關于常用實驗設計方法第1頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三醫學研究中常用的實驗設計方法有：

1.完全隨機設計2.配對設計3.配伍組設計4.交叉設計5.析因試驗設計6.拉丁方設計7.正交試驗設計

8.均勻設計常用實驗設計方法第2頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三完全隨機設計是根據試驗處理數將全部受試對象隨機地分成若干組，然后再按組實施不同處理的設計。這種設計保證每個受試對象都有相同機會接受任何一種處理，而不受試驗人員主觀傾向的影響。在醫學研究等試驗中，當試驗條件特別是受試對象的初始條件比較一致時，可采用完全隨機設計。這種設計應用了重復和隨機兩個原則，因此能使試驗結果受非處理因素的影響基本一致，真實反映出試驗的處理效應。常用實驗設計方法完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：第3頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三不考慮個體差異的影響，僅涉及一個處理因素，但可以有兩個或多個水平，故亦稱單因素實驗設計。該設計常用于將受試對象按隨機化原則分配到處理組和對照組中，各組樣本例數可以相等，也可以不等，但相等時效率高。優點：設計和統計分析方法簡單易行；缺點：只分析一個因素，不考慮個體間的差異，因而要求各觀察單位要有較好的同質性，否則，需擴大樣本含量。常用實驗設計方法完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：第4頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法先將實驗對象編號，按預先規定，利用隨機排列表（或隨機數字表）的隨機數字將實驗對象隨機分配到各組中去（用隨機排列表進行分組時，各組例數相等；用隨機數字表進行分組時，各組例數常不相等，故常用前者）。例：按完全隨機設計方法將10只小鼠隨機分配到甲、乙兩組。常用實驗設計方法完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：第5頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

二、試驗結果的統計分析

對于完全隨機試驗的統計分析，由于試驗處理數不同，統計分析方法也不同。

（一）處理數為2

兩個處理的完全隨機設計也就是非配對設計，對其試驗結果采用非配對設計的t檢驗法進行統計分析。完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：常用實驗設計方法第6頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

（二）處理數大于2

若獲得的資料各處理重復數相等，則采用各處理重復數相等的單因素試驗資料方差分析法分析；若在試驗中，因受到條件的限制或受試動物出現疾病、死亡，或病人中途退出等使獲得的資料各處理重復數不等，則采用各處理重復數不等的單因素試驗資料方差分析法分析。完全隨機設計的優缺點

完全隨機設計是一種最簡單的設計方法，主要優缺點如下：完全隨機設計的主要優點

1、設計容易

處理數與重復數都不受限制，適用于試驗條件、環境、試驗動物差異較小的試驗。完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：常用實驗設計方法第7頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

2、統計分析簡單

無論所獲得的試驗資料各處理重復數相同與否，都可采用t檢驗或方差分析法進行統計分析。

（二）完全隨機設計的主要缺點

1、由于未考慮非試驗因素的影響，將其歸入試驗誤差，試驗誤差較大，試驗的精確性較低。

2、在試驗條件、環境、試驗動物差異較大時，不宜采用此種設計方法。常用實驗設計方法完全隨機設計（completelyrandomdesign）

：第8頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三將受試對象按配對條件配成對子，再按隨機化原則把每對中的兩個個體分別分配到實驗組或對照組。常用于動物實驗。配對條件：一般以主要的非實驗因素作為配比條件。動物實驗中，常將同性別、同窩別、體重相近的兩個動物配成一對；人群試驗中，常將性別和年齡、生活條件、工作條件相同或相近的兩個人配成對子。某些醫學實驗研究中的自身對照也可看作是配對設計，如某指標治療前后的比較（平行樣本）；同一受試對象不同部位、不同器官的比較；同一標本不同檢測方法的比較。配對設計（paireddesign）：常用實驗設計方法第9頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法例試將已配成10對的20只小鼠隨機分配到甲、乙兩組。先將小鼠編號，如第一對第一受試者編號為1.1，第二受試者編號為1.2，余仿此。再從隨機排列表中隨機指定某行，例如第6行，依次將0~9之間的隨機數字錄于受試者編號下，舍去10~19之間的數字，并規定隨機數字為奇數時取甲乙順序，偶數時取乙甲順序。常用實驗設計方法配對設計（paireddesign）：第10頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三分組結果

甲組：1.2、2.2、3.1、4.2、5.1、6.2、7.1、

8.2、9.1、10.1

乙組：1.1、2.1、3.2、4.1、5.2、6.1、7.2、

8.1、9.2、10.2設計方法常用實驗設計方法配對設計（paireddesign）：第11頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

配對設計（paireddesign）

：第12頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三配對設計是處理數為2的隨機區組設計。其優點是結果分析簡單，試驗誤差通常比非配對設計小，但由于試驗對象配對要求嚴格，不允許將不滿足配對要求的試驗對象隨意配對。常用實驗設計方法配對設計（paireddesign）：第13頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三相當于配對的擴展，即將幾個受試對象按一定條件配成區組，再將每一區組的受試對象隨機分配到各個處理組中。隨機區組設計(randomizedblockdesign)

A接受甲處理實驗對象→配成區組→隨機分配區組中

B接受乙處理

C接受丙處理

D接受丁處理常用實驗設計方法第14頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三隨機區組設計(randomizedblockdesign)根據局部控制的原則，如將同窩、同性別、體重基本相同的動物劃歸一個區組，每一區組內的動物數等于處理數，并將各區組的試驗動物隨機分配到各處理組，這種設計稱為隨機區組設計。常用實驗設計方法第15頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法例按體重和年齡為配比條件將12只雌性小鼠配成4個區組，試對每個區組內的3只小鼠隨機分配，分別給予甲、乙、丙3種飼料。常用實驗設計方法隨機區組設計(randomizedblockdesign)第16頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法先給動物編號：第1配伍組為1~3號，第2配伍組為4~6號，第3配伍組為7~9號，第4配伍組為10~12號；再從隨機排列表中，任意指定連續的4行，如第12~15行，每行只取隨機數字1~3，其余舍去，依次列于各配伍組的受試者編號下，并規定隨機數字為1的小鼠喂以甲飼料，為2的小鼠喂以乙飼料，為3的小鼠喂以丙飼料。分配結果如下：隨機區組設計(randomizedblockdesign)第17頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三隨機區組設計的優缺點

（一）隨機區組設計的主要優點

1、設計與分析方法簡單易行。2、在對試驗結果進行分析時，能將單位組間的變異從試驗誤差中分離出來，有效地降低了試驗誤差，因而試驗的精確性較高。3、把條件一致的受試動物分在同一區組，再將同一區組的受試動物隨機分配到不同處理組內，加大了處理組之間的可比性。常用實驗設計方法隨機區組設計(randomizedblockdesign)第18頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

（二）隨機區組設計的主要缺點

當處理數目過多時，各區組內的受試動物數數目也過多，要使各單位組內受試動物的初始條件一致將有一定難度，因而在隨機區組設計中，處理數以不超過20為宜。配對與配伍組設計是按配比條件配對或配伍，考慮了個體差異的影響，可分析處理因素和個體差異對實驗效應的影響，所以又稱兩因素實驗設計，比完全隨機設計的檢驗效率高；可減少樣本含量。常用實驗設計方法隨機區組設計(randomizedblockdesign)第19頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

常用實驗設計方法交叉設計（cross-overdesign）第20頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

設計方法先將條件相近的觀察對象配對并編號（如1.1，1.2；2.1，2.2；3.1，3.2…或1,2；3,4；5,6；…），再用隨機分組方法將各對對象分配到A、B兩組；其中一個觀察對象在第Ⅰ階段接受A處理，第Ⅱ階段接受B處理；另一個觀察對象在第Ⅰ階段接受B處理，第Ⅱ階段接受A處理。要求觀察對象的例數為偶數。A、B兩種處理在全部試驗過程中“交叉”進行，故稱交叉試驗設計。該設計中A、B處理方式處于先后2個試驗階段的機會均等，因而平衡了試驗順序的影響，能把處理方法間的差別與時間先后間的差別分開來分析。交叉設計（cross-overdesign）第21頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

設計方法例某研究者欲通過12只大白鼠研究A、B兩種參數電針刺激后痛域值上升情況，同時還考慮了個體差異與A、B順序對痛域值的影響。試作交叉設計。設計如下：先將12只大白鼠按條件相近者配對并依次編號（1.1,1.2；2.1,2.2；3.1,3.2；…或1,2；3,4；5,6…），再任意指定隨機數字表中的任一行（如第6行），并規定隨機數字為奇數時，對子中的單號觀察單位先用A后用B，雙號觀察單位先用B后用A；隨機數字為偶數時，對子中的單號觀察單位先用B后用A，雙號觀察單位先用A后用B。交叉設計（cross-overdesign）第22頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

設計方法

分組結果：1、4、5、8、9、11號大白鼠用藥順序是AB

，

2、3、6、7、10、12號大白鼠用藥順序是BA。交叉設計（cross-overdesign）第23頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

交叉設計（cross-overdesign）

設計方法第24頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

統計分析方法交叉設計（cross-overdesign）第25頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

統計分析方法交叉設計（cross-overdesign）第26頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

統計分析方法交叉設計（cross-overdesign）第27頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三是在自身配對設計基礎上發展起來的，該設計考慮了1個處理因素（A、B兩水平），2個與處理因素無交互作用的非處理因素（試驗階段和受試對象）對試驗結果的影響。優點：①具備自身配對設計的全部優點，如減少個體間的差異，減少樣本含量；②能控制時間因素（試驗階段）對處理因素的影響，因而優于自身對照設計；③各試驗對象均接受了試驗因素和對照，符合醫德要求。優缺點交叉設計（cross-overdesign）第28頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三適用條件及應注意的問題1.處理因素只有2水平（A、B），且兩個非處理因素（試驗階段、受試對象）與處理因素間無交互作用。2.要求兩階段間須有一定間隔時間，以消除前階段治療措施的殘留效應，保證兩階段的起始條件一致；間隔時間的長短可參照藥典或預試驗中藥物在血清中的衰減速度；3.兩次觀察的時間不能過長，處理效應不能持續過久；4.適用于病情較穩定、病程可以分階段、短期治療可見療效的疾病；5.為消除患者的心理作用或防止研究者的暗示，一般多采用盲法。交叉設計（cross-overdesign）第29頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三是一種將兩個或多個因素的各水平交叉分組，進行實驗（或試驗）的設計。不僅可以檢驗各因素內部不同水平間有無差異，還可檢驗兩個或多個因素間是否存在交互作用。若因素間存在交互作用，表示各因素不是獨立的，一個因素的水平發生變化，會影響其它因素的實驗效應；反之，若因素間不存在交互作用，表示各因素是獨立的，任一因素的水平發生變化，不會影響其它因素的實驗效應。析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）常用實驗設計方法第30頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法該設計是通過各因素不同水平間的交叉分組進行組合的。因此，總的實驗組數等于各因素水平數的乘積。例如，2個因素各有3個水平時，實驗組數為3×3=9；4個因素各有2個水平時，實驗組數為24=16。所以，應用析因實驗設計時，分析的因素數和各因素的水平數不宜過多。一般因素數不超過4，水平數不超過3。常見的設計模型有2×2析因實驗設計、2×2×2析因實驗設計和2×2×3×2析因實驗設計。常用實驗設計方法析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第31頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2析因設計屬兩因素析因實驗設計，其它的兩因素析因實驗設計還有2×3，3×3，2×4，3×4等。兩因素析因實驗設計用于研究A、B

兩個因素內部不同水平間有無差異，特別是研究A、B

因素間是否存在交互作用（A×B）的情況。2×2析因設計是指有2個因素，每個因素各有2個水平，共有4個組合。設A1代表

A因素的1水平，A2代表A因素的2水平；設B1代表B因素的1水平，B2代表B因素的2水平。交叉組合后的2×2析因設計模型如下：2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第32頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三對于2×2析因設計，可分析A1與A2間、B1與B2間有無差別，還可分析A、B因素間是否存在交互作用（A×B）的情況。（A×B為一級交互作用）設計方法2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第33頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三例

某醫師欲研究A、B兩藥是否有治療缺鐵性貧血的作用，以及兩藥間是否存在交互作用。用何試驗設計可達到研究者的研究目的，并做出設計分組。該研究目的既要分析A、B兩藥是否有治療缺鐵性貧血的作用，又要分析兩藥間有無交互作用，可用析因設計。根據題意，設A、B兩藥有“用”與“不用”2個水平，符合2×2析因設計。用A1、A2和B1、B2分別表示“用”與“不用”A藥和B藥；按2×2析因設計有4個實驗組，分別為A1B1、A1B2、A2B1和A2B2。設計分組如下：設計方法2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第34頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三考慮到A2B2是空白對照組，應加“一般療法”。為保證各實驗組的均衡性，其它組也應加“一般療法”。第1組（A1B1）：A藥+B藥+一般療法。第2組（A1B2）：A藥+一般療法。第3組（A2B1）：B藥+一般療法。第4組（A2B2）：一般療法。設計方法2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第35頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2析因設計實驗結構統計分析：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第36頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2析因設計實驗結構統計分析：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第37頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2析因設計實驗結構統計分析：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第38頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2×2析因設計屬三因素析因實驗設計，其它的三因素析因實驗設計可以是2×2×3，2×3×3，3×3×3等。三因素析因實驗設計不僅可研究A、B、C三因素內部不同水平間有無差異，還可研究因素間是否存在一級交互作用（如A×B，A×C，B×C）和二級交互作用（A×B×C）的情況。2×2×2析因設計是指有3個因素，每個因素各有2個水平，共有8個組合。設A1、B1、C1分別代表A、B、C因素的1水平，A2、B2、C2分別代表A、B、C因素的2水平，交叉組合后的2×2×2析因設計模型如下：2×2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第39頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計方法2×2×2析因設計可分析A、B、C因素內部不同水平間有無差別，還可分析是否存在一級或二級交互作用（A×B、A×C、B×C和A×B×C）。2×2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第40頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三例某農科所研究豬的性別和不同飼料（大豆粉中加14%或12%蛋白質，玉米中加與不加0.6%己氨酸）對豬體重增加的影響，用何設計并進行分組。根據研究目的應考慮到豬的性別、飼料對豬體重的影響，還應考慮到因素間可能存在交互作用，宜用析因設計。該研究有三個因素：實驗動物豬（雌、雄），大豆粉（加14%蛋白質、加12%蛋白質），玉米（加0.6%己氨酸、不加0.6%己氨酸）；每個因素均有2個水平，符合2×2×2析因實驗設計。設計方法2×2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第41頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設：A1（母豬）、A2（公豬）

B1（大豆粉+14%蛋白質）、B2（大豆粉+12%蛋白質）

C1（玉米+0.6%己氨酸）、C2（玉米）按2×2×2析因實驗設計有8

個實驗組，設計分組如下：設計方法2×2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第42頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三A1B1C1：母豬、大豆粉+14%蛋白質、玉米+0.6%己氨酸A1B1C2：母豬，大豆粉+14%蛋白質，玉米A1B2C1：母豬，大豆粉+12%蛋白質，玉米+0.6%己氨酸A1B2C2：母豬，大豆粉+12%蛋白質，玉米A2B1C1：公豬，大豆粉+14%蛋白質，玉米+0.6%己氨酸A2B1C2：公豬，大豆粉+14%蛋白質，玉米A2B2C1：公豬，大豆粉+12%蛋白質，玉米+0.6%己氨酸A2B2C2：公豬，大豆粉+12%蛋白質，玉米設計方法2×2×2析因設計：析因實驗設計（factorialexperimentaldesign）第43頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2×2析因設計統計分析方法：第44頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

2×2×3×2析因設計屬四因素析因實驗設計，其它的四因素析因實驗設計可根據研究目的而設，如2×2×2×2，…。四因素析因實驗設計除研究A、B、C、D四個因素內部不同水平間有無差異外，還可研究因素間是否存在一級交互作用（A×B，A×C，A×D，B×C，B×D，C×D）二級交互作用（A×B×C，A×B×D，A×C×D，B×C×D）三級交互作用（A×B×C×D）。設計方法2×2×3×2析因設計第45頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三2×2×3×2析因設計用于有四個因素，其中三個因素有2個水平，一個因素有3個水平，共有24個組合，其設計模型如下：設計方法2×2×3×2析因設計第46頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三優點析因實驗設計是一種高效率的實驗設計方法，不僅能夠分析各因素內部不同水平間有無差別，還具有分析各種組合（兩個或多個因素不同水平間）的交互作用的功能。缺點與正交試驗設計相比，屬全面試驗。因此，研究的因素數與水平數不宜過多。設計方法2×2×3×2析因設計第47頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

拉丁方設計是從橫行和直列兩個方向進行雙重局部控制，使得橫行和直列兩向皆成單位組的設計。在拉丁方設計中，每一行或每一列都成為一個完全單位組，而每一處理在每一行或每一列都只出現一次，也就是說，在拉丁方設計中，試驗處理數=橫行單位組數=直列單位組數=試驗處理的重復數。拉丁方設計（Latinsquaredesign）常用實驗設計方法第48頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

在對拉丁方設計試驗結果進行統計分析時，由于能將橫行、直列二個單位組間的變異從試驗誤差中分離出來，因而拉丁方設計的試驗誤差比隨機單位組設計小，試驗精確性比隨機單位組設計高。拉丁方簡介

（一）拉丁方

以n個拉丁字母A，B，C……，為元素，列出一個n階方陣，若這n個拉丁方字母在這n階方陣的每一行、每一列都出現、且只出現一次，則稱該n階方陣為n×n階拉丁方。拉丁方設計（Latinsquaredesign）第49頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三例如：

ABBABAAB

為2×2階拉丁方，2×2階拉丁方只有這兩個。

ABCBCACAB

為3×3階拉丁方。拉丁方設計（Latinsquaredesign）第50頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

第一行與第一列的拉丁字母按自然順序排列的拉丁方，叫標準型拉丁方。3×3階標準型拉丁方只有上面介紹的1種，4×4階標準型拉丁方有4種，5×5階標準型拉丁方有56種。若變換標準型的行或列，可得到更多種的拉丁方。在進行拉丁方設計時，可從上述多種拉丁方中隨機選擇一種；或選擇一種標準型，隨機改變其行列順序后再使用。拉丁方設計（Latinsquaredesign）第51頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三

（二）常用拉丁方

在動物試驗中，最常用的有3×3，4×4，5×5，6×6階拉丁方。下面列出部分標準型拉丁方，供進行拉丁方設計時選用。拉丁方設計（Latinsquaredesign）第52頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三拉丁方設計（Latinsquaredesign）第53頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計的基本要求必須是3個因素的實驗，且3個因素的水平數相等（若3因素的水平數略有不同，應以主要處理因素的水平數為主，其它2因素的水平數可進行適當調整）；三因素間是相互獨立的，均無交互作用；各行、列、字母所得實驗數據的方差齊。設計方法拉丁方設計（Latinsquaredesign）第54頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三設計步驟根據主要處理因素的水平數，確定基本型拉丁方，并從專業角度使另兩個次要因素的水平數與之相同；先將基本型拉丁方隨機化，然后按隨機化后的拉丁方陣安排實驗。可通過對拉丁方的任兩列交換位置，或/和任兩行交換位置實現隨機化；規定行、列、字母所代表的因素與水平，通常用字母表示主要處理因素。設計方法拉丁方設計（Latinsquaredesign）第55頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三例某腫瘤研究所擬通過動物實驗研究4種抗癌藥物的抑癌作用，同時考慮4個不同劑量、瘤株對抗癌藥物的作用。用何實驗設計可達此研究目的？（實驗過程是用4種瘤株勻漿接種小白鼠，7d后分別用4種抗癌藥物，各取4種不同劑量腹腔注射，每日1次，連續10d，停藥1d，處死后解剖測瘤重）本研究有3個因素：抗癌藥物、劑量和瘤株，各因素皆有四水平，其中抗癌藥物為主處理因素；從專業角度已知三因素間無交互作用，用拉丁方設計。其設計步驟如下：設計方法拉丁方設計（Latinsquaredesign）第56頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三1.因三因素均有四個水平，選用4×4基本型拉丁方。2.對4×4基本型拉丁方隨機化：設計方法拉丁方設計（Latinsquaredesign）第57頁，共67頁，2023年，2月20日，星期三3.規定行、列、字母所代表的因素與水平本例規定：“字母”

A、B、C、D

分別代表四種不同的抗癌藥物；“列”為瘤株種類，肉瘤180（S180）、肝肉瘤（HS）、艾氏腹水瘤（EC）和網狀細胞瘤（ARS）分別以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ代表；“行”為劑量，以1、2、3、4分別代表由小到大的4個不同劑量；然后按隨機化后的拉丁方陣安排實驗，其實驗設計模型見下表：如第一行第一列為接種S180勻漿的小白鼠注射劑量為1的C抗癌藥物；依次類推。設計方法拉丁方設計（Latins