常用研究设计类型
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分析的困难。 ⑤不能得到关于个体差异和试验期差异大小的信息。 ⑥不能得到因素之间交互作用的信息。 ⑦必须有一个严格的前提，即进入第二阶段之前，两组患者
的病情均与进入第一阶段时相同。
交叉设计的假设检验方法
采用三因素无重复试验的F 检验。
第三节 拉丁方设计和正交设计
拉丁方设计
概念： 拉丁方设计(latin square design)
缺点：
①以牺牲分析各因素的交互作用为代价；
②无空列正交试验设计的误差只有通过重复试验获得。
正交设计的假设检验方法
计量资料：正交设计资料的方差分析。 计数资料：首先将计数资料进行数据转
换，而后再用方差分析法。
第一节 完全随机设计
特点
简单方便，应用广泛 效率相对较低 只能分析一个因素的作用
第一节 完全随机设计
假设检验方法
服从正态分布且方差齐同的计量资料：单因素方差分
析、成组资料的t检验(水平组g＝2)；
非正态分布且方差齐同的资料：可进行数据变换，或 采用两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验、多个独 立样本比较的Kruskal Wallis H检验；
计数资料：χ2检验或Ridit分析
第一节 完全随机设计
二、配对设计
概念 将受试对象按某些特征或条件配成
对子，每对中的两个受试对象分别给予 不同的处理。
第一节 完全随机设计
特点：
※ 可以降低、减弱或消除两个比较组的非 处理因素的作用；
※ 缩小受试对象间的个体差异，减少实验 误差，提高实验效率。
主要用于评价慢性易复发疾病，如哮喘。
交叉设计优点：
①能控制时间因素对实验效应的影响。
②消除个体间及两个试验时期间的差异对实验效应的影 响，进一步突出处理效应。
③各实验对象均接受了试验因素和对照，照顾了每一个 患者的利益，符合医德要求。
④可对每个研究对象观察多个时期的两种处理的效应。
⑤适用于个体差异较大的动物试验。
第一节 完全随机设计
设计类型
同源配对 异源配对
第一节 完全随机设计
同源配对
指同一受试对象分别接受两种不同的 干预措施，目的是推断两种干预措施的 效果有无差别。
交叉设计(cross-over design,COD) 目的是推断某种处理有无作用。
自身对比(self-contrast) 目的是推断某种处理有无作用。
正交设计方法
⑴确定因素和水平 ⑵选用正交表 ⑶正交表的表头设计
正交设计的优缺点
优点：
①与析因实验相比，可成倍的减少实验次数；
②能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验 方案，并且通过这少数试验方案的试验结果的分析， 推断出最优方案；
③作进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多 的有关各因素的信息。
是按拉丁字母组成的方阵来安排实验的 三因素(一般是一个处理因素、两个配伍 组因素)等水平设计。
拉丁方设计要求： ①三个因素无交互作用； ②三个因素水平数相等； ③方差齐。
拉丁方设计方法
⑴选择拉丁方 ⑵随机排列 ⑶规定行、列、字母所代表的因素和水平
拉丁方设计的基本特点
拉丁方设计分别用行间、列间和字母间 表示三个因素及其不同水平。
拉丁方方阵可以进行随机化，目的是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 乱原字母排列的有序性。
无论如何随机化，方阵中每行每列每个 字母仍只出现一次。
拉丁方设计均衡性强，试验效率高，节 省样本含量。
拉丁方设计的假设检验方法 采用拉丁方设计资料的方差分析。
正交设计
概念： 正交试验设计是按照规范的正交表
和相应的交互表进行的多因素多水平的 设计方法。
概念： 是配对设计的扩展。是将几个受试对象按一定条件配成区组，再 将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中。
假设检验方法： 两因素方差分析(two-way ANOVA)
配对t检验(水平组k＝2) 配伍组设计的多个样本的秩和检验(Friedman M-test)
第第二二节节析析因因和设交计叉和设交计叉设计
⑥不仅有组间对照，而且有自身前后对照，从而降低了 两组的变异度，节省样本量，提高了评价疗效的效率。
交叉设计缺点
①不允许有患者失访 ②不适于病程较短的急性病治疗效果的研究。 ③疾病的变化如第一阶段实验对象的该病治愈或死亡，则第
二阶段的处理将无法施加。 ④如有患者退出试验，不仅造成数据的缺失，也增加了统计
二、析因设计的优缺点
优点： ①效率高 ②节约样本含量
缺点： 当处理因素增加时，实验组数呈几何
倍数增加。
三、假设检验方法
析因设计资料的方差分析
析因设计资料的秩和检验
交叉设计
概念：
是在自身配对设计基础上发展而成的双因 素设计。他将整个设计分为两个或多个阶段， 各阶段分别给予不同的干预措施，然后比较各 阶段效应间的差异有/无统计学意义。
第十四章 常用设计类型
第一节 完全随机设计 第二节 析因设计和交叉设计 第三节 拉丁方设计和正交设计
第一节 完全随机设计
一、完全随机设计
概念
完全随机设计(completely randomized design,CRD)是将实验对象完全随机地分配到 实验组与对照组或几个对比组中。CRD只能分 析一个处理因素的作用，也称单因素设计。
析因设计 概念
是一种将两个或多个因素的各水平交 叉分组，通过不同的组合，评价各因素 的主效应、单独效应和交互作用，通过 比较各种组合，找出最佳组合的实验设 计。
第二节 析因设计和交叉设计
一、析因设计方法
⑴确定处理组数：
⑵随机分组：
注意：
①析因设计的基本要求是各组例数相等，且每组例 数必须在2例以上。 ②析因设计的因素数和水平数不宜过多，一般因素 数不超过4，水平数不超过3。
第一节 完全随机设计
异源配对
是将若干研究对象按某些重要特征配对，并分别接 受两种干预措施。 目的是消除混杂因素的影响。
第一节 完全随机设计
假设检验方法
配对t检验(pared/matched t-test) 配对χ2检验
Wilcoxon符号秩和检验
第一节 完全随机设计
三、随机区组设计
的病情均与进入第一阶段时相同。
交叉设计的假设检验方法
采用三因素无重复试验的F 检验。
第三节 拉丁方设计和正交设计
拉丁方设计
概念： 拉丁方设计(latin square design)
缺点：
①以牺牲分析各因素的交互作用为代价；
②无空列正交试验设计的误差只有通过重复试验获得。
正交设计的假设检验方法
计量资料：正交设计资料的方差分析。 计数资料：首先将计数资料进行数据转
换，而后再用方差分析法。
第一节 完全随机设计
特点
简单方便，应用广泛 效率相对较低 只能分析一个因素的作用
第一节 完全随机设计
假设检验方法
服从正态分布且方差齐同的计量资料：单因素方差分
析、成组资料的t检验(水平组g＝2)；
非正态分布且方差齐同的资料：可进行数据变换，或 采用两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验、多个独 立样本比较的Kruskal Wallis H检验；
计数资料：χ2检验或Ridit分析
第一节 完全随机设计
二、配对设计
概念 将受试对象按某些特征或条件配成
对子，每对中的两个受试对象分别给予 不同的处理。
第一节 完全随机设计
特点：
※ 可以降低、减弱或消除两个比较组的非 处理因素的作用；
※ 缩小受试对象间的个体差异，减少实验 误差，提高实验效率。
主要用于评价慢性易复发疾病，如哮喘。
交叉设计优点：
①能控制时间因素对实验效应的影响。
②消除个体间及两个试验时期间的差异对实验效应的影 响，进一步突出处理效应。
③各实验对象均接受了试验因素和对照，照顾了每一个 患者的利益，符合医德要求。
④可对每个研究对象观察多个时期的两种处理的效应。
⑤适用于个体差异较大的动物试验。
第一节 完全随机设计
设计类型
同源配对 异源配对
第一节 完全随机设计
同源配对
指同一受试对象分别接受两种不同的 干预措施，目的是推断两种干预措施的 效果有无差别。
交叉设计(cross-over design,COD) 目的是推断某种处理有无作用。
自身对比(self-contrast) 目的是推断某种处理有无作用。
正交设计方法
⑴确定因素和水平 ⑵选用正交表 ⑶正交表的表头设计
正交设计的优缺点
优点：
①与析因实验相比，可成倍的减少实验次数；
②能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验 方案，并且通过这少数试验方案的试验结果的分析， 推断出最优方案；
③作进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多 的有关各因素的信息。
是按拉丁字母组成的方阵来安排实验的 三因素(一般是一个处理因素、两个配伍 组因素)等水平设计。
拉丁方设计要求： ①三个因素无交互作用； ②三个因素水平数相等； ③方差齐。
拉丁方设计方法
⑴选择拉丁方 ⑵随机排列 ⑶规定行、列、字母所代表的因素和水平
拉丁方设计的基本特点
拉丁方设计分别用行间、列间和字母间 表示三个因素及其不同水平。
拉丁方方阵可以进行随机化，目的是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 乱原字母排列的有序性。
无论如何随机化，方阵中每行每列每个 字母仍只出现一次。
拉丁方设计均衡性强，试验效率高，节 省样本含量。
拉丁方设计的假设检验方法 采用拉丁方设计资料的方差分析。
正交设计
概念： 正交试验设计是按照规范的正交表
和相应的交互表进行的多因素多水平的 设计方法。
概念： 是配对设计的扩展。是将几个受试对象按一定条件配成区组，再 将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中。
假设检验方法： 两因素方差分析(two-way ANOVA)
配对t检验(水平组k＝2) 配伍组设计的多个样本的秩和检验(Friedman M-test)
第第二二节节析析因因和设交计叉和设交计叉设计
⑥不仅有组间对照，而且有自身前后对照，从而降低了 两组的变异度，节省样本量，提高了评价疗效的效率。
交叉设计缺点
①不允许有患者失访 ②不适于病程较短的急性病治疗效果的研究。 ③疾病的变化如第一阶段实验对象的该病治愈或死亡，则第
二阶段的处理将无法施加。 ④如有患者退出试验，不仅造成数据的缺失，也增加了统计
二、析因设计的优缺点
优点： ①效率高 ②节约样本含量
缺点： 当处理因素增加时，实验组数呈几何
倍数增加。
三、假设检验方法
析因设计资料的方差分析
析因设计资料的秩和检验
交叉设计
概念：
是在自身配对设计基础上发展而成的双因 素设计。他将整个设计分为两个或多个阶段， 各阶段分别给予不同的干预措施，然后比较各 阶段效应间的差异有/无统计学意义。
第十四章 常用设计类型
第一节 完全随机设计 第二节 析因设计和交叉设计 第三节 拉丁方设计和正交设计
第一节 完全随机设计
一、完全随机设计
概念
完全随机设计(completely randomized design,CRD)是将实验对象完全随机地分配到 实验组与对照组或几个对比组中。CRD只能分 析一个处理因素的作用，也称单因素设计。
析因设计 概念
是一种将两个或多个因素的各水平交 叉分组，通过不同的组合，评价各因素 的主效应、单独效应和交互作用，通过 比较各种组合，找出最佳组合的实验设 计。
第二节 析因设计和交叉设计
一、析因设计方法
⑴确定处理组数：
⑵随机分组：
注意：
①析因设计的基本要求是各组例数相等，且每组例 数必须在2例以上。 ②析因设计的因素数和水平数不宜过多，一般因素 数不超过4，水平数不超过3。
第一节 完全随机设计
异源配对
是将若干研究对象按某些重要特征配对，并分别接 受两种干预措施。 目的是消除混杂因素的影响。
第一节 完全随机设计
假设检验方法
配对t检验(pared/matched t-test) 配对χ2检验
Wilcoxon符号秩和检验
第一节 完全随机设计
三、随机区组设计