常用实验设计方法
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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。
常用实验设计方法
常用实验设计方法实验设计方法是科学研究的重要组成部分，用于规划和进行实验，收集数据，并通过分析数据来得出结论。
常用的实验设计方法包括随机实验设计、单因素实验设计、因素水平实验设计、响应面实验设计和组合实验设计等。
1.随机实验设计：随机实验设计是最常用的实验设计方法之一、它具有随机分配实验对象的特点，以减少实验误差并控制外部干扰因素的影响。
随机实验设计可以通过将实验对象随机分配到不同的实验组以及对照组，来比较不同处理条件下的实验结果。
随机实验设计通常具有高度的可重复性和可靠性。
2.单因素实验设计：单因素实验设计是在研究过程中只改变一个因素的水平，以研究该因素对结果的影响。
它的优点是简单易操作，可以有效地研究一些因素对实验结果的影响。
单因素实验设计常用于初步筛选影响因素、确定最佳工艺条件等。
3.因素水平实验设计：因素水平实验设计是在研究过程中，对多个因素的水平进行考察，以确定不同因素水平对实验结果的影响。
因素水平实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等来进行。
它的优点在于可以同时考察多个因素，从而更准确地了解各因素的影响。
4.响应面实验设计：响应面实验设计是在因素水平实验设计的基础上，通过响应面分析方法来建立因素与响应变量之间的数学模型，进而优化实验过程。
响应面实验设计可以通过调整实验参数来查找最佳的实验条件，以达到最佳的实验结果。
响应面实验设计通常具有较高的预测能力和优化效果。
5.组合实验设计：组合实验设计是将多个因素按照不同的水平组合起来进行实验，以研究不同因素水平组合对结果的影响。
组合实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等进行设计。
组合实验设计的优点在于可以同时考察不同因素的相互作用，从而得到更准确的实验结果。
除了上述常用的实验设计方法，还有很多其他的特殊实验设计方法，如因素嵌套实验设计、重复测量实验设计、区组实验设计等，这些方法可以根据具体情况选择使用。
在实际应用中，实验设计方法的选择应根据研究目的、易操作性、资源限制、样本大小、预期效应大小等因素进行综合考虑。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
一、完全随机化实验设计
完全随机化实验设计是指在实验过程中，采用完全随机方式将试验对象分配到对照组和试验组，从而对比实验效果的设计。
它包含完全随机化设计和均衡化设计，它们之间的主要区别是完全随机化设计有可能使得对照组和试验组的成员分布存在较大的不平衡，而均衡化设计将对照组和试验组的成员分布使尽可能保持平衡。
完全随机化实验设计有几个主要优点：其一，它可以有效消除实验过程中可能产生的变量因素的影响；其二，它可以更加有效的控制实验中潜在的变量因素；其三，它可以有效地消除可能存在的样本间的差异，以确保实验结果的准确度；其四，它可以使实验组的样本在实验结果中尽可能近似，从而提高实验结果的有效性。
完全随机化实验设计也有一些缺点，其一，它可能在实验过程中造成实验组和对照组的成员分布有较大的不平衡；其二，它可能在实验过程中出现实验组中一些变量的较大差异，从而影响实验结果的准确性。
二、分层实验设计
分层实验设计是使用层次实验设计技术，在实验中将试验对象分成若干层次，每个层次的对象具有较平均的特征，以控制实验结果的设计。
有下列四种实验设计及操作
有下列四种实验设计及操作
1. 随机对照实验设计，随机对照实验设计是一种常用的实验设
计方法，它通过随机分配实验对象到对照组和实验组，以消除实验
结果的干扰因素，从而得出准确的实验结论。
在操作上，需要先确
定实验的研究目的和假设，然后随机分配实验对象到不同的组别，
进行实验操作，并记录数据，最后进行数据分析和结论推断。
2. 重复测量实验设计，重复测量实验设计是一种实验设计方法，通过对同一实验对象进行多次测量，以减少实验误差，提高实验结
果的可靠性。
在操作上，需要确定实验对象的选择和测量指标，进
行多次测量，并对数据进行统计分析，从而得出实验结论。
3. 因子实验设计，因子实验设计是一种多因素实验设计方法，
通过研究多个因素对实验结果的影响，以揭示不同因素之间的相互
作用。
在操作上，需要确定实验因子的选择和水平，进行实验操作，并记录数据，然后进行方差分析等统计方法，从而得出不同因素对
实验结果的影响。
4. 交叉实验设计，交叉实验设计是一种实验设计方法，通过对
不同实验因素进行交叉组合，以研究不同因素之间的交互作用。
在
操作上，需要确定实验因素的选择和交叉组合方式，进行实验操作，并记录数据，最后进行数据分析，得出不同因素交互作用的结论。
以上是对四种实验设计及操作的简要介绍，每种实验设计都有
其特定的操作步骤和数据处理方法，需要根据具体实验目的和假设
进行操作。
实验设计方法有哪些
实验设计方法有哪些实验设计是科学研究中的一个重要环节，是确定并实施科学实验的计划和步骤，以达到科学研究目的的方法和过程。
实验设计方法根据研究目的和需求的不同可分为多种类型，下面将介绍其中一些常用的实验设计方法。
1. 随机化对照实验设计（Randomized Control Trial, RCT）：这是一种在实验研究中常用的实验设计方法，它通过将研究对象随机分配到实验组和对照组，以降低研究中其他因素对结果的干扰。
RCT主要用于评估某种干预措施（例如新药、新疗法等）的效果，对结果进行显著性统计分析，从而判断是否存在因果关系。
2. 前后实验设计（Before-and-After Design）：该实验设计方法在实验开始之前和之后对实验群体进行多次观测或测量，比较实验前后的变化，以确定干预措施对变量的影响。
该方法常用于评估政策、项目或干预措施的效果。
3. 重复测量实验设计（Repeated Measures Design）：该设计方法在一个实验中对同一组被试进行多次测量，以评估干预措施对被试在时间上的变化效应。
这种设计方法常用于追踪长期治疗的效果。
4. 因子设计实验（Factorial Design）：这种实验设计方法通过在实验中考虑多个自变量以及它们之间的交互作用，来深入研究各个因素的影响。
因子设计实验可以帮助研究者更全面地了解各个自变量对因变量的影响。
5. 嵌套设计实验（Nested Design）：这种实验设计方法适用于实验中存在层次结构的情况，其中某些因素或处理因素被嵌套在其他因素中。
这种嵌套设计实验可以帮助研究者评估不同因素对实验结果的影响。
6. 反事实实验设计（Counterfactual Design）：该实验设计方法通过对同一组个体进行对照，比较干预组和对照组的不同，来评估某种干预措施的效果。
反事实实验设计常常用于评估社会政策或干预措施的影响，例如评估政策改革对就业情况的影响等。
7. 实验蒙特卡罗方法（Experimental Monte Carlo Methods）：实验蒙特卡罗方法是指利用计算机模拟来进行实验设计的一种方法。
实验设计方法
实验设计方法实验设计方法是科学研究中至关重要的一步，它是为了解决特定研究问题或验证研究假设而设计的计划和程序。
好的实验设计方法能够保证研究的可靠性和有效性，提供可重复的实验结果。
本文将介绍一些常见的实验设计方法，包括完全随机设计、区组设计、因子设计和响应面设计。
一、完全随机设计完全随机设计是最简单、基础的实验设计方法之一。
它的特点是实验对象随机分配到不同的处理组，每个处理组在实验开始时具有相同的特征。
完全随机设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 随机将研究对象分配到不同的处理组；4. 实施实验，并记录相关数据；5. 统计和分析实验结果，得出结论。
二、区组设计区组设计是实验设计中常用且较为复杂的一种方法。
它适用于实验变量间有相互作用的情况，能够减小误差的影响。
区组设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 将实验对象分成几个相似的区组；4. 在每个区组内进行完全随机设计；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
三、因子设计因子设计是一种用于研究因子对实验结果影响的方法，它能够确定各个因子的主效应和交互效应。
因子设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
四、响应面设计响应面设计是一种用于优化实验条件的方法，通过对响应变量在不同处理下的观察和测量，建立响应面模型，并确定最佳处理条件。
响应面设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 在不同处理情况下，观察和测量响应变量；6. 建立响应面模型，确定最佳处理条件；7. 实施实验，并记录相关数据；8. 统计和分析实验结果，得出结论。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法在科学研究中，实验设计是一种重要的方法，它可以帮助研究人员确定变量之间的关系，并找出因果关系。
下面将介绍四种常用的实验设计方法。
1.随机控制实验设计随机控制实验设计是一种常见且基本的实验设计方法。
在这种设计中，研究人员随机将实验参与者分为实验组和对照组。
实验组接受研究人员的处理，而对照组不接受处理，作为参照。
两组之间只有实验因素不同，其他条件保持一致。
这种设计的目的是通过比较实验组和对照组的结果，来确定处理是否对实验结果产生影响。
例如，假设你想研究其中一种药物对疾病治疗的有效性。
你可以将患有该疾病的患者随机分为两组，一组接受药物治疗，另一组接受安慰剂。
通过比较两组患者的治疗结果，你可以评估药物的效果。
2.实验和对照组设计实验和对照组设计是一种常见的实验设计方法，尤其适用于需要进行长期监测的实验研究。
在这种设计中，研究人员将实验参与者分为实验组和对照组，两组在实验前进行基线测量，在实验期间进行干预和操作，最后再次进行测量。
例如，你想研究一种新的减肥方法。
你可以将参与者随机分为实验组和对照组，两组在实验前进行身高、体重、体脂率等测量。
实验组接受新的减肥方法，对照组则保持原有的生活方式。
在实验期间，你可以记录两组参与者的日常饮食和运动情况。
最后，在实验结束后，你可以再次测量两组参与者的身体参数，比较实验组和对照组的减肥效果。
3.因子设计因子设计是一种实验设计方法，用于研究多个因素对结果的影响。
在这种设计中，研究人员根据预测因素的影响程度和重要程度，选择和调整不同因素的组合。
通过系统地改变不同因素的水平，研究人员可以确定不同因素对结果的影响。
例如，假设你想研究环境因素对植物生长的影响。
你可以选择光照强度、温度和水分等因素作为独立变量，通过在不同水平设置这些因素，观察植物的生长情况。
通过统计分析，你可以确定不同因素对植物生长的作用效果以及它们之间的相互作用。
4.配对设计配对设计是一种实验设计方法，用于降低由于个体差异引起的误差。
常用的实验设计方法
2）用随机数字表分组
例13.14 按完全随机设计方法将10只小鼠随机分配到甲、乙两组。
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：
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。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。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。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
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。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。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。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
(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
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）
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的真实可靠、正确。* • 8.采用正确的统计方法分析资料。
实验（试验）设计方法概述
• 实验（试验）设计包括专业和统计学设计。 • 专业设计考虑： • 确定研究的被试因素个数与水平数，受试
对象、效应指标，可控的非处理因素等。
• .统计设计方法选择： • 1.根据研究对象、可行性和结果要求精度。 • 2.依据要说明因素数量。
• 3.异体配对：主要为平行研究两处理的比 较，满足条件都可用此方法。
3.随机区组设计
• 区组也称为单位组（block）或配伍组，是 配对设计的扩展。
• 设计方法： • 1）研究对象按规定条件进行配伍（区组） • 2）区组内的对象数=处理组数
3）在区组内随机化分组，分配各处理。
（规定条件是指希望控制的非处理因素）
4.7
5.5
配对和区组设计优缺点
• 1.配对（区组）控制非处理因素对结 果影响，各处理组间均衡性较好。减少 实验误差.
• 2.样本例数少于完全随机分组例数。 • 3.统计检验效率高。 • 局限： • 临床研究和人群研究满足一定数量异
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
（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。
• 统计分析方法：两组或多组的t检验 或方差分析、χ2等。
完全随机分组同期研究的设计模式
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 . . .
计方法。 • 包括有： • 同体配对：用处理前后的比较或同个体两
个器官给予不同处理比较。 • 异体配对：不同个体组成对子，每对子中
之一随机给予不同水平的处理。
配对设计
• 应用范围： • 1.自身试验前后配对 了解单个处理的效果，
多用于急性和短期试验，临床研究观察短 期治疗效果。
• 2.同体左右的配对 多用于局部用药研究、 两种检验方法对同标本的对比。
干预（试验、实验）研究
• 设计中的三个基本要素： • 1.实验因素：是人为施加于研究对象，需研
究的因素。一般是单因素研究。但可以设置 多因素研究。 • 2.受试对象：为人、动物、标本。 • 对象在来源、条件大致一致。 • 3.试验效应：反映处理因素变化的指标。 • 有主要效应指标（有关联性、客观性）和次 要指标。
• 研究对象：高血脂病人
• 处理因素：降血脂药
• 因素水平：服降血脂新药分为2.4g组，
•
4.8g组， 7.2g组， 安慰剂组
• 试验效应指标：低密度脂蛋白
• 特点：每个研究对象只接受该处理的一个水平。
两因素设计
• 例：研究蛋白含量因素（A），分为正常（a1） 和缺乏（a2）组，脂肪含量因素（B），分为正 常（b1）缺乏（b2）组，对大鼠的营养状况研究。 16只大鼠按完全随机化方法分到以下4组做试验。
• 一种研究要最有效的实行，需 要科学的设计方法，使得收集的数 据适宜统计学方法的分析，得出客 观和有效的结论。
•
• 任何研究都存在两个问题：设 计方法和统计分析，二者是紧密相 连的，分析的方法依赖所用的设计。
科研设计的步骤和内容
• 1.提出研究问题和假设 • 2. 选择研究对象、确定研究因素和对照组。 • 3. 确定测量指标与标准化和量化 • 4.选择恰当的统计设计方法* • 5.科学估计样本含量* • 6.随机化分组和抽样 • 7.避免机遇、偏倚造成的误差，确保结果
•
研究对象
•
•
纳入符合标准的研究对象
•
随机化分组
•
试验组
试验 措施
•
• 有效 无效
对照组
对照 措施
有效 无效
• 优缺点：
• 设计简单，适应面广，可分两 组或多组，组间例数可等或不等。 在例数较少时（临床研究）采用该 设计，组间的均衡性较低。因此采 用该设计实验样本例数较多。
•
2.配对设计
• 配对的含义： • 指将研究对象按某些特征配成对子的设
序号 3 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 3 . . .
• 规定：序号为1分到甲组，2为乙组，3为丙组。
用二氧化硅50mg对15只大鼠染尘不同 时期后全肺湿重的结果
• 区组号 染尘1月 3月 6月
•1
3.3
4.4
3.6
•2
3.6
4.4
4.6
•3
4.3
3.6
5.1
•4
4.1
4.5
5.0
•5
4.2
•
4种处理组某营养指标结果
•
a1b1 a1b2
a2b1a2b2• Nhomakorabea15
18
20
25
•
21
23
28
37
•
25
28
19
35
•
32
35
26
40
•
一、常用实验（试验）设计
实验的定义是： 对研究变量（x）做有目的改变， 使他能看到和识别引起反应变量
（y）的变化。
实验研究的目的
• 1. 确定那些实验因素变量（x）对效 应指标（y） 是有影响的
实验因素
• 单因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素只有一个，因素包括g（g≥2）个水平， 目的：分析不同水平实验结果是否有差别。
• 多因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素不只一个，各因素的水平为≥2，分析 某因素不同水平的结果有无差别，分析多 因素对实验结果有无交互作用。
例4-2：表4-3 研究一种降血脂新药的临 床疗效
• 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
实验（试验）设计方法概述
• 实验（试验）设计包括专业和统计学设计。 • 专业设计考虑： • 确定研究的被试因素个数与水平数，受试
对象、效应指标，可控的非处理因素等。
• .统计设计方法选择： • 1.根据研究对象、可行性和结果要求精度。 • 2.依据要说明因素数量。
• 3.异体配对：主要为平行研究两处理的比 较，满足条件都可用此方法。
3.随机区组设计
• 区组也称为单位组（block）或配伍组，是 配对设计的扩展。
• 设计方法： • 1）研究对象按规定条件进行配伍（区组） • 2）区组内的对象数=处理组数
3）在区组内随机化分组，分配各处理。
（规定条件是指希望控制的非处理因素）
4.7
5.5
配对和区组设计优缺点
• 1.配对（区组）控制非处理因素对结 果影响，各处理组间均衡性较好。减少 实验误差.
• 2.样本例数少于完全随机分组例数。 • 3.统计检验效率高。 • 局限： • 临床研究和人群研究满足一定数量异
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
（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。
• 统计分析方法：两组或多组的t检验 或方差分析、χ2等。
完全随机分组同期研究的设计模式
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 . . .
计方法。 • 包括有： • 同体配对：用处理前后的比较或同个体两
个器官给予不同处理比较。 • 异体配对：不同个体组成对子，每对子中
之一随机给予不同水平的处理。
配对设计
• 应用范围： • 1.自身试验前后配对 了解单个处理的效果，
多用于急性和短期试验，临床研究观察短 期治疗效果。
• 2.同体左右的配对 多用于局部用药研究、 两种检验方法对同标本的对比。
干预（试验、实验）研究
• 设计中的三个基本要素： • 1.实验因素：是人为施加于研究对象，需研
究的因素。一般是单因素研究。但可以设置 多因素研究。 • 2.受试对象：为人、动物、标本。 • 对象在来源、条件大致一致。 • 3.试验效应：反映处理因素变化的指标。 • 有主要效应指标（有关联性、客观性）和次 要指标。
• 研究对象：高血脂病人
• 处理因素：降血脂药
• 因素水平：服降血脂新药分为2.4g组，
•
4.8g组， 7.2g组， 安慰剂组
• 试验效应指标：低密度脂蛋白
• 特点：每个研究对象只接受该处理的一个水平。
两因素设计
• 例：研究蛋白含量因素（A），分为正常（a1） 和缺乏（a2）组，脂肪含量因素（B），分为正 常（b1）缺乏（b2）组，对大鼠的营养状况研究。 16只大鼠按完全随机化方法分到以下4组做试验。
• 一种研究要最有效的实行，需 要科学的设计方法，使得收集的数 据适宜统计学方法的分析，得出客 观和有效的结论。
•
• 任何研究都存在两个问题：设 计方法和统计分析，二者是紧密相 连的，分析的方法依赖所用的设计。
科研设计的步骤和内容
• 1.提出研究问题和假设 • 2. 选择研究对象、确定研究因素和对照组。 • 3. 确定测量指标与标准化和量化 • 4.选择恰当的统计设计方法* • 5.科学估计样本含量* • 6.随机化分组和抽样 • 7.避免机遇、偏倚造成的误差，确保结果
•
研究对象
•
•
纳入符合标准的研究对象
•
随机化分组
•
试验组
试验 措施
•
• 有效 无效
对照组
对照 措施
有效 无效
• 优缺点：
• 设计简单，适应面广，可分两 组或多组，组间例数可等或不等。 在例数较少时（临床研究）采用该 设计，组间的均衡性较低。因此采 用该设计实验样本例数较多。
•
2.配对设计
• 配对的含义： • 指将研究对象按某些特征配成对子的设
序号 3 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 3 . . .
• 规定：序号为1分到甲组，2为乙组，3为丙组。
用二氧化硅50mg对15只大鼠染尘不同 时期后全肺湿重的结果
• 区组号 染尘1月 3月 6月
•1
3.3
4.4
3.6
•2
3.6
4.4
4.6
•3
4.3
3.6
5.1
•4
4.1
4.5
5.0
•5
4.2
•
4种处理组某营养指标结果
•
a1b1 a1b2
a2b1a2b2• Nhomakorabea15
18
20
25
•
21
23
28
37
•
25
28
19
35
•
32
35
26
40
•
一、常用实验（试验）设计
实验的定义是： 对研究变量（x）做有目的改变， 使他能看到和识别引起反应变量
（y）的变化。
实验研究的目的
• 1. 确定那些实验因素变量（x）对效 应指标（y） 是有影响的
实验因素
• 单因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素只有一个，因素包括g（g≥2）个水平， 目的：分析不同水平实验结果是否有差别。
• 多因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素不只一个，各因素的水平为≥2，分析 某因素不同水平的结果有无差别，分析多 因素对实验结果有无交互作用。
例4-2：表4-3 研究一种降血脂新药的临 床疗效
• 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