實驗設計課件一、實驗設計得重要性

專業設計:選題、查閱文獻、假說、預試驗統計設計:研究對象(分組、設置對照、樣本含量)、處理因素、觀察指標、數據得質量控制與管理、統計分析方法設計好:

(1)既省又可靠(2)可估計與控制誤差(3)獲取多方面知識設計不好:(1)雜亂無章、雖多猶無 (2)只能羅列現象、無規律可言二、實驗設計得基本類型

1、實驗(Experiment)研究(干預)受試對象:人——臨床試驗(clinicaltrial)

動物——動物實驗(animalexperiment

)臨床試驗:治療——臨床療效實驗預防——社區干預實驗(munityinterventiontrial)2、調查(Survey)研究(無干預)被動地觀察、如實記錄

兩種研究類型得區別與聯系三、實驗設計得基本要素

(一)處理因素(treatmentfactor)(二)受試對象(object)(三)實驗效應(experimentaleffect)降壓藥高血壓病人血壓值處理因素受試對象實驗效應其她因素其她效應例:藥劑、手術方法、毒物確定處理因素得注意事項:

(1)抓住實驗中得主要因素

(2)明確處理因素與非處理因素病人對治療得反應除了治療因素外,還包括病人得心理狀態、生產、生活條件及社會心理因素等。后者可稱為非處理因素。

(3)處理因素須標準化處理因素在整個試驗過程中保持不變例如,不同時期得藥物批號,手術操作者熟練程度。(一)處理因素(treatmentfactor)(二)受試對象(object)例:人、動物1、受試對象得選入標準明確規定受試對象選入標準(eligibilitycriteria):納入標準(inclusioncriteria)、排除標準(exclusioncriteria)

2、受試對象得控制(1)受試對象得一致性人——年齡、性別、病情、病程等動物——種系、年齡、性別、體重等(2)受試對象影響因素得控制季節、溫度、濕度、生活環境、嗜好、試驗輔助措施等。(三)實驗效應(experimentaleffect)

處理因素作用于受試對象得結果,通過觀察指標表達。觀察指標應客觀、精確。

1、客觀性:主觀指標與客觀指標。

2、精確性:準確度(accuracy)或真實性(validity)——觀察值與真實值得接近程度,受系統誤差得影響。

常用指標:靈敏度、特異度精密度(precision)或可靠性(reliabiliy)或重復性(repeatability)——重復觀察時觀察值與其均值得接近程度,受隨機誤差得影響。

常用指標:Kappa值、一致百分率準確度與精密度四、實驗設計得基本原則(一)隨機化原則(randomization)(二)對照原則(control)(三)重復原則(replication)(一)隨機化原則隨機抽樣:總體中每一個觀察單位以機會均等得可能性被抽取。隨機分組:每個受試對象以機會均等得原則被隨機地分配到各個處理組中。1、隨機化得意義

(1)隨機分組使兩組樣本在非處理因素方面盡可能一致,使處理因素產生得效應更加客觀;(2)隨機抽樣使抽取得樣本具有代表(總體)性,減少誤差;(3)抽樣研究理論與統計分析方法得需要。12大家應該也有點累了，稍作休息大家有疑問的，可以詢問和交流隨機與隨意隨機:random機會均等,客觀性隨意:aswill隨主觀意愿,主觀性隨機化分組,不僅能控制已知得混雜因素(非研究因素),而且還能控制未知得混雜因素。隨機得三個含義分組隨機－均衡性每個研究對象有同等機會被分配到各處理組抽樣隨機－代表性總體中每個觀察個體有同等機會被抽取實驗順序隨機－平衡順序或季節得影響每個研究對象先后接受處理得機會相同。2、隨機化得方法

(1)拋硬幣法“徽”與“字”

(2)擲骰子法6面1~6點

(3)抽簽法(抓鬮)(4)隨機數字表法(隨機數字法)(5)計算器(計算機)產生隨機數

幾種不同設計類型得隨機化分組:

(1)完全隨機實驗設計(2)配對實驗設計(3)隨機區組實驗設計(4)交叉設計完全隨機實驗設計

(pletelyrandomexperimentdesign)將觀察單位完全隨機地分配到實驗組與對照組或幾個對比組中去。【例1】設有同性別得動物12頭,要求用隨機方法將其分為甲、乙兩組。方法(1)編號:按動物體重依次編號為1,2,3,…,12號。(2)產生隨機數字:對于每一個編號,依次由計算器(計算機)產生隨機數(共12次)。(3)歸組:事先規定將較小隨機數得6只動物分入甲組,其她6只動物分入乙組。【例2】

將【例1】中得12頭動物用隨機方法分配到甲、乙、丙三組中去。

方法(1)編號:按動物體重依次編號為1,2,3,…,12號。(2)產生隨機數字:對于每一個編號,依次由計算器(計算機)產生隨機數(共12次)。以上兩點與分成兩組完全相同。(3)歸組:事先規定將較小隨機數得4只動物分入甲組,將較大隨機數得4只動物分入丙組,其她4只動物分入乙組。

配對實驗設計

(pairedexperimentdesign)配對實驗設計得兩種情況:1、同源配對:同一受試對象用兩種不同得實驗方法;受試對象自身實驗前后得對比。2、非同源配對:將具有相同條件得實驗對象配成對子。

【例3】將已按近似條件配好得10對小白鼠,用隨機方法分配到實驗組與對照組。

方法(1)編號:對小白鼠進行對子編號,同時每個對子內得二只小白鼠也分別編號。(2)產生隨機數字:對于每一組合編號,依次由計算器(計算機)產生隨機數(共20個)。(3)歸組(對子內兩只小白鼠得隨機):事先規定每個對子內隨機數字較小者分配到對照組;隨機數字較大者分配到實驗組。非同源配對隨機化分組

隨機區組實驗設計

(randomizedblockexperimentdesign)

(1)將多方面條件相近得受試對象配成一組,稱作一個區組(block)。(2)每個區組得受試對象個數取決于對比組組數。

(3)每個區組得受試對象被隨機地分配到各對比組中。

配對設計得擴展,故又稱配伍組設計

【例4】將【例1】中得12頭動物設計分為三個區組,進行四種處理得比較。

方法(1)編號:對12頭動物進行區組編號,同時每個區組內得四頭動物也分別編號。(2)產生隨機數字:對于每一組合編號,依次由計算器(計算機)產生隨機數(共12個)。(3)歸組(區組內四頭動物得隨機):事先規定每一個區組內隨機數字由小到大對應動物分別分配到甲、乙、丙、丁處理組。

交叉設計

(cross-overexperimentdesign)每個受試者隨機地在兩個或多個不同試驗階段分別接受指定得處理(試驗藥或對照藥)。

同源配對設計得擴展優點:(1)控制個體間得差異(2)減少受試者人數

交叉設計

(cross-overexperimentdesign)隨機化分組1組2組

交叉設計

(cross-overexperimentdesign)1組2組【例5】某研究者擬采用交叉設計觀察A、B兩種藥物治療18例高血壓病患者得療效。

1、隨機數字法(1)編號:將受試者分別編號為1、2、3、4、…、17、18號。(2)產生隨機數字:由計算器(計算機)產生18個隨機數。(3)歸組:隨機數字較小得一半患者先用A藥后用B藥;較大得一半患者先用B藥后用A藥。

(二)對照原則

1、對照得意義:①區分處理因素與非處理因素得效應,就是比較得必要基礎

藥物治療例:老年性慢性支氣管炎氣候轉暖,自然緩解②消除與減少實驗誤差處理組:對照組:處理因素非處理因素+處理效應+非處理效應非處理因素非處理效應處理因素處理效應比較結果2、對照得形式

(1)空白對照(blankcontrol):對照組不加任何處理因素。

例如:①實驗組兒童接種疫苗,對照組兒童不接種疫苗。②試劑空白、血樣空白、無酶解空白、底物空白等。特點:簡單易行,但容易引起心理差異,從而影響實驗效應得測定。

——

安慰劑對照(placebocontrol)包括:空白對照、實驗對照、標準對照、自身對照、相互對照、歷史對照(2)實驗對照(experimentalcontrol):施加基礎實驗條件(非處理因素,如面包、煙薰劑)。含賴氨酸面包+非處理因素→賴氨酸效應+面包效應+非處理因素效應

面包+非處理因素→面包效應+非處理因素效應賴氨酸賴氨酸效應中草藥+煙薰劑與單純煙薰劑——

-空氣滅菌2、對照得形式

(3)標準對照(standardcontrol):以現有得標準或正常值作對照。

例:①新方法與傳統方法②患者生理、生化指標與正常人生理、生化指標

——實驗室應用較多

2、對照得形式

(4)

自身對照(self-control):實驗在同一受試對象上進行(同源配對設計、交叉設計)特點:簡單易行,使用廣泛。假定試驗前后某些環境或自身因素保持不變。

2、對照得形式(5)相互對照(inter-control):幾個實驗組互相作為對照例如:比較幾種藥物治療同一疾病得療效2、對照得形式(6)

歷史對照:以過去得研究結果作對照。與本人或她人過去得研究結果作比較——不好！！！！！！2、對照得形式3、設立對照應注意得事項

(1)均衡對照組與實驗組除研究因素外,其她因素應盡可能相同(2)同步對照組與實驗組應處于同一空間與同一時間4、設立對照存在得問題

(1)缺乏對照

(2)缺乏適當得對照:歷史對照(時間不同步)與中外對照

(空間不同步)

(3)對照不全

(4)對照多余

(三)重復得原則

重復(replication)就是指各處理組與對照組要有一定樣本含量(samplesizes)。無限地增加樣本含量,將加大實驗規模,延長實驗時間,浪費人力物力,反而增加系統誤差出現得可能性。樣本含量不足,檢驗效能(Power,1－β)偏低,總體參數之間原本有差異也無法檢驗出來。影響樣本含量大小得因素:資料得性質:計量—少,計數—多2、誤差得大小:小—少,大—多3、均衡性得好壞:好—少,壞—多4、實驗效應得強弱:強—少,弱—多5、干擾因素得多少:少—少,多—多樣本含量得估計時,以上很多因素無法定量,所以通常就是由犯I類錯誤得概率α、檢驗出實際差異得把握度1－β、個體值間得離散程度s、以及容許誤差d來確定樣本含量。五、抽樣方法

常用得抽樣方法

1、

單純隨機抽樣

2、系統抽樣

3、分層抽樣

4、整群抽樣1、單純隨機抽樣(simplerandomsampling)

先將總體得全部觀察對象編號,再利用抽簽或隨機數字表得方法隨機抽取觀察對象組成樣本。最基本得抽樣方法其她抽樣方法得基礎

優點:計算誤差比較簡便;缺點:對象較多時,甚為復雜。抽樣步驟:(1)先將全校學生按點名冊編號,即編號為1、2、…、499、500;(2)對每個編號產生一個隨機數字(共500個隨機數)(3)事先規定隨機數較大(小)得50人組成樣本。例,調查某中學學生得血紅蛋白含量,在全體500名學生中,隨機抽取10%,即抽取50人。2、系統抽樣(systematicsampling)

按照一定得順序,機械地每隔若干個單位抽取一個單位得方法。又稱間隔抽樣,機械抽樣如按門牌號,每個10個號抽取用戶,。。。優點:節省抽樣時間與費用。缺點:在某些特殊情況下存在偏性。例:欲從15000名兒童中,抽取750名組成樣本。(1)求抽樣間隔15000÷750＝20/1,即每間隔20人抽取1個人;(2)抽樣編號,確定在1~20號之間從何編號開始。然后每加上20抽取1名兒童。例如起始數字為8,則第8,28,48,68,……號兒童即構成所抽取得樣本。3、分層抽樣(stratifiedsampling)

先按某種特征將總體分為若干組別、類型或區域等(統稱為“層”),再用隨機抽樣得方法從每個子總體中抽取樣本。要求“層內齊同,層間不同”。比例分層法,最優分層法優點:抽樣誤差小,不同層可采用不同抽樣方法,各層可獨立進行分析,各層間可進行比較分析。缺點:分層較多時,調查與分析較麻煩。

4、整群抽樣(clustersampling)

按群體而不就是按個體抽取觀察單位得抽樣方法。優點:在大規模調查中,易于組織,節省人力物力。缺點:抽樣誤差大。各種抽樣方法得抽樣誤差順序:分層≤