试验设计与统计分析-5

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。

实验设计与统计分析心得统计学专业认识实习报告心得体会本人系福州大学统计学专业的一名学生，于2005年6月27日——7月8日到福建省统计局科研所认识实习，在两周的时间里，我所做的每一项工作都是以前从来没有做过的，在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。

在认识实习期里，我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。

下面，我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。

如有不妥之处，欢迎给予批评和指正。

一、福建省统计局科研所介绍科研所是统计局内部的一个重要职能部门，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。

同时在政府统计工作中，对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。

“十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。

要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。

统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。

要加强对统计杂志的领导和支持，不断提高杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。

科研所的主要职能有五点，具体包括：1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作；3.承担统计科研课题，负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作；4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。

根据国务院有关文件精神，国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构，只能加强，不能削弱。

统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理（组织统计科技交流、发布课题指南、课题立项、成果评奖等）、编辑出版统计杂志等重要职能。

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。

临床试验的统计学设计与数据分析临床试验是评估医疗干预措施效果的重要手段，而统计学则为临床试验提供了有效的设计和数据分析方法。

本文将探讨临床试验的统计学设计与数据分析，旨在帮助读者更好地理解和应用统计学在临床试验中的重要性。

一、临床试验的统计学设计在进行临床试验之前，统计学的合理设计是确保研究结果具有可靠性和可推广性的关键。

以下是几种常用的临床试验统计学设计方法：1. 随机化设计：随机化设计是为了减小选择偏倚，使得研究组和对照组在一些重要特征上具有相似性。

通常采用随机数字表或随机数字生成软件进行随机分组，确保试验组和对照组的分配是完全随机的。

2. 平行设计与交叉设计：在平行设计中，患者被随机分配到试验组和对照组，各组接受相应的干预；而在交叉设计中，同一患者在不同时间接受不同的干预。

两种设计各有优劣，需要根据具体研究目的和可操作性选择合适的设计方式。

3. 盲法设计：盲法设计是为了减小观察误差和认知误差的影响，提高试验结果的可信度。

常见的盲法设计有单盲设计、双盲设计和三盲设计。

单盲设计是指研究人员或研究对象之一不知道实验组和对照组的分组情况；双盲设计是指研究人员和研究对象都不知道实验组和对照组的分组情况；三盲设计是指研究人员、研究对象和数据分析人员都不知道实验组和对照组的分组情况。

二、临床试验的数据分析临床试验进行完后，需要进行数据分析来得出结论。

以下是几种常用的临床试验数据分析方法：1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对试验数据的分布进行概括和描述，并计算得出相应的统计量，如均值、中位数、标准差等。

通过描述性统计分析，我们可以对试验数据的特征有一个整体了解。

2. 推断统计分析：推断统计分析是通过从样本中获取的信息，推断总体的参数或判断两个或多个总体之间的差异是否显著。

常用的推断统计方法包括t检验、方差分析、非参数检验等。

3. 生存分析：生存分析是研究个体从某一初始状态到达某一特定事件发生的时间的统计方法。

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。

《试验设计与统计分析》教案
《试验设计与统计分析》教案（章节备课）
《试验设计与统计分析》教案（章节备课）
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《试验设计与统计分析》教案（章节备课）
《试验设计与统计分析》教案（章节备课）。

实验设计中的统计分析方法在实验设计中，统计分析方法扮演着重要的角色。

通过统计学方法，我们可以从样本数据中得出关于总体的推断和结论，并对实验结果进行验证和解释。

在本文中，我们将探讨实验设计中常用的统计分析方法，包括假设检验、方差分析、回归分析等。

一、假设检验假设检验是指用已知的抽样分布对未知总体参数进行推断的一种方法。

在实验设计中，我们通常会将研究问题抽象为一个或多个假设，然后运用假设检验方法对其进行验证。

假设检验通常包括以下步骤：1. 提出原假设和备择假设：原假设通常表示无法通过实验得到显著差异的结果，而备择假设则表示反之。

2. 选择相应的统计检验方法：根据研究问题和数据类型，选择适当的检验方法，例如t检验、卡方检验、F检验等。

3. 抽取样本并计算检验统计量：通过实际实验得到样本数据，然后根据所选统计检验方法计算得出检验统计量。

4. 判断统计显著性：将检验统计量与相应的抽样分布进行比较，判断是否显著差异。

5. 得出结论：根据判断结果，得出对原假设和备择假设的结论。

二、方差分析方差分析是一种将总体方差分解为不同来源的方法。

在实验设计中，我们通常会将样本数据按照不同的因素进行分类，然后通过方差分析来判断这些因素是否对结果产生显著影响。

方差分析通常包括以下步骤：1. 确定因素：将样本数据按照特定的因素进行分类，例如不同的治疗方法、不同的剂量等。

2. 计算方差：计算各组数据的方差，并得到总体方差。

3. 分解方差：将总体方差分解为不同来源的方差，例如组内方差、组间方差等。

4. 计算F值和P值：通过计算F值和P值，判断各组之间是否存在显著差异。

5. 得出结论：根据判断结果，得出对因素和结果之间关系的结论。

三、回归分析回归分析是一种通过已知数据来预测未知数据的方法。

在实验设计中，我们通常会使用回归分析来建立因变量和自变量之间的关系模型，以预测未知数据的结果。

回归分析通常包括以下步骤：1. 确定因变量和自变量：确定需要预测的因变量和影响因变量的自变量。

裂区试验设计与结果的统计分析裂区试验（split-plot design）是一种常用的设计方法，适用于在同一个实验中比较多个处理的效果，同时考虑到不同处理之间的相关性。

这种设计方法是多个因素的正交组合，通过将实验单位进行分区，以达到同时考虑多个因素的目的。

裂区试验包括两种类型的因素：主区因素（whole plot factor）和副区因素（sub plot factor）。

主区因素是指主要的实验处理，它在试验开始时就确定下来，并且针对每个实验区域进行随机分配。

副区因素是在主区因素设置完成后再确定的次要因素，它在主区因素内的每个实验区域中进行随机分配。

这种设计方法的优势在于可以同时考虑多个因素的影响，并通过分析不同因素之间的交互作用来提高实验效果。

裂区试验的设计步骤如下：1.确定主区因素和副区因素：根据实验目的确定需要考虑的因素，并确定它们的类型（定性或定量）和水平（多个水平或二元水平）。

2.确定实验单位：确定实验单位的大小和数量，这是根据研究对象和实验条件来确定的，在实验区域内进行分区。

3.随机分配主区因素：将主区因素随机分配给每个实验区域，确保每个实验区域都包含不同的主区因素水平组合。

4.随机分配副区因素：在每个实验区域内，将副区因素随机分配给各个实验单位。

5.数据收集：对实验单位进行观测与测量，记录主区因素和副区因素的水平以及观测结果。

6.数据分析：进行统计分析，根据实验设计的要求，使用适当的统计方法（方差分析、回归分析等）来分析主区因素和副区因素的效应，检验主效应和交互作用的显著性。

7.结果解释：根据统计分析的结果，对各个因素的效应进行解释和比较，得出结论。

裂区试验结果的统计分析主要包括方差分析和回归分析两种方法。

方差分析是一种用于比较多个处理效果的统计方法，通过计算各个因素的方差来判断它们的影响程度。

在裂区试验中，可以使用方差分析方法来分析主区因素和副区因素的效应，以及它们之间的交互作用。