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实验设计

实验设计. 统计描述 统计推断. 参数估计 假设检验. 统计工作的步骤. 设计 搜集资料 整理资料 分析资料. 专业设计 ：选题、查阅文献、假说、预试验 统计设计 ：对象、分组、数量、指标、分析方法 设计好： （ 1 ）既省又可靠 （ 2 ）可估计误差 （ 3 ）获取多方面知识 设计不好：（ 1 ）杂乱无章、虽多犹无 （ 2 ）只能罗列现象、无规律可言.

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实验设计

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Presentation Transcript

  1. 实验设计

  2. 统计描述 统计推断 参数估计 假设检验 统计工作的步骤 设计 搜集资料 整理资料 分析资料

  3. 专业设计：选题、查阅文献、假说、预试验 统计设计：对象、分组、数量、指标、分析方法 设计好： （1）既省又可靠 （2）可估计误差 （3）获取多方面知识 设计不好：（1）杂乱无章、虽多犹无 （2）只能罗列现象、无规律可言

  4. To call in the statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination: he may be able to say what the experiment died of — Fisher

  5. 根据是否对研究对象施加干预措施（处理因素），医学研究可分为：根据是否对研究对象施加干预措施（处理因素），医学研究可分为： 调查研究：指对特定对象群体进行调查，影响被调查者的因素是客观存在的，研究者只能被动地观察和如实记录 实验研究：研究者根据研究目的人为地对受试对象（包括人和动物）设置干预措施，控制非干预措施的影响，总结干预因素的效果

  6. 调查研究 实验研究： 实验研究 临床试验： 社区干预试验： 调查设计 动物、标本 人 社区人群 实验设计

  7. 一、实验设计的特点 1.能认为设置处理因素 2.可以随机化分组 3.能有效地控制误差，节省人、财、物力，提高效率

  8. 处理因素 受试对象 实验效应 血压值 降压药 高血压病人 二、实验设计的基本要素

  9. （一）处理因素 处理因素:即研究因素，是研究者通过实验来科学地考察其作用大小的因素 非处理因素：影响实验结果，对正确评价处理因素的作用有一定干扰的因素 选择处理因素时要注意： 1.抓实验中的主要因素 2.分清处理因素和非处理因素 3.处理因素必须标准化

  10. （二）受试对象 1.动物的选择 种类、品系、年龄、体重、窝别、营养… 2.人的选择： 遵循医德的要求 明确纳入和排除的标准

  11. （三）实验效应 1.选择观察指标的基本原则： 客观性、精确性、灵敏性、特异性 2.指标的观察： 要避免偏倚

  12. 三、实验设计的基本原则 对照原则 随机原则 重复原则

  13. + 实验组： + 处理效应 处理因素 非处理因素 非处理效应 对照组： 非处理因素 非处理因素 非处理效应 比较结果： 处理因素 处理效应 （一）对照的原则 1.对照的意义： 使实验组和对照组的非处理因素一致，从而使处理因素的效应得以显露

  14. 2.常见的对照形式： 空白对照:对照组不加任何处理因素 安慰剂对照:假干预对照 实验对照:施加基础实验条件（非处理因素） 标准对照:以现有的标准或正常值作对照 自身对照:实验在同一受试对象上进行 相互对照:几个实验组互相对照 历史对照:以过去的研究结果作对照

  15. 安慰剂(placebo)：通常用乳糖、淀粉、生理盐水等成分制成，不加任何有效成分，但外形颜色、大小、味道与试验药物或制剂极为相近。安慰剂(placebo)：通常用乳糖、淀粉、生理盐水等成分制成，不加任何有效成分，但外形颜色、大小、味道与试验药物或制剂极为相近。 在所研究的疾病尚无有效的防治药物或使用安慰剂后对研究对象的病情无影响时才使用

  16. （二）随机的原则 随机化：每一个受试对象都有同等的机会被分配到任何一组 随机≠“随便” 随机分配的方法： 抽签、随机数字表、计算器（机）

  17. （三）重复的原则 重复：就是实验要有足够的样本含量 样本含量太大，浪费人力、财力、物力，增加系统误差出现的可能性。 样本含量不足，检验效能（Power，1－β）偏低，导致总体中本来具有的差异无法检验出来

  18. 1.影响样本含量大小的因素： 1）第一类错误的概率α： 2）第二类错误的概率β： 3）处理组间的差别δ： 4）总体标准差σ：

  19. 2.确定样本含量时应当具备的条件： α：常取0.05 1－β：检验效能 常取0.80 检验效能：即在特定的α水准下若总体间确实存在着差异，此时该次实验能发现此差异的概率。 δ：可根据专业上有意义的差值代替 σ：由样本标准差代替、查阅文献…

  20. 3.确定样本含量的用途： 估算达到有统计学意义的最低样本含量 估计检验效能

  21. 4.常用的估计样本含量的方法 1）样本均数和总体均数的比较 注意：α可取单双侧 β只取单侧

  22. 2）配对设计和交叉实验的样本含量估计：

  23. 3）两样本均数比较时的样本含量：

  24. 4）样本率与总体率比较时的样本含量：

  25. 5）两样本率比较时的样本含量：

  26. (一) 完全随机设计 (二) 配对设计 (三) 随机区组设计 (四) 析因试验设计 (五) 拉丁方设计 (六) 正交设计 (七) 交叉设计 四、常用的实验设计方法

  27. 常用的调查方法 五、调查研究 1.普查 2. 抽样调查 3. 典型调查

  28. 四种基本抽样方法： 单纯随机抽样 机械抽样 分层抽样 整群抽样

  29. 1.单纯随机抽样： 将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号

  30. 2.机械抽样 又称系统抽样、等距抽样。随机选取第一个个体后，其余个体按一定数字规律来抽取。 优点：易于理解、简便易行。 缺点：总体有周期或增减趋势时，易产生偏性

  31. 3.分层抽样 又称分类抽样，将总体按某项特征分层，再从每层内抽取观察单位组成样本。 有按比例分配和最优分配。 优点：样本代表性好，抽样误差减少 便于不同层采用不同的抽样方法 便于对各层独立进行分析

  32. 4.整群抽样 总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。 优点：便于组织、节省经费。 缺点：抽样误差大于单纯随机抽样 误差从大到小依次为: 整群抽样>单纯随机抽样>系统抽样>分层抽样

  33. 误差和偏倚 误差(error)：实测值与真值之差 随机误差：由随机因素引起 不可避免 非随机误差： 系统误差：其值恒定不变或遵循着一定的规律变化，如仪器未校正时引起的误差 非系统误差：又称为过失误差 偏倚(bias)：是系统误差，因对某些非处理因素未加严格控制、使这些非处理因素对试验效应产生干扰而引起

  34. 盲法的应用： 单盲：仅患者不知道其处理措施的内容 双盲：研究课题的主持人采取措施使参与研究的研究者和研究对象都不知道实验过程中谁接受处理、谁接受对照(一般使用安慰剂或标准药物) 三盲：研究课题的主持人、研究者、研究对象都不知道，在总结时再公布各自的内容（生产药物的厂房知道）

  35. 练习： 1.实验设计的基本原则： A.随机化、盲法、设置对照 B.重复、对照、随机化 C.随机化、盲法、配对 D.处理因素、受试对象、实验效应 E.重复、盲法、随机化

  36. 练习： 2.实验设计的基本要素是： A.随机化、盲法、设置对照 B.重复、对照、随机化 C.随机化、盲法、配对 D.处理因素、受试对象、实验效应 E.处理因素、测量指标、实验效应

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