与完全随机设计相比，可缩小受试对象
间的个体差异，同时还可以减少样本含量。
受试对象的特征或条件：
年龄、性别、体重、环境条件等非试验因素，不要 以试验因素作配对条件。动物实验常以种属、品系、性 别相同、年龄、体重相近的两只动物配成对子；临床疗 效观察常将病种、病型、族别、性别、年龄相差不超过
2-3岁，生活习惯、工作环境等相似的病人配成对子。在
第四讲
常用的试验设计方法
一、完全随机设计
完全随机设计是最简单的设计,也称为单因素
设计，应用广泛。设计模式可以为：
（1）将研究对象随机的分配到各个试验组进行
试验观察研究。
（2）从不同的总体中随机抽样进行研究。它适 用于两个或两个以上样本的比较。 各组例数可以相等也可以不等。例数相等时 统计分析效率较高。
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常用实验设计类型及 其资料分析方法
山东大学公共卫生学院
1
卫生统计教研室
精选课件ppt
常用的实验设计类型：
单因素实验设计： 完全随机设计、配对设计、配伍组设计、交叉设计、 拉丁方设计、…… 多因素实验设计： 析因设计、正交设计、均匀设计、裂区设计、序贯 实验设计、……
不同的研究目的应采用不同的设计方法安排实验。
2. 多样本比较 完全随机设计资料的方差分析； 成组设计多样本 比较的秩和检验
14
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数据统计分析
完全随机设计
* 分类变量资料
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
随机数字 88 45 34 28 44 91 20 79 36 31 70 18 68 85 58
序 号 R 14 8 5 3 7 15 2 12 6 4 11 1 10 13 9
处理组别 丙 乙 甲 甲 乙 丙 甲 丙 乙 甲 丙 甲 乙 丙 乙
注意：①随机数字的位数不应小于n 的位数，遇有相同的随机数字应舍去。 ②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R 调整各组例数。 10 ③当n 较大时（如 n>100），可用计算机排列出随机数字的序号R。
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用随机排列表分组
完全随机设计
先按患者的就诊顺序编号；再从“随机排列表”中任意指 定一行，如第21行，依次将0～14之间的随机数字录于各患 者编号下（遇14以上的数字应舍去）；按预先规定，将随 机数字为0～4的患者分入甲组，5～9的患者分入乙组， 10～14的患者分入丙组。结果如下：
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 12 13 8 4 7 0 11 1 5 14 3 6 10 9 2 处理组别 丙 丙 乙 甲 乙 甲 丙 甲 乙 丙 甲 乙 丙 乙 甲
分组结果 甲组：4、6、8、11、15号
乙组：3、5、9、12、14号
随机分组：先将实验对象编号，按预先规定，利用随机 排列表（或随机数字表）的随机数字将实验对象随机分 配到各组中去。
用随机排列表进行分组时，各组例数相等； 用随机数字表进行分组时，各组例数常不相等。
5
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用随机数字表分组
完全随机设计
先将小鼠按体重由小到大编号；再从 “随机数字表”中任 意指定某行某列，如从第31行13列开始，向右抄录10个两 位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将 随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。
12
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随机分组的SPSS软件实现
例. 将10个受试对象随机等分为2组：
13
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数据统计分析
完全随机设计
* 数值变量资料
1. 两样本比较 (1)小样本:①成组设计的两样本均数比较的 t 检验； ②成组设计的两样本均数比较的 t’ 检验； ③成组设计的两样本比较的秩和检验。 (2)大样本:成组设计两样本均数比较的u 检验。
丙组：1、2、7、10、13号
11
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随机分组的SAS软件实现
例roc plan seed=27371; factors Unit=10; treatments Treatment=10
cyclic (1 1 1 1 1 2 2 2 2 2); run;
随机数字 18 04 52 35 56 27 09 24 86 61 组 别乙乙乙甲乙甲甲乙乙甲
85 53
分组结果 甲组：4、6、7、10号小鼠
乙组：1、2、3、5、8、9号小鼠
调整：85/6=14(余1)，乙组中的第1只小鼠被调到甲组。
7
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用随机排列表分组
完全随机设计
先将小鼠按体重由小到大编号；再从“随机排列表”中 任意指定一行，如第3行，依次将0～9之间的随机数字 录于小鼠编号下（遇9以上的数字应舍去）；按预先规定， 将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。
随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6
组 别甲乙乙甲乙甲乙甲甲乙
分组结果 甲组：1、4、6、8、9号小鼠 9 乙组：2、3、5、7、10号小鼠 精选课件ppt
随机化分组
完全随机设计
例2. 按完全随机设计方法将15名患者随机分为3组。
用随机数字表分组
先按患者的就诊顺序编号；再从“随机数字表”中任意指定某 行某列，如从第6行29列开始，向下录入15个两位数的随机数字， 并依次列于各患者编号之下；最后将随机数字从小到大编秩， 并规定R：1～5者为甲组， 6～10者为乙组，11～15者为丙组。
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用随机排列表分组
完全随机设计
先将小鼠按体重由小到大编号；再从“随机排列表”中 任意指定一行，如第3行，依次将0～9之间的随机数字 录于小鼠编号下（遇9以上的数字应舍去）；按预先规定， 将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。
分组情况如下：
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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用随机数字表分组
完全随机设计
先将小鼠按体重由小到大编号；再从 “随机数字表”中任 意指定某行某列，如从第31行13列开始，向右抄录10个两 位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将 随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。
分组情况如下：
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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(一) 设计步骤
完全随机设计
确定研究因素与水平数； 确定研究对象和实验效应指标；
根据专业和研究目的选定研究对象，要求有较好的同质 性。 随机化分组； 随机数字表，随机排列表，计算机软件产生随机数 试验； 数据统计分析。
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随机化分组
完全随机设计
例1. 按完全随机设计方法将10只小鼠随机分配到甲、 乙两组。
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一、完全随机设计 (completely random design)
单因素设计，不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理 因素，但可以有两个或多个水平。
设计时，将受试对象按随机化原则分配到不同的处理组 中（或从不同总体中随机抽样进行对比研究），各组样 本例数可以相等，也可以不等，但在总体样本含量不变 情况下，各组例数相等时效率最高。