常用实验设计方法 ppt课件
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实验设计方法-PPT
2、设计要求:(1);各组观察对象要同质,满足 均衡性、 (2);采用随机化分组、 (3)合理设置 对照组、 (4);各组例数相等或相近、
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系
笼
号
种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数
甲
C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0
乙
E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系
笼
号
种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数
甲
C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0
乙
E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准
DOE实验设计ppt课件
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适 合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪 称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行，试验次数较少，适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ，单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化，其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时， 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化，探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如，研究温度对某化学反应速率的 影响，通过调整单一的温度变量，观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响，探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如，研究温度和压力对气体体积的影响，同时调整温度和压力两个因素，观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果，为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段，通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中，优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性，预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能，支持多种回 归模型和优化算法，可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具，使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
常用实验设计方法
随机抽 对象总体 样 或目标人群 非随机抽
研究对象 样本
机 分
处理组1
行 观
效 应 指
……
样
配 处理组
标
k
察
4
Today: 18 January 2020
应用范围 :
• 最常用的一种设计方法 • 非实验性因素对效应指标影响不大 • 能通过随机分组来均衡非研究因素的影响 • 无法采用配对或配伍设计的实验
表5.3 200名棉屑沉着病可疑患者的诊断结果
第一人检查
正常 Ⅰ型 Ⅱ型 合计
正常 78 6 0 84
第二人检查
Ⅰ型
Ⅱ型
5
0
56
13
10
32
71
45
合计
83 75 42 200
两医生判断的一致性可通过计算其Kappa值进行判断：
Kappa PA PE 1 PE
23
Today: 18 January 2020
处理组中进行实验观察，或分别从不同 总体中随机抽样进行对比观察。 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。
基本方法：
Today: 18 January 2020
• 单因素研究
• 实验对象随机分组 • 每组例数可相等或不相等
平
比
对照组
较
研究
随
£ ì ££ ò £££ ÷× é £ ù £££ ù £ ù £££ ± à £ 7 2 10 1 8 3 9 5 4 6 ££ ú £ 0.01 0.10 0.14 0.38 0.41 0.60 0.86 0.88 0.90 0.96 · £× é £ ×× é £ ×× é £ ×× é £ ×× é £ ×× é £× é £× é £× é £× é £× é
医学统计学：第十章 常用实验设计方法
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 12 13 8 4 7 0 11 1 5 14 3 6 10 9 2 处理组别 丙 丙 乙 甲 乙 甲 丙 甲 乙 丙 甲 乙 丙 乙 甲
分组结果 甲组：4、6、8、11、15号
乙组：3、5、9、12、14号
和检验、Ridit 分析、有序变量的 logistic 回归 模型和有序变量的对数线型模型等。 (2)若比较各样本不同等级构成情况，用 2 检验。
14
4.双向有序且属性不同资料的比较 (1)若分析两变量是否存在线性相关关系时，用 等级相关分析或 Pearson 列联系数。 (2)若分析两变量是否存在直线变化趋势时，用 线性趋势检验。 5.双向有序且属性相同资料的一致性检验，用
丙组：1、2、7、10、13号
10
11
（二）统计分析
数值变量资料
1．两样本比较 (1)小样本时 ①两样本来自正态分布总体且总 体方差相等时，用成组设计的两样本均数比较的
t 检验；②两样本来自非正态总体或总体方差不
等时，通过变量变换使数据呈正态或方差齐后，
再用成组设计的两样本均数比较的 t 检验；若仍 达不到 t 检验的应用条件时，可选用 t' 检验或成
18 1 10 13 17 2 0 3 8 15 7 4 19 12 5 14 9 11 6 16
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6 组 别甲乙乙甲乙甲乙甲甲乙
分组结果 甲组：1、4、6、8、9号小鼠 乙组：2、3、5、7、10号小鼠
17
随机分组
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 小鼠编号
分组结果 甲组：4、6、8、11、15号
乙组：3、5、9、12、14号
和检验、Ridit 分析、有序变量的 logistic 回归 模型和有序变量的对数线型模型等。 (2)若比较各样本不同等级构成情况，用 2 检验。
14
4.双向有序且属性不同资料的比较 (1)若分析两变量是否存在线性相关关系时，用 等级相关分析或 Pearson 列联系数。 (2)若分析两变量是否存在直线变化趋势时，用 线性趋势检验。 5.双向有序且属性相同资料的一致性检验，用
丙组：1、2、7、10、13号
10
11
（二）统计分析
数值变量资料
1．两样本比较 (1)小样本时 ①两样本来自正态分布总体且总 体方差相等时，用成组设计的两样本均数比较的
t 检验；②两样本来自非正态总体或总体方差不
等时，通过变量变换使数据呈正态或方差齐后，
再用成组设计的两样本均数比较的 t 检验；若仍 达不到 t 检验的应用条件时，可选用 t' 检验或成
18 1 10 13 17 2 0 3 8 15 7 4 19 12 5 14 9 11 6 16
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6 组 别甲乙乙甲乙甲乙甲甲乙
分组结果 甲组：1、4、6、8、9号小鼠 乙组：2、3、5、7、10号小鼠
17
随机分组
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 小鼠编号
《试验统计方法 》 第四章 常用的试验设计方案
1） 设计特点： a. 各个处理的重复数相同。 b. 任意对（两个）处理在同一区组中出现的 次数相等。
2）平衡不完全区组的条件： r·t＝b·k r·(k-1) ＝λ·（t-1） b≥t r≥k
注：t：处理数 r：重复数 b：区组数 k：每 个区组的小区数 λ：每对处理在同一区组 中的相遇次数
3）设计方案：（P304）
2、设计方案
1）根据处理数查标准的拉丁方表（P25页）， 也可以人工排标准的拉丁方表。
常用拉丁方理论方案
2）在标准表的基础上按随机的方法进行行间随 机化 3）、在行间调整的基础上， 随机的方法进行列 间随机化得到应用的拉丁方表。
标准表
应用方案
(1) A B C D E
BCDEA
CABED
(2) B C D E A (3) C D E A B (4) D E A B C (5) E A B C D
2. 设计方案
2 3 3 1 61 5 3 6 2 1 2 52 13 21 42 11 41 43 32 51 22 63 33
6个处理3次重复的完全随机设计试验方案
3. 完全随机设计的优缺点
优点：
满足试验设计的3个基本原则；设计方法简 单；可以进行统计分析，且统计分析简单 。
缺点：
要求试验地能满足安排全部试验小区，且规 则的地块；
Ⅱ P- K- K- N- P- N- P- N- K- P - K- N-
214143323 124
Ⅲ N- K- P- K- P- K- N- P- N- K- P- N-
422311241433
2、优缺点：
优点：同随机区组，并且获得的信息量较 单因素随机区组多
缺点：同随机区组，但分析较单因素随机 区组复杂。
2）平衡不完全区组的条件： r·t＝b·k r·(k-1) ＝λ·（t-1） b≥t r≥k
注：t：处理数 r：重复数 b：区组数 k：每 个区组的小区数 λ：每对处理在同一区组 中的相遇次数
3）设计方案：（P304）
2、设计方案
1）根据处理数查标准的拉丁方表（P25页）， 也可以人工排标准的拉丁方表。
常用拉丁方理论方案
2）在标准表的基础上按随机的方法进行行间随 机化 3）、在行间调整的基础上， 随机的方法进行列 间随机化得到应用的拉丁方表。
标准表
应用方案
(1) A B C D E
BCDEA
CABED
(2) B C D E A (3) C D E A B (4) D E A B C (5) E A B C D
2. 设计方案
2 3 3 1 61 5 3 6 2 1 2 52 13 21 42 11 41 43 32 51 22 63 33
6个处理3次重复的完全随机设计试验方案
3. 完全随机设计的优缺点
优点：
满足试验设计的3个基本原则；设计方法简 单；可以进行统计分析，且统计分析简单 。
缺点：
要求试验地能满足安排全部试验小区，且规 则的地块；
Ⅱ P- K- K- N- P- N- P- N- K- P - K- N-
214143323 124
Ⅲ N- K- P- K- P- K- N- P- N- K- P- N-
422311241433
2、优缺点：
优点：同随机区组，并且获得的信息量较 单因素随机区组多
缺点：同随机区组，但分析较单因素随机 区组复杂。
《实验设计基本方法》PPT课件
绪言
我国优化试验设计方法
■60末期代,华罗庚教授在我国倡导与普 及的"优选法",如黄金分割法、分数法和斐波 那契数列法等.
■数理统计学者在工业部门中普及 "正交 设计"法 .
■70年代中期,优选法在全国各行各业取 得明显成效.
■1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验, 希望每个因素的水平数要多于10,而试验总数又不超过50,显然 优选法和正交设计都不能用,随后,方开泰教授〔中国科学院应 用数学研究所〕和王元院士提出 "均匀设计"法,这一方法在导 弹设计中取得了成效.
■上世纪40年代,在二次世界大战期间,美 国军方大量应用试验设计方法.
■随后,和对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分支在理论上日趋 完善,在应用上日趋广泛.
■50年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设 计表格化,在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作 出了众所周知的贡献.
绪言
试验设计在工业生产和工程设计及科 学研究中能发挥重要的作用,例如：
■提高产量
■减少质量的波动,提
高产品质量水准
验周期
■大大缩短新产品试
■降低成本
■延长产品寿命
一、实验设计的3个要素
实验因素、实验单位、实验效应是实验设计 的3个要素.
它们在实验中是不可缺少的,在实验设计时 必须认真予以考虑.
其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差.
最好通过一些预实验,初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适, 以免实验设计过于复杂,实验难以完成.
实验因素所作用的对象称为实验单位. 如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验单位,或
称为受试对象；若用小鼠肝细胞做实验,其表现形 式叫样品〔有时一个样品由若干只鼠的肝细胞混合 而成〕. 一个样品就是一个实验单位.不同性质的实验研究 需要选取不同种类的实验单位,一个完整的实验设 计中所需实验单位的总数称为样本含量. 最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量. 样本过大或过小都有弊端.
《实验方案设计》课件
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
实验目的与问题分析
实验目的
01
02
03
确定实验目标
在开始实验之前，首先需 要明确实验的目标，以便 有针对性地设计实验方案 和收集数据。
指导实验过程
实验目的是实验过程的指 导思想，有助于确保实验 的顺利进行和实验结果的 有效性。
合作研究
与其他研究机构或企业合作，共同推进实验的应用和推广。
培训与交流
组织培训和交流活动，分享实验应用经验和技术成果，促进实验的 普及和应用。
REPORT
《实验方案设计》 ppt课件
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
目录
CONTENTS
• 实验方案设计概述 • 实验目的与问题分析 • 实验变量与控制 • 实验操作流程 • 实验结果与结论 • 实验方案设计的优化与改进
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
实验方案设计是科学研究的重要组成 部分，对于推动学科发展和理论创新 具有重要意义。
确保实验结果可靠性
科学的实验方案设计能够保证实验结 果的准确性和可靠性，为后续的数据 分析和结论提供有力支持。
实验方案设计的步骤
明确研究目的和问题
在开始设计实验方案之前，需要明确研究 的目的和要解决的问题，确保实验方案具 有针对性和可行性。
假设的可行性分析
在提出假设之后，应对其可行性进行分析，以确保实验方 案设计的合理性和可行性。这包括对实验条件、资源、技 术等方面的考虑。
REPORT
CATALOG
常用实验设计类型和方法
结果分析：方差分析、Friedman秩和检验
1.实验设计方法
(1)将实验单位按照其自然属性或某个非处理因素形成n个单 位组，每个单位组含有k个实验单位。
(2)在每个单位组内随机分配k种处理。k=2时为配对设计。 实验单位的自然属性：动物的窝别（同窝的k只动物）、受 试者的体重（体重相近的k个受试者）等。要选择对试验结 果影响较大的非处理因素形成单位组，如研究小鼠吃不同饲 料后的体重增长情况，可将体重相近的小鼠配成单位组，在 临床试验中可将病情基本相同的患者配成单位组。遵循“单 位组间差别越大越好，单位组内差别越小越好”的原则。
反应变量 处理因素 反应变量 处理因素(瘤重Leabharlann , y) (药物浓度,T)y
T
3.6
1
0.4
3
4.5
1
1.7
3
4.2
1
2.3
3
4.4
1
4.5
3
3.0
2
3.3
4
2.3
2
1.2
4
2.4
2
0.0
4
1.1
2
2.7
4
One-Way ANOVA
（二）随机单位组设计（randomized block design）
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
随机数 47 50 36 29 02 31 93 71 23 47
组别 乙 丙 乙 乙 甲 乙 丁 丙 甲 乙
调整
丁
丁
编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
随机数 23 46 04 26 69 61 25 54 90 18
组别 甲 乙 甲 乙 丙 丙 乙 丙 丁 甲
1.实验设计方法
(1)将实验单位按照其自然属性或某个非处理因素形成n个单 位组，每个单位组含有k个实验单位。
(2)在每个单位组内随机分配k种处理。k=2时为配对设计。 实验单位的自然属性：动物的窝别（同窝的k只动物）、受 试者的体重（体重相近的k个受试者）等。要选择对试验结 果影响较大的非处理因素形成单位组，如研究小鼠吃不同饲 料后的体重增长情况，可将体重相近的小鼠配成单位组，在 临床试验中可将病情基本相同的患者配成单位组。遵循“单 位组间差别越大越好，单位组内差别越小越好”的原则。
反应变量 处理因素 反应变量 处理因素(瘤重Leabharlann , y) (药物浓度,T)y
T
3.6
1
0.4
3
4.5
1
1.7
3
4.2
1
2.3
3
4.4
1
4.5
3
3.0
2
3.3
4
2.3
2
1.2
4
2.4
2
0.0
4
1.1
2
2.7
4
One-Way ANOVA
（二）随机单位组设计（randomized block design）
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
随机数 47 50 36 29 02 31 93 71 23 47
组别 乙 丙 乙 乙 甲 乙 丁 丙 甲 乙
调整
丁
丁
编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
随机数 23 46 04 26 69 61 25 54 90 18
组别 甲 乙 甲 乙 丙 丙 乙 丙 丁 甲
关于常用实验设计方法课件
配对设计（paired design） ：
自身配对：试验前后比较；左右侧比较；……
异体配对：同窝动物；病情、年龄等Fra bibliotek同的病人，……
步骤：配对；同一对的两个体随机分到两组中。
受试者号 1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 5.1 5.2
随机数字
8
7
6
2
5
处 理 乙甲
甲乙
乙甲
完全随机设计是根据试验处理数将全部受试对象随机地分成若干组，然 后再按组实施不同处理的设计。这种设计保证每个受试对象都有相同机 会接受任何一种处理，而不受试验人员主观倾向的影响。 在医学研究等试验中，当试验条件特别是受试对象的初始条件比较一致 时，可采用完全随机设计。这种设计应用了重复和随机两个原则，因此 能使试验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出试验的处理效 应。
1、设计容易 处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、 试验动物差异较小的试验。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
2、统计分析简单 无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否，都 可采用 t 检验或方差分析法进行统计分析。
（二）完全随机设计的主要缺点 1、由于未考虑非试验因素的影响，将其归入试验误差，试验误差较大，
乙甲
甲乙
受试者号 6.1 6.2 7.1 7.2 8.1 8.2 9.1 9.2 10.1 10.2
随机数字
9
0
1
4
3
处 理 甲乙
乙甲
甲乙
乙甲
甲乙
优点：减少了个体差异对比较的影响；样本量可以少一些。 缺点：有时配对有困难 （配对 t 检验，符号秩和检验）
常用实验设计方法
缺乏维生素E 0 .74 配对差值 0 .72 t=4.208， 0 .54 0. 96 SE=0.0582 0. 98 0. 81 两均数t =2.735， 0. 75 SE=0.0896 0. 53 0.7538 差值=0.2450
1.配对比较样本例数是两组比较的1/2
n1 n2 2[ n [
随机 分组
分组 实验组（T+S1） 对照组（C+S2）
处理因素
实验效应 （E+S1） （0+S2）
• 实验设计理论上组间随机误差S1= S2， • 两组结果：（E+S1）（S2）=差（E）即实 验效应。
• 设计的基本原则：对照、随机、重复、均衡
常用的实验（试验）统计设计方法：
• 单因素实验设计方法： • 1.完全随机分组 • 2.随机配对或区组设计 • 3.拉丁方设计
• 定义：受试对象完全按随机原则分配 到试验组和对照组，对他们的效应进 行平行观察，最后对结果进行成组比 较的统计分析。 • 统计分析方法：两组或多组的 t 检验 或方差分析、χ2等。
完全随机分组同期研究的设计模式
•
• • • •
研究对象 纳入符合标准的研究对象 随机化分组 试验组
试验 措施
对照组
实验因素
• 单因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素只有一个，因素包括g（g≥2）个水平， 目的：分析不同水平实验结果是否有差别。
• 多因素实验：指实验中研究对象被干预的 因素不只一个，各因素的水平为≥2，分析 某因素不同水平的结果有无差别，分析多 因素对实验结果有无交互作用。
例4-2：表4-3 研究一种降血脂新药的临 床疗效
• 用20只家兔用采用完全随机分组方法分为4组， 分别给予4种处理，结果见表12-3
第三章常用的几种实验设计方法
第三章 常用的几种实验设计方法
基本类型
1.完全随机设计 2.配对设计 3.配伍组设计 （随机区组设计） 4.自身比较设计 5.交叉设计 6.拉丁方设计
试验设计的步骤
1.根据试验的目的选择试验方案。 2.确定处理因素和处理水平。 3.确定试验类型。 4.根据实验效应的类型和处理因素的
情况选择统计方法。 5.确定样本量。 6.确定分组方案。
配伍组设计是先将若干个受试对 象按一定条件划分成若干个区组。每 一配伍组包含的受试对象，随机地分 别接受不同处理，每个配伍组的例数 等于处理组个数。
配伍的条件是影响实验效应的主要非 处理因素。可以按单一非处理因素分配伍 组，也可以按几个非处理因素的组合分配 伍组。
例如实验动物的种属、窝别、性别。年 龄、体重相同和相近的划人一个配伍组或 区组；临床试验根据具体要求可将性别、 体重、年龄、职业、病情和病程等条件相 同和相近的列入一个配伍组。分别将同一 配伍组内的受试对象随机地分别分配到各 处理组中去。
•2．双向误差控制，可以减少实验误差，比 配伍组设计优越。
(6) 缺点
• 1．要求各因素的水平数相等且无交互作 用，在实际应用中有一定的局限性；
• 2.重复数少，对差别的估计往往不够精 确，为了提高精确度，可将处理数相 同的几个拉丁方结合起来进行实验设 计。
例1.研究蛇毒的抑瘤作用，拟将四种瘤株匀浆接种小白 鼠；一天后分别用四种不同的蛇毒成份，各取四种不同 的剂量腹腔注射，每日一次．连续10天，停药一天，解 剖测瘤重。
交叉实验设计进行的实验所得数 据的统计处理可用方差分析，如果资 料的性质不适宜用方差分析则可用秩 和检验。
方差分析步骤：
秩和检验
1．处理间的比较(本例即A、B两种参数电针刺激 间的比较)
基本类型
1.完全随机设计 2.配对设计 3.配伍组设计 （随机区组设计） 4.自身比较设计 5.交叉设计 6.拉丁方设计
试验设计的步骤
1.根据试验的目的选择试验方案。 2.确定处理因素和处理水平。 3.确定试验类型。 4.根据实验效应的类型和处理因素的
情况选择统计方法。 5.确定样本量。 6.确定分组方案。
配伍组设计是先将若干个受试对 象按一定条件划分成若干个区组。每 一配伍组包含的受试对象，随机地分 别接受不同处理，每个配伍组的例数 等于处理组个数。
配伍的条件是影响实验效应的主要非 处理因素。可以按单一非处理因素分配伍 组，也可以按几个非处理因素的组合分配 伍组。
例如实验动物的种属、窝别、性别。年 龄、体重相同和相近的划人一个配伍组或 区组；临床试验根据具体要求可将性别、 体重、年龄、职业、病情和病程等条件相 同和相近的列入一个配伍组。分别将同一 配伍组内的受试对象随机地分别分配到各 处理组中去。
•2．双向误差控制，可以减少实验误差，比 配伍组设计优越。
(6) 缺点
• 1．要求各因素的水平数相等且无交互作 用，在实际应用中有一定的局限性；
• 2.重复数少，对差别的估计往往不够精 确，为了提高精确度，可将处理数相 同的几个拉丁方结合起来进行实验设 计。
例1.研究蛇毒的抑瘤作用，拟将四种瘤株匀浆接种小白 鼠；一天后分别用四种不同的蛇毒成份，各取四种不同 的剂量腹腔注射，每日一次．连续10天，停药一天，解 剖测瘤重。
交叉实验设计进行的实验所得数 据的统计处理可用方差分析，如果资 料的性质不适宜用方差分析则可用秩 和检验。
方差分析步骤：
秩和检验
1．处理间的比较(本例即A、B两种参数电针刺激 间的比较)
经典：14-常用实验设计方法
各组平均血清胆固醇含量，mg%
group
1
0
88.36
实验时间
5
10
15
Total
324.00 484.90 750.50 404.05
2
79.45 323.00 252.55 140.90 200.33
3
90.09 140.09 94.27 108.00 108.11
4
75.55 88.09 77.90 73.50 78.90
5
实例分析1
四种饲料喂养大白鼠后的肝重比值(%)
X
n
均数 标准差
SS
A
2.62 2.23 2.36 2.40
4
2.4025 0.1621 0.078875
B
2.82 2.76 2.43 2.73
4
2.6850 0.1741 0.090900
C
2.91 3.02 3.28 3.18
4
3.0975 0.1646 0.081275
随机区组设计 双向区组控制 拉丁方设计 交叉设计(重复拉丁方) 三向区组控制 希腊-拉丁方设计
不完全设计 正交设计 平衡不完全区组设计 不完全交叉设计 不完全拉丁方设计 均匀设计
3
基本概念
完全随机设计(completely randomized design) 又称成组设计。 单向分组，单因素，多水平
将同一个总体(同质)的实验对象随机分配 到不同的处理组，观察不同处理的效应。
从不同总体中随机抽样，通过对样本的分 析，比较不同总体的特征。
4
分析方法的选择
定量资料
t检验、t’检验 方差分析、q检验、q’检验、变量变换、非
参数检验
实验设计(DOE)方法培训ppt精品模板分享(带动画)
随机性：在 实验设计中， 需要采用随 机抽样方法， 避免主观偏 见对实验结 果的影响。
重复性：在 实验设计中， 需要保证实 验的重复性， 以便对实验 结果进行验 证和比较。
科学性：在 实验设计中， 需要遵循科 学的原则和 方法，确保 实验设计的 科学性和合 理性。
Part Four
实验设计(DOE)的 常用方法
完全随机设计
定义：将全部试验 单位随机地分成几 组，然后按随机方 法分别给予不同的 处理，观测各组的 效应。
特点：简单易行， 能充分利用试验材 料，适用于试验单 位之间差异较小的 试验。
适用范围：当试验 单位之间差异较小 时，可采用完全随 机设计。
注意事项：当试验 单位之间差异较大 时，不宜采用完全 随机设计。
添加项标题
实验过程：采用DOE方法，确定关键因素和水平，进行实验设计，收集数据并进行分析
添加项标题
实验结果：通过实验设计，产品性能得到显著提高，满足客户需求
添加项标题
结论：实验设计(DOE)方法在改善产品性能方面具有实际应用价值
案例二：提高生产效率的实验设计(DOE)应用
实验设计(DOE)在生产效率提升中的应用背景 实验设计(DOE)在生产效率提升中的具体实施过程 实验设计(DOE)在生产效率提升中的效果评估与改进 实验设计(DOE)在生产效率提升中的实际应用案例分析
正交设计
定义：正交设计是一种实验设计方法，通过正交表安排多因素实验，以获得各因素之间 的交互作用和最优组合。
特点：正交设计具有均衡性和代表性，能够减少实验次数，提高实验效率，适用于多因 素、多水平的实验设计。
应用领域：正交设计广泛应用于化工、医药、农业等领域，用于优化产品配方、生产工 艺和实验方案。
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常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
完全随机设计是根据试验处理数将全部受 试对象随机地分成若干组，然后再按组实施不 同处理的设计。这种设计保证每个受试对象都 有相同机会接受任何一种处理，而不受试验人 员主观倾向的影响。
在医学研究等试验中，当试验条件特别是 受试对象的初始条件比较一致时，可采用完全 随机设计。这种设计应用了重复和随机两个原 则，因此能使试验结果受非处理因素的影响基 本一致，真实反映出试验的处理效应。
常用实验设计方法
流行病与卫生统计学研究所
2018.6.4
常用实验设计方法
医学实验设计必须遵循对照、随机、重复和均衡的 基本原则。不同的研究目的应采用不同的设计方法 安排实验。医学研究中常用的实验设计方法有：
1. 完全随机设计 2. 配对设计 3. 配伍组设计 4. 交叉设计 5. 析因试验设计 6. 拉丁方设计 7. 正交试验设计 8. 均匀设计
• 缺点：只分析一个因素，不考虑个体间的差异， 因而要求各观察单位要有较好的同质性，否则， 需扩大样本含量。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
设计方法 • 先将实验对象编号，按预先规定，利用随机排
列表（或随机数字表）的随机数字将实验对象 随机分配到各组中去（用随机排列表进行分组 时，各组例数相等；用随机数字表进行分组时， 各组例数常不相等，故常用前者）。
• 例：按完全随机设计方法将10只小鼠随机分 配到甲、乙两组。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
二、试验结果的统计分析
对于完全随机试验的统计分析，由于试验 处理数不同，统计分析方法也不同。 （一）处理数为2 两个处理的完全随机设计 也就是非配对设计，对其试验结果采用非配对 设计的 t 检验法进行统计分析。
1、设计容易 处理数与重复数都不受限制，适用于试 验条件、环境、试验动物差异较小的试验。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
2、统计分析简单 无论所获得的试验资料各处 理重复数相同与否，都可采用 t 检验或方差分析法进 行统计分析。
（二）完全随机设计的主要缺点
1、由于未考虑非试验因素的影响，将其归入试验 误差，试验误差较大，试验的精确性较低。
2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时，不 宜采用此种设计方法。
常用实验设计方法
配对设计（paired design） ：
❖ 将受试对象按配对条件配成对子，再按随机化原则把每对 中的两个个体分别分配到实验组或对照组。常用于动物实 验。
步骤：配对；同一对的两个体随机分到两组中。
受试者号 1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1 4.2 5.1 5.2
随机数字 8
7
6
2
5
处 理 乙甲 甲乙 乙甲 乙甲
甲乙
受试者号 6.1 6.2 7.1 7.2 8.1 8.2 9.1 9.2 10.1 10.2
随机数字 9
0
1
4
3
处 理 甲乙 乙甲 甲乙 乙甲
甲甲乙甲乙甲乙甲乙 乙
分组结果
甲组：1.2、2.2、3.1、4.2、5.1、6.2、7.1、 8.2、9.1、10.1
乙组：1.1、2.1、3.2、4.1、5.2、6.1、7.2、 8.1、9.2、10.2
配对设计（paired desi较；……
异体配对：同窝动物；病情、年龄等相同的病人，……
甲乙
优点：减少了个体差异对比较的影响；样本量可以少一些。 缺点：有时配对有困难 （配对 t 检验，符号秩和检验）
常用实验设计方法
配对设计（paired design） ：
配对设计是处理数为2的随机区组设计。 其优点是结果分析简单，试验误差通 常比非配对设计小，但由于试验对象 配对要求严格，不允许将不满足配对 要求的试验对象随意配对。
常用实验设计方法
配对设计（paired design） ：
设计方法
1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 小鼠编号
1.2 2.2 3.2 4.2 5.2 6.2 7.2 8.2 9.2 10.2 随机数字 2 8 1 4 3 0 9 6 7 5
乙乙甲乙甲乙甲乙甲 甲 处理
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
• 不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素， 但可以有两个或多个水平，故亦称单因素实验设 计。
• 该设计常用于将受试对象按随机化原则分配到处 理组和对照组中，各组样本例数可以相等，也可 以不等，但相等时效率高。
• 优点：设计和统计分析方法简单易行；
常用实验设计方法
配对设计（paired design） ： 设计方法
• 例 试将已配成10对的20只小鼠随机分
配到甲、乙两组。
• 先将小鼠编号，如第一对第一受试者编号为1.1， 第二受试者编号为1.2，余仿此。再从随机排列 表中随机指定某行，例如第6行，依次将0~9之 间的随机数字录于受试者编号下，舍去10~19 之间的数字，并规定随机数字为奇数时取甲乙 顺序，偶数时取乙甲顺序。
❖ 配对条件：一般以主要的非实验因素作为配比条件。动物 实验中，常将同性别、同窝别、体重相近的两个动物配成 一对；人群试验中，常将性别和年龄、生活条件、工作条 件相同或相近的两个人配成对子。
❖ 某些医学实验研究中的自身对照也可看作是配对设计，如 某指标治疗前后的比较（平行样本）；同一受试对象不同 部位、不同器官的比较；同一标本不同检测方法的比较。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
（二）处理数大于2 若获得的资料各处理重复数相等， 则采用各处理重复数相等的单因素试验资料方差分析法分析； 若在试验中，因受到条件的限制或受试动物出现疾病、死亡， 或病人中途退出等使获得的资料各处理重复数不等，则采用 各处理重复数不等的单因素试验资料方差分析法分析。 完全随机设计的优缺点 完全随机设计是一种最简单的设计方法，主要优缺点如下： 完全随机设计的主要优点