研究生试验设计方法
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2.试验设计的三个基本要素
实验研究的三个基本要素：处 理因素、试验单位和试验效应。
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处理因素(treatment factor)
研究者根据研究目的欲施加或欲观 察的，能作用于实验单位并引起直接或间接效 应的因素，称为处理因素，又称试验因素。
处理因素可以是主动施加的某种外 部干预(或措施)，如使用或不使用某种药物等； 也可以是客观存在的，如观察培养基在空气中 的污染程度与季节的关系，“不同季节”就是 该实验的“处理因素”而“季节”这个处理不 是人为实施而是客观存在的。另外如不同温度、 治疗方法、用药种类、用药剂量等都称为处理 因素。
随机分组结果： 甲组：2 3 5 7 8 10 12 13 15
16 18 乙组：1 4 6 9 11 14 17
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甲组比乙组多4只，需要从甲组调整两只到乙组。仍用 随机的方法进行调整。在前面18个随机数字后再接着抄下 两个数字：87、31，分别除以11（调整时甲组的绵羊只 数）、10（调整1只绵羊去甲组后甲组剩余的绵羊只数）， 余数为10、1，则把分配于甲组的第10只绵羊（16号）和余 下10只的第1只绵羊（2号）分到乙组。调整后的甲、乙两 组绵羊编号为：
如果出现了重复的随机数，则可以剔除一个，继续
向下再取一个三位数。在从随机数表中读随机数时，
读取的位数可以是任意的，可以读2位数，也可读3
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Ⅰ.随机化原则
随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受 试对象以机会均等的原则随机地分配到试验组和 对照组。
目的是使各组非实验因素的条件均衡一 致，以消除对实验结果的影响。
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随机化分组方法
1. 抽签等（简单，如拉丁方） 2. 随机数字表(附表） 3. 计算器或计算机
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随机数字表分组(1)
试验设计
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试验设计：本章主要内容
1、了解试验设计的概念及其作用 2、掌握试验设计常用的几种方法 3、了解基本试验设计等方法法的概念和基本原理
本章主要要求 精品课件
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试 验，也未必能达到预期的目的； 一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。
若余数为0则调整最后一只
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随机数字表分组(2)
【例】设有15个试验单元，要将它们随机地分为3组。
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1）将15个试验单元从依次1到15编号。
2）从随机数字表中随意确定一个起点和走向，假 设起点为第10行第20列，走向向下，向下连续读出 15个3位数，它们是：118 701 789 965 638 901 841 396 802 687 938 377 392 846 688
在选择受试对象时，应满 足两个基本条件：
①对处理因素敏感 ；
②反应必须稳定。
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人 动物 微生物 细胞 分子 基因
试验效应(experimental effects)
试验效应是处理因素作用于受试对 象的反应或结果。一般通过实验指标(即变量) 来表达。观察指标有主观指标与客观指标之分。
客观指标是借助仪器等进行测量来反映研究对象
的客观状态或观察结果，
主观指标是由受试者回答或研究者定性判断来描
述观察结果，
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3.试验设计的基本原则
随机化原则（Randomization) 重复的原则（Replication) 局部控制原则（Local Control)
采用这三个基本原则进行设计，配合适当的分 析，就能从试验结果中提取可靠的结论。
【例】 现有同品种、同性别、同年龄、体重相近 的健康绵羊18只，试用随机数字表的方法分成甲、 乙两组。
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首先将18只绵羊依次编为1，2，……，18号， 然后从随机数字表中任意一个随机数字开始 ，向 任一方向（左、右、上、下）连续抄下18个（两位） 数字，分别代表18只绵羊。令随机数字中的单数为 甲组，双数为乙组 。如从随机数字表（附表）第9 行第10列的22开始向下连续抄下18个随机数字填入 表第二行。
如 研究3种饲料的营养效果的试验中， 老鼠的窝别，进食量等为非试验因素。 在新药的临床试验中， 患者年龄、病历 等为非试验因素。
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试验单位(experiment unit)
试验单位是指接受一种 处理并作实验观察的基本单位，是 处理因素作用的客体，实质上实验 单位所代表的就是根据研究目的而 确定的研究目标之总体。一般情况 下一个试验单位即为一个受试对象。
具体实施研究之前，对各种实验要 素进行合理的安排与周密的计划。
用较少的人力、物力和时间，获得 较为可靠的结果，使误差减少到最低限 度，以达到研究高效。
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Fisher在他的著作中多次强调， 统计学家与科学研究者的合作应该在 试验设计阶段，而不是在需要数据处 理的时候。他精辟地指出：
To call in the statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination: he may be able to say what the experiment died of.
试验设计的效果 精品课件
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在19世 纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。
试验设计的由来 精品课件
一、试验性研究设计
1.试验设计的定义及重要性 2.试验设计的三个基本要素 3.试验设计的基本原则
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1.试验设计的定义和意义
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试验因素个数与试验因素水平数
研究中，如果只有一个试验因素，则称为单因 素，两个以上称为多因素。
为了分析试验因素产生的作用，常要将试验因 素分为不同的水平下进行。 如药物的不同剂量数，不同时间点数等。
试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
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试验因素与非试验因素
试验因素是研究者希望着重考察的某些条件或 方法，而对实验结果有一定影响的因子，其他 因素则称为非实验因素，又称干扰因素或混杂 因素。
2.试验设计的三个基本要素
实验研究的三个基本要素：处 理因素、试验单位和试验效应。
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处理因素(treatment factor)
研究者根据研究目的欲施加或欲观 察的，能作用于实验单位并引起直接或间接效 应的因素，称为处理因素，又称试验因素。
处理因素可以是主动施加的某种外 部干预(或措施)，如使用或不使用某种药物等； 也可以是客观存在的，如观察培养基在空气中 的污染程度与季节的关系，“不同季节”就是 该实验的“处理因素”而“季节”这个处理不 是人为实施而是客观存在的。另外如不同温度、 治疗方法、用药种类、用药剂量等都称为处理 因素。
随机分组结果： 甲组：2 3 5 7 8 10 12 13 15
16 18 乙组：1 4 6 9 11 14 17
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甲组比乙组多4只，需要从甲组调整两只到乙组。仍用 随机的方法进行调整。在前面18个随机数字后再接着抄下 两个数字：87、31，分别除以11（调整时甲组的绵羊只 数）、10（调整1只绵羊去甲组后甲组剩余的绵羊只数）， 余数为10、1，则把分配于甲组的第10只绵羊（16号）和余 下10只的第1只绵羊（2号）分到乙组。调整后的甲、乙两 组绵羊编号为：
如果出现了重复的随机数，则可以剔除一个，继续
向下再取一个三位数。在从随机数表中读随机数时，
读取的位数可以是任意的，可以读2位数，也可读3
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Ⅰ.随机化原则
随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受 试对象以机会均等的原则随机地分配到试验组和 对照组。
目的是使各组非实验因素的条件均衡一 致，以消除对实验结果的影响。
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随机化分组方法
1. 抽签等（简单，如拉丁方） 2. 随机数字表(附表） 3. 计算器或计算机
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随机数字表分组(1)
试验设计
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试验设计：本章主要内容
1、了解试验设计的概念及其作用 2、掌握试验设计常用的几种方法 3、了解基本试验设计等方法法的概念和基本原理
本章主要要求 精品课件
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试 验，也未必能达到预期的目的； 一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。
若余数为0则调整最后一只
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随机数字表分组(2)
【例】设有15个试验单元，要将它们随机地分为3组。
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1）将15个试验单元从依次1到15编号。
2）从随机数字表中随意确定一个起点和走向，假 设起点为第10行第20列，走向向下，向下连续读出 15个3位数，它们是：118 701 789 965 638 901 841 396 802 687 938 377 392 846 688
在选择受试对象时，应满 足两个基本条件：
①对处理因素敏感 ；
②反应必须稳定。
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人 动物 微生物 细胞 分子 基因
试验效应(experimental effects)
试验效应是处理因素作用于受试对 象的反应或结果。一般通过实验指标(即变量) 来表达。观察指标有主观指标与客观指标之分。
客观指标是借助仪器等进行测量来反映研究对象
的客观状态或观察结果，
主观指标是由受试者回答或研究者定性判断来描
述观察结果，
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3.试验设计的基本原则
随机化原则（Randomization) 重复的原则（Replication) 局部控制原则（Local Control)
采用这三个基本原则进行设计，配合适当的分 析，就能从试验结果中提取可靠的结论。
【例】 现有同品种、同性别、同年龄、体重相近 的健康绵羊18只，试用随机数字表的方法分成甲、 乙两组。
精品课件
首先将18只绵羊依次编为1，2，……，18号， 然后从随机数字表中任意一个随机数字开始 ，向 任一方向（左、右、上、下）连续抄下18个（两位） 数字，分别代表18只绵羊。令随机数字中的单数为 甲组，双数为乙组 。如从随机数字表（附表）第9 行第10列的22开始向下连续抄下18个随机数字填入 表第二行。
如 研究3种饲料的营养效果的试验中， 老鼠的窝别，进食量等为非试验因素。 在新药的临床试验中， 患者年龄、病历 等为非试验因素。
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试验单位(experiment unit)
试验单位是指接受一种 处理并作实验观察的基本单位，是 处理因素作用的客体，实质上实验 单位所代表的就是根据研究目的而 确定的研究目标之总体。一般情况 下一个试验单位即为一个受试对象。
具体实施研究之前，对各种实验要 素进行合理的安排与周密的计划。
用较少的人力、物力和时间，获得 较为可靠的结果，使误差减少到最低限 度，以达到研究高效。
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Fisher在他的著作中多次强调， 统计学家与科学研究者的合作应该在 试验设计阶段，而不是在需要数据处 理的时候。他精辟地指出：
To call in the statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination: he may be able to say what the experiment died of.
试验设计的效果 精品课件
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在19世 纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。
试验设计的由来 精品课件
一、试验性研究设计
1.试验设计的定义及重要性 2.试验设计的三个基本要素 3.试验设计的基本原则
精品课件
1.试验设计的定义和意义
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试验因素个数与试验因素水平数
研究中，如果只有一个试验因素，则称为单因 素，两个以上称为多因素。
为了分析试验因素产生的作用，常要将试验因 素分为不同的水平下进行。 如药物的不同剂量数，不同时间点数等。
试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
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试验因素与非试验因素
试验因素是研究者希望着重考察的某些条件或 方法，而对实验结果有一定影响的因子，其他 因素则称为非实验因素，又称干扰因素或混杂 因素。