实验设计(方案).ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,卫生统计学,（第五版）,卫生统计学与数学学教研室,第 八 章,第三节 常用的实验设计方案,实 验 设 计,一、完全随机设计,二、配对设计,六、小结,三、交叉设计,四、随机区组设计,五、析因设计,一、完全随机设计,二、配对设计,四、随机区组设计,三、交叉设计,五、析因设计,第三节 常用的实验设计方案,一、完全随机设计,完全随机设计,也称为单因素设计，该设计只能分析一个处理因素的作用。处理因素可有,2,个或,2,个以上水平，每个水平代表一个分组。,特点,只涉及一个因素,(,变量,),。,将受试对象按,随机化的方法,分配到各个,处理组,中，观察实验效应。例数相等时，效率较高。,优点,简单易行，应用广泛，容易进行统计分析。,缺点,只能分析一个因素，效率不太高。,分析方法,：两样本,t,检验，秩和检验，单因素方差分析。,预选对象,受试对象,对照组,纳入标准,实验组,随机化,完全随机设计方案示意图,二、配 对 设 计,配对设计是,将受试对象按一定条件配成对子，分别给予每对中的两个受试对象以不同的处理。,配对的条件,是影响实验效应的主要非处理因素。,非处理因素,动物主要有：种属，性别，年龄，体重，,窝别等因素；,人群主要有：种族，性别，年龄，体重，,文化教育背景，生活背景，,居住条件，劳动条件等因素。,其中病人还应考虑疾病类型，病情严重程度，诊断标准等方面。配对设计的目的是降低、减弱或消除两个比较组的非处理因素的作用。,（,1,）配对设计,将两个条件相近的受试对象按,1:1,配成对子，然后对每对中的个体随机分组，再施加处理因素观察效应。,医学科研中常见的配对设计有下列几种类型：,（,2,）自身对照设计,临床上常见情况是，把病人治疗前与治疗后的检测指标值作为一对数据。若干个病人的检测值作为若干对数据。这种设计为配对设计中的一种。,（,3,）同一标本用两种方法检测,采集的同一份标本或样品如果用两种方法进行检测，则得到一对数据。检测一批样品则得到若干对数据。此种设计也属于配对设计。,三、交 叉 设 计,在自身配对设计基础上发展的双因素设计,(,两个阶段,两种处理,),。,它可在同一病人身上观察两种或多种处理的效应。,设计,:,配对分两组；,（阶段,),）,（阶段,交叉设计的基本模式见图：,按纳入标准,阶段,I,阶段,II,确定病人,A,处理,(,测量,),B,处理,(,测量,),间歇期,B,处理,(,测量,),A,处理,(,测量,),交叉设计,是一种特殊的自身对照设计。它克服了由于施加于受,试对象的处理因素在时间上的不同而导致的试验效应的偏差。,1,组,，,先,A,后,B,因素，,2,组，,先,B,后,A,因素。,（一）交叉设计的特点,由于处理和处于先后两个实验阶段的机会相等，因此，平衡了实验顺序的影响。而且能把不同处理之间的差别与时间先后顺序之间的差别，还有受试者个体间差别分开分析，因此，该设计的实验效率较高。交叉设计的一个限制条件是，当处理停止时应该没有残留效应，即当处理或停止使用时，其效力不能持续到下一个时间阶段。否则，处理或的效果就无法判定。,1.,先将条件相近的受试对象按,1:1,配成若干对子；,2.,用随机方法将每对中的两个个体分为两组；,3.,决定两个组中的哪个组的受试对象先用,A,处理因素，后用,B,处理因素；另一组的受试对象则与此相反。,4.,在试验的不同时期即前后两个阶段，,A,与,B,两种处理因素既同时使用又交叉使用。两组中,A,结果与,B,结果之差即为试验效应。,(,二,),设计方法,:,例,某医院研究依那普利,(A,药,),治疗高血压的疗效，以传统的抗高血压药,卡托普利,(B,药,),作对照。经随机化将个体分为两组，一组先给,A,药后给,B,药，另一组给,B,药后给,A,药。第一、二阶段均为一个月，一、二阶段之间,的间歇期为一周。结果见下表。,两种药物治疗高血压的临床交叉试验,A,药,B,药,B,药,A,药,病例号,第一阶,段,第二阶,段,病例号,第一阶,段,第二阶,段,1,102,104,16,108,100,2,。,108,。,106,。,17,。,110,。,94,。,随机区组设计,也称为配伍组设计或双因素设计。它是,1:1,配对设计的,扩展,扩大。该设计是将受试对象按,一定条件,先划分成若干个区组或配伍组，再将每一区组中的各受试对象随机分配到各个处理组中去。,四、,随机区组设计,A,接受甲处理,实验对象配成区组,随机分配区组中,B,接受乙处理,C,接受丙处理,D,接受丁处理,统计分析方法,方差分析；秩和检验,例 研究人员在进行科研时，要观察,2,个因素的作用。欲用,20,只,动物分为五个区组和四个处理组。试进行设计及分组。,设计及分组方法和步骤如下：,（,1,）该设计可采用随机区组设计方案。分析的两个因素的作用可分别列为区组因素和处理组因素。两因素服从正态分布、方差齐性且相互独立。,（,2,）取同一品系的动物,20,只。其中每一区组取同一窝出生的动物,4,只。五个区组即为五个不同窝别的动物。,（,3,）将每一区组的,4,只动物分别顺序编号为,1,4,号，,5,8,号，,9,12,号，,13,16,号，,17,20,号，接受,A,、,B,、,C,、,D,四种处理方式。,（,4,）查附表,15,随机排列表，任意指定,5,行，如第,9,至第,13,行。每行只随机取数,1,4,，其余数舍去。依次将随机数字记录于各配伍组的编号下，其随机数字即为该动物应分入的处理组，见下表。,按随机区组设计要求对,20,只动物进行分组,20,只动物的分组结果,析因设计,是一种多因素的交叉分组设计，是指两个或多个因素的各水平进行组合。它不仅可检验每个因素各水平间的差异，而且可检验各因素间的交互作用。,交互作用,是指两个或多个因素的作用相互影响，各因素间互不独立，一个因素的水平有改变时，另一个或几个因素的效应也相应有所改变。交互作用的结果是使总的试验效应增强或降低。,五、析 因 设 计,(,一,),概念及特点,最简单的析因设计为,22,（或,2,2,）析因设计。,其意义为,：试验中共有,2,个因素，每个因素各有两个水平。再如，,222,（或,2,3,）析因设计，表示试验中有三个因素，每个因素各有两个水平。,数字表达式,中的指数表示因素个数，底数表示每个因素的水平数。,析因设计的特点是,：可分析多个因素多个水平的试验效应，可以分析各因素的独立作用及其各级交互作用；节省样本含量，试验效率高；设计时较为复杂，计算较为繁琐。可用析因设计的方差分析处理数据。当因素个数较多时，计算量大，计算工作相当繁琐，对计算结果的解释也会变得十分错综复杂。,（二）,22,析因实验作用模式,22,析因设计作用模式,（三）交互作用的类型,设实验研究中有,A,、,B,、,C,、,D,四种因素，其交互作用的,类型如下：,（,1,）,独立作用,：,A,、,B,、,C,、,D,，是四个因素各自的单独作用。,（,2,）,一级交互作用,：,AB,，,AC,，,AD,，,BC,，,BD,，,CD,，是任意两个因素的共同作用。,（,3,）,二级交互作用,：,ABC,，,ABD,，,ACD,，,BCD,，是任意三个因素的共同作用。,（,4,）,三级交互作用,：,ABCD,，是四个因素的共同作用。,上述独立作用与交互作用总共需进行,15,次试验，目的在于得出各因素的最佳水平及其组合。随着试验因素的增加，交互作用及试验次数会急剧增加。当试验次数很多时，则宜采用正交试验设计。,完全随机设计2,2析因试验,表5、家兔神经缝合后的轴突通过率(%),A,(,缝合方法)外膜缝合(,A,1,),束膜缝合(,A,2,),B,(,缝合后时间)1月(,B,1,)2,月(,B,2,)1,月(,B,1,)2,月(,B,2,),10 30 10 50,10 30 20 50,40 70 30 70,50 60 50 60,10 30 30 30,研究目的：观察两种神经缝合方法、缝合后两个时间点神经轴突通过率,33,析因试验举例,考察不同剂量考的松和党参对,ATP,酶活力的作用。,A,因素,(,考的松,),不用 低剂量 高剂量,不用,O A,1,A,2,B,因素 低剂量,B,1,A,1,B,1,A,2,B,1,高剂量,B,2,A,1,B,2,A,2,B,2,2232,析因设计,在培养钩端螺旋体时，除已固定因素外，拟研究以下,4,个因素不同水平的效应，求最佳组合。,A,血清种类,(2,水平,),：兔血清，胎盘血清,B,浓 度,(2,水平,),：,5%,，,8%,C,基 础 液,(3,水平,),：缓冲液，蒸馏水，自来水,D,维 生 素,(2,水平,),：加维生素，不加维生素,2232,析因试验的钩端螺旋体计数,A,(,血清种类,),B,=5%,浓度,B,=8%,浓度,C,=,缓冲液,C,=,蒸馏水,C,=,自来水,C,=,缓冲液,C,=,蒸馏水,C,=,自来水,D,加,不加,加,不加,加,不加,加,不加,加,不加,加,不加,兔血清,1426,648,684,1763,1182,580,1260,1144,875,1447,1220,1789,1183,1246,1430,1241,1512,1026,1599,1877,2250,1883,1095,1215,2000,1398,1165,1381,1450,1026,1410,1671,1871,1896,1700,1434,1612,909,2022,2421,1385,830,2416,1845,1962,1926,2372,1651,胎盘血清,604,830,867,920,1243,1126,1108,578,1115,933,1283,685,1081,853,771,709,1115,1176,886,669,698,1024,1142,546,487,441,403,848,416,1280,831,643,791,1092,677,595,624,1030,370,574,533,1212,1159,1002,559,742,534,566,正确应用析因设计,析因设计各处理组间在均衡性方面的要求与完全随机设计一致，各处理组样本含量应尽可能相同；析因设计对各因素不同水平的全部组合进行试验，故具有全面性和均衡性；,析因设计可以提供三方面的重要信息：,各因素不同水平的效应大小,各因素间的交互作用,通过比较各种组合，找出最佳组合,当考虑的因素较多，处理组数会很大,(,比如，,4,个因素各,3,个水平的处理数为,3,4,81,种,),，这时采用析因设计不是最佳选择，可选用正交设计。,析因设计的优点之一是可以考虑交互作用，但有时高阶交互作用是很难解释的，实际工作中常只考虑一、二阶交互作用。,第 八 章,实 验 设 计,实验设计,的,基本构成,三个基本要素,四个基本原则,受试对象,处理因素,试验效应,随机化的原则,对照的原则,重复的原则,均衡的原则,实验设计的基本构成,降压药,高血压病人,血压值,处理因素,受试对象,实验效应,其他因素,其他效应,