L1-实验研究的设计与数据分析-1(2014HYT)

耐缺氧时间 X ij 19.54 19.56 19.46 22.47 29.79 28.65 27.13 23.37 18.03 17.39 25.63 29.38 22.68 25.13 28.79 28.44 24.03 24.37 28.81 20.16 23.01 34.44 33.24 34.22 22.82 16.01 18.74 22.51 28.32 31.69 31.68 35.08 28.29 29.04 18.42 18.72
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实验研究的设计与数据分析-1
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例题1：
• 某医生研究血清白介素-6(IL-6)与银屑病的关系，
收集了12例处于进行期的银屑病患者及12例正常 人的血清标本进行IL-6检测，得到表1结果，问银 屑病患者与正常人的血清IL-6均数是否不同？
表1 银屑病组与正常对照组的血清IL-6(pg/ml)
实验研究的设计与数据分析-1
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4. 明确观察指标
实验效应：处理因素作用于受试对象的反应和结
局，通过观察指标（变量）来体现。
• 客观性 • 准确度：观察值与真实值的接近程度，系统误差 • 精确度：观察值与均数的接近程度，随机误差 • 灵敏度：检出真阳性的能力
• 特异度：鉴别真阴性的能力
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研究者根据专业知识、临床经验以及文献中得到
的启示，对本领域某问题提出理论假设。 例：塞克硝唑胶囊治疗牙周炎的效果。 •主要问题：塞克硝唑治疗牙周炎是否有效及安全性 如何？ •次要问题：不同年龄段患者的疗效是否不同、受试 者的依从性如何？
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2. 明确受试对象的范围和数量
随机化 randomization
重复 replication
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1. 对照原则

均衡：指在设立对照时除给予的处理不同外，对
照组和实验组的其他重要的非处理因素应保持一
致。 • 同期对照 concurrent control • 平行对照 parallel control
2 2
3.34
v n1 n2 2 12 12 2 22
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实验研究的设计与数据分析-1
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(3) 确定P 值，作出统计推断
查
t 界值表，得0.002<P <0.005，按α =0.05水准
拒绝 H0，接受 H1 ，差异有统计学意义，可认 为银屑病患者与正常人的血清 IL-6 均数不同， 银屑病患者的血清IL-6较高。
组别 银屑病患者 正常人 例数 12 12 均数 182.4 149.7 标准差 27.7 19.5
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基本步骤
(1) 建立检验假设，确定检验水准
H 0 : 1 2 H1 : 1 2
0.05
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1
A
1
A
2
B
2
B
1
A
1
A
2
B
2
B
1
A
2
B
1
A
2
B
1
A
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实验研究的设计与数据分析-1
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配对设计：
• 两个条件相同或相近的受试对象配成对子，分别 随机接受两种不同处理 • 同一受试对象的两个部分配成对子，分别随机接 受两种不同处理 • 同一受试对象接受两种不同处理 • 自身前后配对
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由非处理因素造成的偏倚
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四、常用的实验设计类型
单个处理因素 • 完全随机设计 (completely randomized design)* • 配对设计(paired design)* • 随机区组设计(randomized block design)
实验研究的设计与数据分析-1
• 如果零假设成立，F值不会很大，服从F分布。如
果F值很大，则P值很小，我们拒绝零假设。
F F (1 , 2 )
P
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实验研究的设计与数据分析-1
相近的原则配成7对，进行随机化分组。
对子编号 动物编号 随机数 1 2 3 4 5 6 7
1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 5.1 5.2 6.1 6.2 7.1 7.2 57 35 27 33 72 24 53 63 94 09 41 10 76 47
序 号
组 别
2
B
受试对象：指由研究目的确定的处理因素作用的
客体。选择受试对象应有明确的纳入标准和排除标
准。 同质性和代表性 对处理因素敏感；反应必须稳定 特殊人群
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3. 确立处理因素
处理因素又称受试因素，是研究者根据研究目的
而施加给受试对象的特定实验措施。
均数依次：21.54，22.88，28.06，31.83 总均数：26.08
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方差分析的基本思想
• 方差分析的基本思想：
• 把全部观察值间的变异 —总变异按设计和需要分
解成两个或多个组成部分，再作分析。
组内变异 组间变异
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•
实验研究与调查研究的根本区别：是否人为
施加干预措施
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一、实验研究的分类
根据受试对象不同：
• 动物实验：动物、生物材料
• 临床试验：患者 • 现场试验：自然人群
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二、实验设计的基本原则
对照 control
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对照形式：
• 安慰剂对照 placebo control • 空白对照 blank control • 实验对照 experimental control • 标准对照 standard control • 自身对照 self control
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号
组
A
B
A
B
C
C
C
C
B
A C
A
B
B
A
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2. 配对设计
对子1
实验组
随机分组
对照组 实验组 对照组
纳入标准
按配对 条件
随机分组
对子2
研究总体
排除标准
受试对象
对子b 对照组
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…
随机分组
实验组
…
• 例：将符合实验要求的14只小鼠，按照月龄和体重
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(2) 计算检验统计量
n1 12, X 1 182.4pg/mL,S1 27.7pg/mL; n2 12, X 2 149.7pg/mL,S2 19.5pg/mL t X1 X 2 1 1 S n1 n2
2 c

182.4 149.7 27.7 12 1 19.5 12 1 1 1 12 12 2 12 12
0.2 ～ 0.3ml 蒸馏水后灌胃。每天一次， 40 天后，对小白鼠
进行耐缺氧存活时间实验，结果如下表。 试比较不同剂量的茶多酚保健饮料对延长小白鼠的平均耐
缺氧存活时间有无差别。
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组别 对照组 （i 1） 低剂量组 （i 2） 中剂量组 （i 3） 高剂量组 （i 4） 21.31 23.46 20.16 26.13 35.07 24.33 30.23 38.47 23.14 20.34 24.49 25.24 28.11 33.97 36.84 35.10 27.48 26.98 21.32 20.23 24.74 21.86 38.61 28.01
wk.baidu.com
实验研究的设计与数据分析-1
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• 例：将体重相近的15只雄性小白鼠随机等分到A、
B、C三组。
编 号 随机数 序
分
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15
38 64 43 59 98 98 77 87 68 07 91 51 67 62 44 2 8 3 6 14 15 11 12 10 1 13 5 9 7 4
• 交叉设计(cross-over design)
多个处理因素 • 析因设计(factorial design)、重复测量设计(repeated measure)
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1. 完全随机设计
纳入标准
研究总体
排除标准
受试对象
随 机 化
对照组
实验组
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常用的数据分析方法
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一、完全随机设计资料的分析
• t 检验
• 方差分析
• 秩和检验 • 2检验
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1、t 检验
• t 检验可用于完全随机设计两样本定量资料 的假设检验 • t 检验在小样本时要求正态分布、方差齐性， 否则，校正的t检验，变量变换，秩和检验
第一讲
实验研究设计与数据分析-1
郝元涛
中山大学公共卫生学院 医学统计与流行病学系
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实验研究的设计与数据分析-1
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•
实验研究是指将实验对象随机分配到两个或
多处理组，通过比较不同处理的效应（或结果） 是否有差别，说明处理因素(treatment)是否对受试 对象(subject)产生效应。
• 对多个受试对象进行实验
估计受试对象之间的变异性 • 对同一受试对象进行重复观测 估计测量的精度
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三、实验设计的基本内容
实验设计的三个基本要素：
① 受试对象
② 处理因素 ③ 实验效应
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1. 建立研究假设
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2、方差分析
• 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） • 可用于分析完全随机设计多组样本均数间 比较的假设检验
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例题2：
• 为研究茶多酚保健饮料对急性缺氧的影响，将60只Wistar 小白鼠随机分为低、中、高三个剂量组和一个对照组，每 组 15只小白鼠。对照组给予蒸馏水 0.25ml灌胃，低、中、 高剂量组分别给予 2.0g∕kg 、 4.0g∕kg 、 8.0g∕kg 的饮料溶于
例：塞克硝唑胶囊治疗牙周炎的效果。
• 试验组：塞克硝唑胶囊
• 对照组：替硝唑胶囊
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实验研究的设计与数据分析-1
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混杂因素：
非处理因素：某些非处理因素可干扰所研究因素
与实验效应间关系的观察和分析，称为混杂因素 (confounder)。
•例：年龄、性别、病情轻重、用药史等
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组内自由度：
组内 N g
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SS 总 =SS 组间 +SS 组内
总 组间 组内
MS 组间 SS 组间
组间
MS 组内
SS 组内
组内
F
MS 组间 MS 组内
1 g 1
2 N g
9
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1）总变异：
ss
2 ( X X ) = ij 总 i 1 j 1
g
ni
2）组间变异： SS 组间 ni ( X i X ) 2
i 1
g
组间自由度： 组间 g 1
2 2 SS ( X X ) ( n 1 ) S 3）组内变异： ij i i i 组内 i 1 j 1 i 1 g ni g
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6
2. 随机化原则

随机化：指采用随机的方式，使每个受试对象均
有同等的机会被抽取或分配到实验组和对照组。
随机抽样
随机分配 实验顺序随机
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3. 重复原则

重复：指在相同实验条件下进行多次实验或观察，
以提高实验结果的可靠性。
5. 确定实验设计的类型
• 完全随机设计 • 配对设计 • 随机区组设计 • 交叉设计 • 析因设计
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6. 控制误差和偏倚
• 选择性偏倚 selection bias
由于纳入观察对象的方法不正确而产生的偏倚
• 测量性偏倚 measurement bias 在实验过程中对研究对象进行观察或测量时产生 的偏倚 • 混杂性偏倚 confounding bias