常用实验设计方法
常用实验设计方法
常用实验设计方法实验设计方法是科学研究的重要组成部分，用于规划和进行实验，收集数据，并通过分析数据来得出结论。
常用的实验设计方法包括随机实验设计、单因素实验设计、因素水平实验设计、响应面实验设计和组合实验设计等。
1.随机实验设计：随机实验设计是最常用的实验设计方法之一、它具有随机分配实验对象的特点，以减少实验误差并控制外部干扰因素的影响。
随机实验设计可以通过将实验对象随机分配到不同的实验组以及对照组，来比较不同处理条件下的实验结果。
随机实验设计通常具有高度的可重复性和可靠性。
2.单因素实验设计：单因素实验设计是在研究过程中只改变一个因素的水平，以研究该因素对结果的影响。
它的优点是简单易操作，可以有效地研究一些因素对实验结果的影响。
单因素实验设计常用于初步筛选影响因素、确定最佳工艺条件等。
3.因素水平实验设计：因素水平实验设计是在研究过程中，对多个因素的水平进行考察，以确定不同因素水平对实验结果的影响。
因素水平实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等来进行。
它的优点在于可以同时考察多个因素，从而更准确地了解各因素的影响。
4.响应面实验设计：响应面实验设计是在因素水平实验设计的基础上，通过响应面分析方法来建立因素与响应变量之间的数学模型，进而优化实验过程。
响应面实验设计可以通过调整实验参数来查找最佳的实验条件，以达到最佳的实验结果。
响应面实验设计通常具有较高的预测能力和优化效果。
5.组合实验设计：组合实验设计是将多个因素按照不同的水平组合起来进行实验，以研究不同因素水平组合对结果的影响。
组合实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等进行设计。
组合实验设计的优点在于可以同时考察不同因素的相互作用，从而得到更准确的实验结果。
除了上述常用的实验设计方法，还有很多其他的特殊实验设计方法，如因素嵌套实验设计、重复测量实验设计、区组实验设计等，这些方法可以根据具体情况选择使用。
在实际应用中，实验设计方法的选择应根据研究目的、易操作性、资源限制、样本大小、预期效应大小等因素进行综合考虑。
9-常见的试验设计方法
1.抽签法：
本试验中，因素有3个，重复5次所 以共进行15次试验，这15次试验按完 全随机顺序进行。
随机化可采用抽签的方式，即准 备15张纸签，A1，A2，A3各写5个， 充分混匀后，抽签决定试验顺序。
5
2.随机数字表法：
从随机数字表上随机地抽取一个 数字，如：第11行第25、26列的 86，从此开始依次往下（也可往上、 往左、往右，方向是随机的）读15 个2位数（如出现相同的两位数就把 它跳过去，向后多读一个2位数）按 从小到大的顺序把这15个数依次编 号，这个编号即为试验的顺序号。
6
3.随机函数： 应用计算机语言，编程获得随机数字。
7
2.随机数字表法：
1 两个处理比较的分组 例如：有同品种、重量相近的红富士苹果，
试用完全随机的方法分成甲乙两组
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
随机数 16 07 44 99 83 11 46 32 24 20 14 85 88 45 10 93 72 88 字
11
例如：75℃，85℃，95℃，105℃ 不同温度培养细菌实验，每处理重复 四次。则需要16个培养皿。
将其按顺序1~16标签。经过抽签，可 以得到一组随机排列的数列：
12，4，10，7，2，11，8，5，3，16， 14，1，6，15，13，9
12
如图：
12 4 10 7
2 11 8
5
3 16 14 1
35
2、计算各项平方和与自由度 矫正数
C=x2../rk=202.72/5×4=2054.3645 总平方和
SST=∑x2ij-C=（11.72+11.12+…+13.02） - 2054.3645 =59.9255
实验设计方法有哪些
实验设计方法有哪些
实验设计方法有很多，以下是一些常用的方法：
1. 随机化实验设计：通过随机分配实验对象到不同的处理组，以减少实验结果中的偏倚。
2. 匹配实验设计：根据实验对象的特征进行配对，然后将配对对象分配到不同的处理组，以减少人口组成对实验结果的影响。
3. 阻截实验设计：在实验开始之前，在实验对象中收集基线数据，然后对实验对象进行处理，并在处理后收集数据，以便比较处理前后的变化。
4. 交叉设计：实验对象在不同的处理条件下多次观察和测量，以减少实验结果中的个体差异。
5. 因子ial设计：将多个因子的不同水平组合起来，进行实验观察，以了解各因子以及其交互作用对实验结果的影响。
6. 重复测量设计：在实验过程中对同一实验对象进行多次观察和测量，以减少实验结果中的个体差异。
这些实验设计方法可以根据研究目的和实验要求的不同进行选择和组合。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
一、完全随机化实验设计
完全随机化实验设计是指在实验过程中，采用完全随机方式将试验对象分配到对照组和试验组，从而对比实验效果的设计。
它包含完全随机化设计和均衡化设计，它们之间的主要区别是完全随机化设计有可能使得对照组和试验组的成员分布存在较大的不平衡，而均衡化设计将对照组和试验组的成员分布使尽可能保持平衡。
完全随机化实验设计有几个主要优点：其一，它可以有效消除实验过程中可能产生的变量因素的影响；其二，它可以更加有效的控制实验中潜在的变量因素；其三，它可以有效地消除可能存在的样本间的差异，以确保实验结果的准确度；其四，它可以使实验组的样本在实验结果中尽可能近似，从而提高实验结果的有效性。
完全随机化实验设计也有一些缺点，其一，它可能在实验过程中造成实验组和对照组的成员分布有较大的不平衡；其二，它可能在实验过程中出现实验组中一些变量的较大差异，从而影响实验结果的准确性。
二、分层实验设计
分层实验设计是使用层次实验设计技术，在实验中将试验对象分成若干层次，每个层次的对象具有较平均的特征，以控制实验结果的设计。
教育学研究的实验设计方法
教育学研究的实验设计方法教育学研究是一门涉及教育领域的学科，旨在深入理解教育问题，提出有效的解决方案。
实验设计是教育学研究中一种重要的方法，通过合理设计实验来获取数据，并进行分析和解读。
本文将介绍教育学研究中常用的实验设计方法，并探讨其优势和局限性。
一、前实验设计法前实验设计法是一种简单的实验设计方法，通常用于初步检验假设或获取初步数据，适用于小规模研究。
该方法不包括控制组和随机分组，设计上较为简单。
前实验设计法主要有以下几种形式：1. 单组前后测试设计：研究者在一个群体中进行前后测试，比较两次测试之间的变化。
该方法适用于研究者想要初步了解某个因素对学习成绩、学习动力等的影响。
2. 反事实检验设计：研究者基于对实际情况的观察，提出一个假设，并在给定条件下进行实验。
该设计方法适用于研究者无法控制某些条件，但通过实验可以模拟和比较不同情况。
二、真实实验设计法真实实验设计法是一种控制了实验条件的实验设计方法，通过随机分组和对照组的设置，使得实验结果更加可靠和具有说服力。
常用的真实实验设计方法有：1. 随机控制试验设计：研究者将研究对象随机分成实验组和对照组，实验组接受特定的干预措施，而对照组不进行干预。
通过比较两组之间的差异，可以初步判断干预措施的效果。
2. 重复测量设计：研究者在研究对象上多次测量同一指标，并进行干预操作。
通过比较不同时间点的测量结果，可以分析干预的长期效果。
三、因果比较设计法因果比较设计法是一种用于研究因果关系的实验设计方法，通过对比不同条件下的实验结果来推断因果关系。
常用的因果比较设计方法有：1. 社会实验设计：研究者将研究对象分成实验组和对照组，实验组接受特定的社会干预措施，而对照组则不接受干预。
通过比较两组之间的差异，可以判断干预措施对社会问题的影响。
2. 自然实验设计：研究者利用现实中已经存在的条件，在不干预的情况下观察两组之间的差异。
通过比较两组的结果，可以初步推断某一因素对结果的影响。
教育实验设计的方法
教育实验设计的方法
教育实验设计是指为了验证教育方法、教育政策或教育理论的有效性而进行的系统性、科学性的实验研究。
它是教育研究中非常重要的一部分，可以帮助教育工作者更好地了解教育问题，提供实证依据，进一步改进教育实践。
在进行教育实验设计时，可以采用以下几种方法：
1. 随机对照组设计：随机对照组设计是最常用的实验设计方法之一。
研究者将被试随机分为实验组和对照组，实验组接受特定的教育干预措施，而对照组则不接受任何干预。
通过比较两组的表现，可以评估教育干预的效果。
2. 前后测设计：前后测设计是指在教育干预之前和之后对被试进行测量的设计。
研究者首先测量被试在某项指标上的初始水平，然后进行教育干预，最后再次测量被试在同一指标上的改变。
通过比较两次测量结果的差异，可以评估教育干预的效果。
3. 多组设计：多组设计是在随机对照组设计的基础上进一步发展而来的。
研究者将被试分为多个实验组和一个对照组，每个实验组接受不同的教育干预措施。
通过比较各组的表现，可以评估不同教育干预措施的效果，并找出最有效的一种。
除了以上几种常见的实验设计方法，还有一些其他的方法，例如配对设计、交叉设计等。
在选择实验设计方法时，需要考虑研究目的、资源条件、伦理要求等因素，并确保设计的科学性和可靠性。
需要注意的是，在进行教育实验设计时，研究者需要遵循科学研究的伦理原则，保护被试的权益，确保实验的可靠性和有效性。
此外，教育实验设计的结果应该结合实际情况进行解释和应用，不能简单地照搬研究结果，还要考虑到教育背景、文化差异等因素的影响。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
1、实验研究设计：实验研究设计是研究者以不同处理条件设计的以测量比较研究方法，运用此方法研究者可以比较实验组数据和对照组以证明实验结果及其差异。
2、对照组设计：对照组设计也称为实验对照设计，是指研究者将受试者分为两组，实验组受实验处理，对照组不受处理，以比较受处理组和未受处理组的状况，考察处理的效果。
3、时间序列设计：时间序列设计是研究者在同一个研究对象上，设计不同时间的多次观察，比较各次观察结果，从而发现被研究对象的变化趋势，分析出处理的影响结果。
4、复合设计：复合设计也称为混合设计，是指实验研究中将某几种实验组合，以形成新的实验设计，如实验组复合对照组、实验组复合时间序列等，前者是在实验组和对照组相结合的基础上又将实验组内部分为几个小组，以比较小组间的差异；而后者则是在实验组和时间序列设计相结合的基础上，又加入了对照组来观察实验组和对照组的差异。
- 1 -。
常用的实验设计方法
2）用随机数字表分组
例13.14 按完全随机设计方法将10只小鼠随机分配到甲、乙两组。
先将小鼠按体重由小到大编号；再从随机数字表中任意指定某行某列，如从第31行13列开始，向右抄录10个两位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。分组情况如下：
2
12
6
4
11
1
10
13
9
处理组别
丙
乙
甲
甲
乙
丙
甲
丙
乙
甲
丙
甲
乙
丙
乙
注意：①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的随机数字应舍去。②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调整各组例数。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。③当n较大时（如n>100），可用计算机排列出随机数字的序号R。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
15
2
12
6
4
11
1
10
13
9
处理组别
丙
乙
甲
甲
乙
丙
甲
丙
乙
甲
丙
甲
乙
丙
乙
注意：①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的随机数字应舍去。②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调整各组例数。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。③当n较大时（如n>100），可用计算机排列出随机数字的序号R。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
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）
实验设计常用方法及技巧
实验设计常用方法及技巧实验设计是科学研究过程中非常重要的一部分，它确定了实验的目标、方法和步骤。
合理的实验设计可以提高研究的可重复性和准确性。
本文将介绍一些常用的实验设计方法和技巧。
1. 因变量的选择在实验设计中，我们需要选择一个或多个因变量来衡量实验结果。
选择合适的因变量是实验设计的第一步。
因变量应该能够直接反映研究的目标和假设，同时具有可测量性和可重复性。
2. 自变量的设置在实验设计中，我们还需要选择一个或多个自变量来操纵实验条件。
自变量的设置应该基于已有的理论和研究背景，并且应该有足够的变化范围，以能够产生明显的实验效果。
同时，我们还需要考虑自变量之间的可能相互影响，避免出现混淆效应。
3. 实验组和对照组的选择实验组和对照组的选择是实验设计的关键一步。
实验组是接受处理或干预的组，而对照组是与实验组在其他条件下相同但未接受处理或干预的组。
通过对比实验组和对照组的结果，我们可以评估处理或干预的效果，并判断其是否显著。
4. 随机分组和配对设计为了消除实验中可能存在的随机误差和个体差异，我们可以采用随机分组和配对设计。
随机分组是将实验参与者或实验单位随机分配到不同的组中，以确保各组之间的差异平衡。
配对设计是将实验参与者或实验单位按某种特定的规则进行配对，以消除个体差异的影响。
5. 多重处理和因变量测量在某些实验设计中，我们需要考虑多个处理或干预以及多个因变量的测量。
多重处理可以帮助我们比较不同处理条件下的效果，而多个因变量的测量可以提供更全面和准确的结果。
在设计多重处理和因变量测量实验时，我们需要合理安排实验步骤和测量时间点，确保实验过程的顺利进行。
6. 控制变量和实验重复为了获得可靠和可重复的结果，我们需要控制其他与自变量和因变量无关的变量，即控制变量。
控制变量可以减少实验误差和干扰因素，提高实验的内部有效性。
此外，实验的重复可以进一步验证实验结果的可靠性和稳定性。
总结合理的实验设计对于科学研究非常重要。
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)
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
常用实验设计方法
常用实验设计方法
常用实验设计方法：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、拉丁方设计。
1、完全随机设计completely random design
定义：将受试对象随机分配到各处理组进行实验观察。
是常见的一种考察单因素两水平或多水平的实验设计方法，包括两组完全随机设计和多组完全随机设计。
2、配对设计paired design
定义：是将不同受试对象按一定条件配成对子，再将每对对子中的两个受试对象分配到不同的处理组。
该设计可以做到严格控制非处理因素(混杂因素)对实验结果的影响，同时使受试对象的均衡性增大，因而可提高实验效率。
3、随机区组设计randomized block design / 配伍设计
定义：它是组间设计在医学实验设计中的应用，是配对设计的扩大。
它是将几个受试对象按一定相同或相近的条件组成配伍组或区别组，使每个配伍组的例数等于处理组个数，再将每一配伍组的各受试者随机分配到各个处理组中去。
4、拉丁方设计Latin-square design
拉丁方设计latin-square design：分别按拉丁方的字母、行和列安排处理因素和影响因素的试验设计称为拉丁方设计。
实验设计方法
实验设计方法引言实验设计是科学研究中非常重要的一个环节，它能帮助研究者制定有效的实验方案，确保实验结果的可靠性和准确性。
本文将介绍常用的实验设计方法，包括单因素实验设计、因子实验设计和响应面实验设计。
单因素实验设计单因素实验设计是最简单的实验设计方法之一，它只涉及一个自变量（即因素）的影响。
下面是一个使用单因素实验设计的例子：1.目的：研究温度对种子萌发率的影响。
2.设计：–自变量：温度（水平：高温、常温、低温）。
–因变量：种子萌发率。
3.实施：–准备三组试验样本，分别置于高温、常温和低温环境下。
–观察一定时间后，记录种子的萌发率。
4.分析结果：–比较不同温度下种子萌发率的差异。
–利用统计方法分析数据并得出结论。
单因素实验设计的优点是简单直观，容易实施和分析。
然而，它忽略了其他可能的影响因素，因此结论可能不够全面和准确。
因子实验设计为了更全面地考虑多个因素的影响，研究者可以使用因子实验设计。
在因子实验设计中，研究者将多个因素同时考虑，并将每个因素的不同水平组合起来。
下面是一个因子实验设计的例子：1.目的：研究温度和湿度对种子发芽速度的影响。
2.设计：–因素1：温度（水平：高温、常温、低温）。
–因素2：湿度（水平：高湿度、适宜湿度、低湿度）。
–因变量：种子发芽速度。
3.实施：–设置九组试验条件，分别代表不同温度和湿度的组合。
–在每组试验条件下，观察一定时间后，记录种子的发芽速度。
4.分析结果：–分析不同温度和湿度组合下种子发芽速度的差异。
–利用统计方法分析数据并得出结论。
因子实验设计考虑了多个因素的影响，能提供更全面和准确的结果。
然而，因子实验设计的实施和分析相对较复杂，需要考虑更多的试验条件和统计方法。
响应面实验设计响应面实验设计是一种优化实验设计方法，旨在寻找自变量与因变量之间的最佳关系。
响应面实验设计通常涉及多个因素，并通过拟合数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
下面是一个响应面实验设计的例子：1.目的：优化合成某种化学物质的反应条件，以提高产率。
七种物理实验设计方法
七种物理实验设计方法七种物理实验设计方法1.积累法某些微小量的测量，在现有仪器的准确度内难以测准确，若采用将这些微小量积累后求平均的方法能减小误差。
如要测一面书纸的厚度，可测全部书纸的总厚度，然后除以纸张数；在用单摆测定重力加速度的实验中，需要测定单摆的周期，用秒表去测一次全振动的时间误差很大，但可以测 30—50 次振动的时间 t，从而求出单摆的周期 T=t/n (n 为全振动次数)。
2.控制法在一些实验中，往往存在多种变化因素，为了研究某些量之间的关系，可以先控制一些量不变，依次研究某一个因素的影响。
例如，在验证牛顿第二定律的实验中，为了验证加速度 a 与合外力 F 及物体质量 m 三者的关系，可以先保持 m 不变，研究 a 与 F 的关系，研究 a 与 m 的关系再保持 F 不变，验证 a 与 m 的关系。
又如研究导体中的电流强度 I 与导体的电阻 R 和导体两端电压 u 的关系，可以先保持 R 不变，研究I 与 U 的关系，再保持 u 不变，研究 I 与 R 的关系，从而得到导体的电流强度与导体两端的电压成正比，与导体的电阻成反比的结论。
3.放大法在现象、变化、待测量很微小的情况下，可采用“放大”的方法。
根据放大对象的不同，放大的方法也各异。
螺旋测微计、游标卡尺是对“长度”的“机械放大”；望远镜，显微镜是利用透镜来进行“光放大”；喇叭，蜂呜器是对声的放大；用晶体三极管可对电信号进行“电放大”；投影式是表、教具借助投影仪来放大。
物理课本上介绍的卡文迪许设计的测量万有引力的著名扭秤装置，该实验的关键是要测量出由于小球 m 受到大球m′的吸引时，石英丝被扭转的角度。
但是小球 m 和大球 m′之间的引力非常微弱，因而石英丝扭转的角度也极为微小，不进行放大无法观测。
卡文迪许正是巧妙地运用了光点反射放大法，借助从小平面镜 M 的反射光在刻度尺上移动的距离来求出扭转角，再根据扭转角就可以算出 m 与m′的引力 F。
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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
差数 1.5 0.2 1.8 0.2 0.1 0.2 1.1
r=0.382, t配对=2.676,P<0.05;
t完全随机=2.123,p>0.05。
配对成功
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配对设计(paired design)—概念
将受试对象按某些特征或条件配成对子，然 后分别把每对中的两个受试对象随机分配到试验 组和对照组，再给予每对中的个体以不同处理， 连续试验若干对，观察对子间的差别有无意义。
配对设计与完全随机设计的比较
一般来说，配对设计的效率高于完全随机设计，前提是 正确选择与控制配对的条件，保证对子数呈正方向变化 ，否则，完全随机设计的效率则不一定高 例：
编号 1
2
3
4
5
6
7
A组 4.8 5.2 5.9 4.8 4.5 5.4 6.2
B组 3.3 5.0 4.1 4.6 4.4 5.2 5.1
£ ¨££ ù ± £ t £ ì £ é £££ ò £· ££· ££££× é £ ò £ à × é £££ ù ± £££££ ì £ é £
完全随机设计—随机分Tod组ay: 18 January 2020
例1 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、2……12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
十二指肠溃疡及慢性胃炎随机对照实验
病种
奥美拉唑 (Ⅰ)
克拉霉素 (Ⅱ)
阿莫西林 (Ⅲ)
十二指肠溃疡
25
26
0
慢性胃炎
23
21
46
合计
48
47
46
9
㈠完全随机设计(comTpoledtaeyl:y1r8aJnadnoumardye2s0ig2n0)
£ ¨£× é ££££ à ££££££ à ££ ££££ è ££· £££ ò £ £ ±££££ ó £ ù ± ££££ à £££ ó £££££ é ££× ÷£££ ò ££± £££
除标准是否合适 4. 样本量的估算是否合理 5. 改善患者依从性及其处理措施是否具体可行 6. 统计方法的应用是否恰当
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配对设计 matched –pairs design
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含义与特点：
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配对试验的基本思想是使实验组和对照 组间非试验因素的条件均衡，使得试验因 素的效应更容易显示出来，以提高试验设 计的效率，减少样本例数的需要量。
Today：2020/1/18
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常用的实验设计方法
y
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㈠ 完全随机设计 ㈡ 配对设计
一㈢、随完机全单位随组机设计设计
㈣ 交叉设计 ㈤ 盲法设计
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完全随机设计(completely random design) 亦称单因素设计。将受试对象随机分到各
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=1～6者为A组，R=7～12者为B组。
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完全随机设计—随机分组
12 动物完全随机分两组结果（采用随机数字表）
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
含义及特点：
——是将受成对子，在对子内按照随机方法，将一个
分观配 察到 。实验组，另配一个分配到随 对照组，进行实平验
模式：
对
行
研究
研条
机
实验组
观
对象总体 或目标 人群
究 对
件
实 子验
对
分
象
对照组
察 实 验
结
配
果 26
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2
基本方法：将两种处理因素在实验组和对照组间交叉
进行
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适用：
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临床研究
动物研究
尤其是在临床的慢性病研究 如：高血压/ 溃疡/支气管哮踹
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优点：
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不但平衡了个体间的差异（通过配对）， 并平衡了实验顺序间的差异（通过处理因 素的交叉进行）。因此，有效地提高了设 计效率，并较大程度地节约了样本含量。 。
• 定量测定指标采用配对t检验或符号秩和检 验
• 分类指标采用配对χ2检验比较何者方法优 劣或实验前后有无差别
• 对两者的吻合程度，可采用Kappa值的一 致性检验方法。（见例）
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例 两名放射科医师对200名棉屑沉着病可疑患者的诊断结
果见表6-3，试判断两医生的诊断结果是否具有一致性。
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种类：
实验前后配对 （自身对照试验 ）
异体配对设计
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实验前后配对
• 比较受试者实验前后的变量值改变情况 • 比较同一标本接受两种不同测定方法的检查结果
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优点: 能有效的控制个体间的差异，使得抽样误差控制 在最小的程度
随机数字 35 92 28 65 27 09 52 66 51 07 47 70 序号（R） 5 12 4 9 3 2 8 10 7 1 6 11 处理级别 A B A B A A B B B A A B
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完全随机设计—随机分组
随机分组应注意 ： 1、随机数的位数不应小于N的位数； 2、随机数如果有重号数字应舍弃； 3、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=1～6者为A组，R=7～11 者为B组，R=12～15者为C组。
证据主要来源
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随机对照试验设计质量的To评da价y: 1标8 J准anuary 2020
1. 随机对照的可靠性和隐匿性处理 1）是否交待随机化方法 2）基线水平是否可比，是否采用分层随机 3）随机分组的编序是否隐匿
2. 随机对照试验是否为盲法干预和观察 3. 研究对象的诊断标准是否正确，纳入标准与排
缺点: 受试对象在实验过程中可能会发生某些条件的改 变 ，会导致实验前后的条件不一致，产生对实 验结果的偏性
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适用的范围 ：
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• 急性和短期的实验
• 病情稳定的慢性病中观察短期对症治疗的 效果
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统计分析方法 ：
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统计分析方法： 1. 结果观察为计数（分类）资料：整理为配对的四格表资料。采用配 对卡方检验分析。
例:选择有输血发热反应而需要继续输血的住院病例，随机分为两组 ，第一组36例，在输血前先用盐酸苯海拉明40mg肌注，无论有无预 防发热反应的效果，在下次输血前均改用氢化考的松50mg静滴。第 2组37例，在输血前先用氢化考的松静滴，待下次输血前改用苯海 拉明肌注。见表：
Kappa>0.4即可说明两者的一直性较好，本例 Kappa为0.736，两医师判断的一致性较好。 Kappa值同样存在抽样误差 ，应进行假设检验。
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异体配对设计 heterogeneous paired design