1科研設計及統計分析中存在的問題

一、科研三要素與論文題

二、科研設計中專業設計與統計學設計三、統計方法選擇及流程圖

四、統計圖表中的問題2一、科研三要素與論文題

處理因素受試對象實驗效應1、不同劑量噴他佐辛對老年患者脊麻效果的臨床觀察2、Lak細胞治療慢性活動性乙肝病人的療效觀察3、65例小兒急性偏癱臨床與CT分析4、吸入C02對心臟活動的影響5、吸入3%C02過程中人體ECG的變化6、腹腔鏡治療新生兒腹股溝斜疝可行性研究3二、科研設計的基本內容

科研設計應包括兩類設計：一為專業設計、一為統計設計。其統計設計的基本內容是：

1,圍繞研究目的，確定統計設計方案。

2,合理安排處理因素，及水平。

3,確定受試對象的取舍、如何分組及樣本例數的確定。（重復原則）

4,確定實驗方法及觀察指標。（主、客觀指標）

5,如何控制誤差；（系統誤差、抽樣誤差）

6,如何實施實驗；如何收集實驗數據；

7,確定統計分析方法。（見統計方法流程圖）4

專業設計統計設計要求：運用專業理論、技術設計運用統計學知識和方法設計內容：確定實驗對象、觀察指標、確定設計方案，資料的收集，材料、方法等。分析指標及分析方法。

目的：完成科研課題，驗證假設，減小誤差，提高效率，保證樣保證課題的先進性本的代表性、可靠性、可重復性

科研設計內容Goto15

實驗研究設計的幾種型式(一)，完全隨機設計（Completelyrandomdesign)

又稱作單因素設計，用于兩個均數或多個均數的比較。該設計有兩種分組方式：

1,采用隨機方法分別從不同總體中抽樣，獲得代表不同總體的樣本。

2,采用隨機的方法將每個對象分配到各處理組中。完全隨機設計優點：簡單易行缺點：實驗效率低，只能分析一個因素。完全隨機設計的實驗結果其統計方法：

1,兩處理組的均數比較常用t檢驗或秩和檢驗。

2,多個處理組的均數比較常用方差分析或秩和檢驗。兩兩比較采用q檢驗。6例：將16只小鼠分為甲、乙、丙、丁四組用隨機排列表，選用第5行1～16排列。編號12345678隨機號1601140710030211

編號910111213141516隨機號0609120513081504隨機號隨機區組設計

1～4分在甲組：2、7、6、16.5～8乙組：12、9、4、14.9～12丙組：10、5、8、11.13～16丁組：13、3、15、1.7(二)，配對設計（paireddesign)

是將受試對象按一定條件或某些特征配成對子，然后把每對中的兩個受試者隨機分配到實驗組和對照組。配對設計的形式有：

1,自身配對設計：是對同一受試對象給予兩種處理或同一對象處理前后的比較

2,同源配對設計：選擇同一窩的兩只動物配成一對，用隨機的方法確定每一對中的一只動物接受A處理，另一只接受B處理。

3,異體配對設計：將兩個條件相似的受試對象配成一對，然后用隨機的方法確定每一對中的一個受試對象接受A處理，另一個接受B處理。

配對設計的優點：是受試對象間的個體差異小，處理組間均衡性好。缺點：要求條件比較嚴格，實踐中不易達到。配對設計資料的統計處理常用：配對t檢驗或秩和檢驗。8

異體配對資料對子號新藥組安慰劑組差值d1364592456520365705455651056563-2660600742519按配對處理按組間處理

=7.29s=7.3=52.57=59.86Sx=2.76Sc=10.32t=2.64P<0.05Sx-x=5.52(11.6,8.8)t=1.32P>0.059

（三）、析因設計（Factorialdesign)

是將兩個或多個因素的各個水平進行排列組合，交差分組進行實驗，用于分析各因素、各水平的交互作用，尋求最佳組合。析因設計的優點：

1,可用于多因素、多水平實驗研究，并能分析它之間有無交互作用。

2,析因分析能充分地利用原始數據。

3,析因分析估計出的效應及交互作用獨立于其它效應。效因分效的缺點：當實驗因數多時，所需實驗排列組合巨增，實踐起來較麻煩。常用2X2析因分析。舉例：四種治療缺鐵性貧血方法的療效比較

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四種治療缺鐵性貧血方法的比較(RBC增加量）食療食療＋A藥食療＋B藥食療＋A+B0.81.30.82.10.91.21.12.20.71.11.02.0∑X2.43.63.06.30.81.21.02.1

方差分析結果：

A藥F=169

P＜0.0１

B藥F=91

P＜0.0１Ａ＋Ｂ藥F=36Ｐ＜０.０１11A,B藥交互作用表

B藥合計不用用

A不用0.81.01.8

藥用1.22.13.3

合計2.03.15.1

分析：A+B療效=2.1–0.8=1.3A藥療效=1.2–0.8=0.4B藥療效=1.0–0.8=0.2A+B協同療效=1.3–0.4–0.2=0.712（四），拉丁方設計（Latinsquaredesign)

拉丁方是由拉丁字母組成的方陣。例：3×3的拉丁方ABCBCACBABCAABCBACCABCABACB

若實驗過程涉及到三個因素，各個因素間無交互作用且水平數相同，可用拉丁方設計。拉丁方設計的優點：

1,安排三個因素，實際進行二個因數實驗，另一個因數化整為零，檢驗效率高。

2,本設計可看成是縱橫為配伍設計，因而均衡性好。

3,節省大量實驗對象。拉丁方設計的缺點：

1,每個實驗條件下（即每個格子）只做一次實驗，因而重復性差，可用增加拉丁方的個數耒彌補。

2,要求三個因素相互獨立，無交互作用，并且各因數的水平數相同。13

拉丁方設計舉例：大鼠不同時辰針刺強度差別與下丘腦交叉上核功能活動之間關系的研究。系三個因素，三個水平的設計。一，動物處理時間二，體重（克）三，針刺強度甲,子時（1點）1,80A，不刺乙,卯時（7點）2,160B，針刺10分丙,午時（13點）3,240C，電針10分

若用完全隨機設計：33=27組次若每組次用5只動物則27×5=135只若用拉丁方設計只需9～18只其設計方案是

14

拉丁方設計方案（３×３的拉丁方）體重

123

時甲ABC

乙BCA

辰丙CAB

資料結果用“三因素方差分析方法”處理15

科研設計的基本內容——2、3

科研設計應包括兩類設計：一為專業設計、一為統計設計。其統計設計的基本內容是：

1,圍繞研究目的，確定統計設計方案。

2,合理安排處理因素，及水平。

3,確定受試對象的取舍、如何分組及樣本例數的確定。（重復原則）

4,確定實驗方法及觀察指標。

5,如何控制誤差；

6,如何實施實驗；如何收集實驗數據；

7,確定統計分析方法。16觀察針刺麻醉效果設計針的粗細：粗、中、細針刺強度：強、中、弱留針時間：15、10、5分三因素三水平3^3=27組x10只=

270只二因素三水平3^2=9x10=90只三因素二水平2^3=8x10=80只二因素二水平2^2=4x10=40只17

重復的原則(principleofreplication)

重復是指實驗次數或例數的問題。即例數問題。重復的目的是：

1,消除非處理因素的影響。

2,使實驗效應更具代表性，反應其真正的客觀規律。例數多少的確定：

1,一般估計法（1）臨床試驗：每組病例≮30例（2）動物實驗：大動物至少3～5只小動物每組10～20只18

（3）根據實驗中影響因素，確定例數重復的原則是控制誤差的一個重要手段。重復的程度表現為實驗例數的多少，即樣本含量。例數太少，不能反映事物的內部規律，會把偶然現象當成規律，得出錯誤結論。影響因素例數可少例數可多資料類型數值變量分類變量變異程度S小S大指標差異大小相關程度密切不密切非實驗因素控制嚴控制不嚴各組例數相等不相等設計方案合理不合理

19各組例數相等，檢驗效率高，例：

一，對照組：N=40治愈率5%（2/40)

實驗組：N=40治愈率25%(10/40)X2=6.27P<0.05

二，對照組：N=20治愈率5%(1/20)

實驗組：N=60治愈率25%(15/60)X2=3.75P>0.0520

科研設計的基本內容——4、5

科研設計應包括兩類設計：一為專業設計、一為統計設計。其統計設計的基本內容是：

1,圍繞研究目的，確定統計設計方案。

2,合理安排處理因素，及水平。

3,確定受試對象的取舍、如何分組及樣本例數的確定。

4,確定實驗方法及觀察指標。(主、客觀）

5,如何控制誤差；系統誤差、抽樣誤差

6,如何實施實驗；如何收集實驗數據；

7,確定統計分析方法。21RichardDoll病人隨機分配表十位數個位數

0123456789

0TCCCTCTTCT1CCTTCTTCTC2TCTCCTCTTC3CTTTTCCCCT4TTTCTCTCCC5TCCTTCTTCC6TTCTCTCCTC7CTTCTCTCCT8CTCCCTCTTT9CCCTCTCTTT22可疑數字的取舍

Grubbs法例0.16、0.17、0.17、0.16、0.18、0.30

X=0.190S=0.054T=2.00(0.168,0.008)Grubbs法T

αn

界值表（α=0.05）n0.05n0.0561.82102.1871.94112.2382.03122.2992.11132.33方差齊性和偏態的簡單判斷1、變異系數cv%=s/x<10%表示變量相對集中>30%變量較為分散，波動大，資料呈偏態資料。2、S1/S2>1以上為方差不齊S2

/S2

>3為方差不齊。說明：S大者為分子，小者為分母。3、數據中有不確定數字如<5或>20等，為偏態資料。4、當樣本例數在100及以上可不進行齊性檢驗。

2425統計學結論要規范

不規范表述：1、P<0.05差異有顯著性，P<0.01差異非常顯著（舊的提法）2、差異相同沒有差異3、有（無）統計學差異4、只寫P>0.05或P<0.05，不寫明是t、F、x2、r等。261、2、增n27多個均數比較不宜用t,而要用F例：A、B、C、D，四組均數（n=10）

用t檢驗時問題在于：

1、重復次數多,6次

2、擴大第一類錯誤1-(1-0.05)6=0.2653、n減少，t檢驗時n為20，資料利用率低。F檢驗時n為40，結論的可靠性高。

28相關系數（r)密切程度判斷1、r不僅憑數字大小下結論，還必須經過假設檢驗P<0.05。2、r的密切程度.不是依據P<0.05或P<0.01。3、r的密切程度應借助r2(決定系數）判斷。例：r=0.3P<0.05r2=0.094、大樣本資料|r|>0.7高度相關

|r|0.4~0.7中度相關

|r|<0.4低度相關2930統計資料

直條圖、復式直條圖、箱式圖—--比較

相對獨立的樣本指標。

間斷型資料圖形圖、百分直條圖----表示各組成部

分的構成情況。

線圖—--表示某現象隨另一現象的

連續型資料

變遷情況