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1、,介绍内容 完全随机设计 配对设计 配伍组设计 析因设计 重复测量设计,http:/ random design) 亦称单因素设计。将受试对象随机分到各处理组中进行实验观察。 它适用于两个或两个以上样本的比较。各组间样本量可相等，也可不相等。样本相等时统计分析效率较高。,http:/ 将12头动物随机分配到A、B两组。 1、先将12头动物编号为1、212号。然后在随机数字表内任意确定一个起始点和方向连续取12个随机数字，并依次抄录于动物编号下。 2、本例从随机数字表第6行第19、20列起向下读取12个随机数字，取两位随机数字。 3、将随机数字从小到大顺序排列后得序号R，并规定R=16者为A组，
2、R=712者为B组。,完全随机设计随机分组,http:/ 将15头动物随机分成三组。 将动物编号如1、215号，然后在随机数字表内从某行某列起向某方向读取15个随机数字，取两位随机数字，依次抄录于动物编号下。 将随机数字从小到大顺序排列后得序号R。 规定R=15者为A组，R=610者为B组，R=1115者为C组。,完全随机设计随机分组,http:/ ： 1、随机数的位数不应小于N的位数； 2、若科研上需要各组例数不等可利用序号（R）调整各组例数。如在例2中要求A组6例，B组5例，C组4例，可规定R=16者为A组，R=711者为B组，R=1215者为C组。,完全随机设计随机分组,http:/ 计
3、量资料：t检验、方差分析或秩和检验等。 计数资料：卡方检验等,完全随机设计,http:/ 优点：设计及统计分析简单， 缺点：试验效率不高，只能分析单因素。,完全随机设计,http:/ design)概念,http:/ design)概念,配对的特征或条件： 动物实验：常以种属、品系、性别相同，年龄、 体重相近的两只动物配成对子； 临床疗效观察常将病种、病型、族别、性别相同，年龄相差不超过23岁，生活习惯、工作环境等相似的病人配成对子；,http:/ 例如，研究高血压与钠盐摄入量的关系，如果将高血压患者与非高血压患者按饮食习惯配对后比较钠盐摄人量，由于饮食习惯与钠盐摄入量关系密切，可能会掩盖病例
4、与对照在钠盐摄人量上的差异； 实验者必须在整个研究过程中，始终能辨认属于同一对子的是哪两只动物。因此，动物编号是非常重要的； 记录实验数据应保持每对的一一对应关系，不能错乱或缺失。计算每对实验数据的差值时，顺序应当一致。,配对设计(paired design)注意的问题,http:/ 取20只小白鼠，按性别、体重、窝别配成10对，试将其分配到实验组与对照组中去。 先按配对条件配对，并将对子编号，如1.1、 1.2 、2.1、 2.2 10.1、 10.2然后再在随机数字表上，任意指定行列及查找方向，将随机数字依次抄写在“对子号”下。 事先规定，遇单数定为AB顺序，遇双数定为BA顺序 ,或每一研
5、究对象对应一随机号，在各对子中，规定小随机数对应的研究对象被分到A（或B），另一个到B（或A）,配对设计(paired design)随机分组,http:/ 计量资料：配对t检验、配对符号检验、wilcoxon符号秩检验 计数资料：卡方检验、一致性检验等,配对设计(paired design),http:/ 配对设计可做到严格控制非处理因素对试验结果的影响，同时使受试对象间的均衡性增大，因而可提高试验效率,减少样本含量。,配对设计(paired design),http:/ 随机区组设计是将几个条件相似的受试对象配成一个区组。如同种属、同窝别、同性别的动物，批号相同试剂，体重相近的受试者等，然
6、后在各区组内按随机原则分组，每组分别予以不同的处理。,随机区组设计(randomized block design)_概念,http:/ 将16头动物按体重配伍随机分为4组 先将16头动物称重后，按体重由小到大依次为1、216号，再把体重相近的4头动物作为一个区组，即等分成4个区组。从随机数字表中任意一行一列作起点顺序取4个随机数字，取两位随机数字，对应于第一个区组的4个动物，然后将随机数字由小到大顺序排列后得序号(R)，再按序号的大小依次排列组别。,随机区组设计_随机分组,http:/ 从随机数字表中第6行第9、10列起向下读取4个随机数为39、74、00、99，排列后的序号(R)为2、3、
7、1、4，则第一个区组4个处理的组别随机排列的顺序为B、C、A、D。 其余三个区组的随机分组方法类推。,随机区组设计_随机分组,http:/ F检验(方差分析)、非参数检验等,随机区组设计,http:/ 把条件一致的研究对象编入同一区组并分配于各研究组，使各研究组之间的可比性更强，能改善组间均衡性，既缩小了误差，又可分析出处理组间和配伍组间两因素的影响，试验效率较高。,随机区组设计,http:/ effect):是指其它因素水平固定在一个水平时，某一因素不同水平之间均数的差别。 主效应(main effect)：某一因素各个水平间的平均差别。 交互作用:各因素所产生的效应之间的相互影响情况，如两
8、因素间存在交互作用，表示他们不是独立的，随着一个因素的改变，另一个因素的效应也改变,析因设计_概念,http:/ 协同作用：一种因素可增强另一因素或多种因素的效应。 拮抗作用：一种因素可减弱另一因素或多种因素的效应。,析因设计_概念,http:/ 优点： 1）它的试验结果可运用方差分析，把总变异分解为众多个因素变异、因素间交互作用的变异以及误差变异。因此，它不仅可以作每个因素各水平间的比较，而且还可以进行各因素间交互作用的分析。因此,析因设计是一种高效率的试验方法，对各种组合的交互作用具有独特的分析功能，同时又具有直观表达分析结果的优点; ）析因设计还可以节约样本含量,析因设计,http:/
9、1）统计分析计算相对较复杂; 2）因素及水平数均不宜过多，否则实验量太大，而且对比分析过于繁琐。,析因设计,http:/ 对于计量资料，析因试验的结果可用方差分析进行假设检验，推断处理因素作用及交互作用。,析因设计,http:/ A、B两因素各水平间差别有统计学意义，P均小于0.0001， A、B间有交互作用，从A1B1（0.8）、A1B2(1.0)、A2B1(1.2)、A2B2(2.1)各自均值的关系可知：A、B间有协同作用。,析因设计,http:/ 同一实验单位(如人、动物、实验室样品)的某一观察指标在不同的场合(最常见的场合是时间)多次被反复观测。 按重复测量设计进行实验而获得的数据被称
10、为重复测量数据(repeated measures data)，如果重复测量的场合是几个不同的时间点，则重复测量数据又称为追踪数据或纵向数据(longitudinal data)，医学科研中经常遇到的便是这种重复测量数据。,重复测量设计_概念,http:/ 按处理分组因素将N个受试对象随机(等)分为g个处理组(g2)； 每个受试对象按重复测量因素的水平变化固定顺序重复测量t次(t2)。,重复测量设计_实验设计方法,http:/ 随机区组设计:是将受试对象按照一定的条件进行匹配，再将每一区组的受试对象随机分配到不同的处理组，在控制主要的非处理因素的基础上比较不同处理组间的效应； 重复测量设计:是
11、先给予受试对象不同的处理，再重复观测每一受试对象某项观察指标，以观察不同处理组间随着重复测量因素 时间的变化某项指标的变化趋势。,重复测量设计与随机区组设计的区别,http:/ 随机区组设计:配伍的目的主要是控制处理因素以外的其他因素对试验结果的影响，使各处理组间尽量做到均衡可比。 在重复测量的研究设计中，研究者往往更关心各个处理组间随着时间的变化所观测指标的变动趋势。,重复测量设计与随机区组设计的区别,http:/ 随机区组设计中的随机误差只有一层，即为各观察对象间的个体差异所引起的随机误差; 重复测量设计的随机误差至少可分为两层，一层为重复测量变异引起的随机误差(测定时间)，另一层为个体差异而导致的随机误差，,重复测量设计与随机区组设计的区别,http:/ 随机区组资料主要采用随机区组设计的两因素方差分析； 重复测量资料可采用考虑重复效应的方差分析、多元方差分析等.,重复测量设计与随机区组设计的区别,http:/ 固定时间因素在某水平下,进行组间比较,重复测量设计_常见的误用情况,http:/