随机抽样及随机分组
统计学随机分组公式
统计学随机分组公式
统计学中常见的随机分组公式包括简单随机抽样、分层抽样、
系统抽样和整群抽样等。
这些公式可以帮助研究人员在进行实验或
调查时，以一定的概率方法来确保样本的代表性和随机性。
1. 简单随机抽样公式：在总体N个单位中随机抽取n个单位作
为样本，每个单位被抽中的概率相等。
简单随机抽样公式可以用以
下步骤来实现：
a. 从总体中随机选择一个单位作为初始样本单位。
b. 以后每次选择的单位都是在剩余单位中随机选择的，直
到达到所需的样本容量。
2. 分层抽样公式：将总体分为若干个层，然后在每一层内进行
简单随机抽样。
分层抽样公式可以表示为：
n_h = (N_h / N) n.
其中，n_h是第h层的样本容量，N_h是第h层的总体容量，
N是总体容量，n是总体的样本容量。
3. 系统抽样公式：按照一定的间隔从总体中选取样本单位。
系统抽样公式可以表示为：
k = N / n.
其中，k是抽样间隔，N是总体容量，n是样本容量。
4. 整群抽样公式：将总体分为若干个群体，然后随机选择部分群体作为样本。
整群抽样公式可以表示为：
n_c = (N_c / N) n.
其中，n_c是第c个群体的样本容量，N_c是第c个群体的总体容量，N是总体容量，n是总体的样本容量。
以上是统计学中常见的随机分组公式，研究人员可以根据具体的研究目的和总体特点选择合适的抽样方法和公式来进行样本的随机分组。
随机分组原理与方法案例
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
适用于总体量大、差异程度较大的情况。
先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。
分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。
除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。
随机抽样设计一、纯随机抽样：对总体的所有容量不做任何的分类和排队，完全按随机原则逐个抽取样本容量。
纯随机抽样的常用抽样方法1）抽签法：将总体容量全部加以编号，并编成相应的号签，然后将号签充分混合后逐个抽取，直到抽到预定需要的样本容量为止。
缺点：总体容量很多时，编制号签的工作量很大，且很难掺和均匀。
2）随机数字法：用字母顺序或身份证号等任何方便的方法对总体容量编者按号，利用随机数表从1到总体容量N中随机抽取n （样本容量数）个数，遇到那些不在编号里的数字需跳过。
二、等距抽样：先将总体各单位按某一有关标志（或无关标志）排队，然后相等距离或相等间隔抽取样本单位。
根据需要抽取的样本单位数（n）和全及总体单位数（N），可以计算出抽取各个样本单位之间的距离和间隔，即：K=N/n，然后按此间隔依次抽取必要的样本单位。
等距抽样的一个例子某企业有职工5000名，现要随机抽取100人进行家庭收入水平调查。
抽取方法：按与研究目的无直接关系的姓名笔划对总体进行排列，把总体划分为K=5000/100=50个相等的间隔，在第1至第50人中随机抽取一名，如抽到第10名，后面间隔依次抽取第60，110，160，210，…直到4960为止，总共抽取50同名职工组成一个抽样总体。
动物实验分组方法
动物实验分组方法动物实验分组方法是指在动物实验过程中，将实验动物按照一定的规则和要求划分为不同的分组，以进行对照和比较研究。
合理的分组方法能够提高实验结果的可信度和实验效率，为科学实验的设计和结果的解读提供重要参考。
常见的动物实验分组方法包括随机分组、层次分组、匹配分组和区组分组等。
随机分组是指实验者通过随机抽样的方式将实验动物分配到不同的实验组中，使得各组之间的特征和因素相对均衡。
随机分组方法能够减少因为实验者主观因素而引入的偏差，尽量使得实验组和对照组在各种因素上相似，从而更好地比较实验组与对照组的差异。
但也需要防止随机分组中的实验者偏倚，如选择性分组或分配偏倚。
层次分组是指根据实验动物的某些特定特征或因素进行分组，即将具有某种特定特征或因素的动物放在同一组中。
这样做可以控制实验组与对照组在这些特征或因素上的差异，从而解释实验结果时更加准确和可靠。
例如，将同一品系、年龄相近的实验动物放在同一组中进行实验，可以减少因品系和年龄带来的差异而引起的误差。
匹配分组是指按照一定的要求，将实验组和对照组中的实验动物进行一一匹配，使得每一对匹配个体在某些特征上具有相似性，从而减小由这些特征引起的干扰。
匹配分组方法常用于在预实验中选取匹配对象，通过相对均衡的匹配优化实验的设计和结果的解释。
例如，根据性别、体重等特征匹配实验组和对照组的个体，从而减少这些因素对实验结果的影响。
区组分组是指将实验动物按照其自身个体差异和实验性质的需要进行分组，并在每一组中随机分配实验动物。
这样可以避免因个体差异对实验结果产生影响，保证各组之间的可比性。
区组分组方法常用于多因素实验设计中，便于实验者对不同因素的影响进行研究和判断。
例如，将实验动物按照药物剂量分成不同剂量组，并随机分组进行实验，从而研究不同剂量对实验结果的影响。
总之，动物实验分组方法的选择应根据具体的实验目的、实验对象和实验性质来确定，在实验设计中起到合理分组、减小差异、提高实验效果和保证实验结果可靠性的作用。
抽样的几种主要形式
3、分层随机抽样
类型随机抽样
将总体单位按其属性特征先分为若干层（即类型），然后在层中按随机原则抽取样本的随机抽样形式。
优点：同一类型中每个单位的差异较小，而且各种类型的情况都能包括在所抽取的样本之中，所以其代表性较高，抽样误差比简单随机抽样和等距随机抽样都要小。
优点：能在较为低廉的抽样费用下获得各类人物的样本，而且不需要对总体编号排序，简单易行。
缺点：不能用来推断总体指标。在访问中无法避免访问员对样本选择的偏见。（如仅选离自己近的，不费多大力气就可以找到的样本）
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3、雪球抽样
像雪球一样凭借自然形成的人际关系网，由少到多逐级扩大的抽样方式。是介于随机抽样和非随机抽样之间的一种抽样方法。
4、定额抽样
配额抽样
是研究者按某种既定的ห้องสมุดไป่ตู้志将总体分层（分类）后决定其分配比例和数额的非随机抽样形式。其抽样过程除在各层内抽取每一个具体对象是非随机的之外，基本程序与分层抽样者相同。
集各种抽样法的优点于一体，从而达到用最小的人力财力消耗取得最佳效果目的。且对研究是者了解总体情况的要求比较低，一般只需要了解下一级单位的组成情况就可以抽样。因此，它特别适用于调查总体范围大、单位多、情况复杂的调查对象。
二、非随机抽样形式
类型
别称
解释
优缺点
1、偶遇抽样
方便抽样
指研究者将其在一定时间内、一定环境中所能遇见或者接触到的人均选入样本的方法。“街头访谈”即为一例。
抽样的几种主要形式
一、随机抽样形式
随机分组方法
随机分组方法随机分组方法在实际生活和工作中有着广泛的应用，它可以帮助我们更加公平地分配资源，更加有效地进行实验和调查，更加灵活地安排工作和活动。
在本文中，我将介绍几种常见的随机分组方法，并分析它们的优缺点，希望能够为大家在实际应用中提供一些参考。
首先，最简单的随机分组方法是简单随机抽样。
这种方法的原理是从总体中随机地抽取样本，然后将样本随机分配到不同的组中。
这种方法的优点是操作简单，易于理解和实施，而缺点是可能会出现抽样偏差，导致样本不够代表总体，从而影响实验或调查的结果。
其次，分层随机抽样是另一种常见的随机分组方法。
这种方法先将总体按照一定的特征分成若干层，然后从每一层中分别随机抽取样本，最后将这些样本组合成最终的样本。
这种方法的优点是可以保证样本的代表性，减小抽样误差，但缺点是操作相对复杂，需要事先了解总体的特征和分布情况。
另外，区组随机实验是一种常用的随机分组方法。
在实验设计中，研究对象根据某种特征被分成若干区组，然后在每个区组内进行随机分配处理，最后比较不同区组的处理效果。
这种方法的优点是可以控制混杂因素的影响，提高实验的可信度，但缺点是需要事先确定区组的划分标准，可能会增加实验设计的复杂性。
最后，随机分组方法还可以在工作和活动中得到应用。
比如在团队建设活动中，可以采用随机分组的方式让团队成员互相配合，促进团队合作和交流；在项目分工中，也可以采用随机分组的方式让团队成员承担不同的任务，提高工作效率和公平性。
综上所述，随机分组方法在实际应用中有着广泛的用途，它可以帮助我们更加公平地分配资源，更加有效地进行实验和调查，更加灵活地安排工作和活动。
在选择随机分组方法时，需要根据具体情况综合考虑各种因素，选择最适合的方法来达到预期的目的。
希望本文介绍的内容能够为大家在实际应用中提供一些帮助和启发。
2018.05-随机化过程抽样与分组
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北医三院临床流行病学研究中心
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北医三院临床流行病学研究中心
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北医三院临床流行病学研究中心
1.2 系统/机械随机抽样
系统抽样（Systematic Sampling），也称机械抽样，
是总体按照某种顺序排序后机械的抽样方法。
如：在1000人中随机抽取20人，应该每隔50个人抽一个；若1-50中
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北医三院临床流行病学研究中心
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北医三院临床流行病学研究中心
3.1 简单随机不同的组。 通过具体操作，了解学习手工随机分组的过程和 原理。
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北医三院临床流行病学研究中心
3.1 简单随机分组
举例：使用随机数字表，将已经确定的24位病人 按1:1的比例随机分入两个组 (A组和B组)。
病 人 编 号 分 组 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
随机数 1 0 6 2 6 8 1 4 2 3 8 9 3 0 0 7 4 9 9 2 4 4 4 0
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3.1 简单随机分组
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历史对照
在探索性/培育性临床研究中，受研究条件和伦理
限制，无法设计同期对照组。在这种情况下，可以 将前一段时间采用常规方法治疗的病例作为对照组， 形成历史对照。
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历史对照
历史对照由于存非同期的问题，有明显的局限性。
但在评价疗效非常明显的治疗措施/方案时还是可 以做出初步判断的。 如早期的病例做常规手术，后期做腹腔镜手术， 这两组病例可以进行比较，评价腹腔镜治疗的疗效 和安全性。
随机分组的方法有哪些
随机分组的方法有哪些随机分组是指将一组元素随机地分成若干组的方法。
在实际生活和工作中，我们经常会遇到需要进行随机分组的情况，比如抽奖活动、实验分组、团队分工等。
那么，有哪些常用的随机分组方法呢？下面我们来介绍一些常见的随机分组方法。
1. 简单随机抽样法。
简单随机抽样法是最常见的随机分组方法之一。
它的原理是从总体中随机地抽取样本，然后将样本分成若干组。
这种方法简单易行，且能够确保每个元素被抽中的概率相等，因此被广泛应用于实验研究和调查统计中。
2. 分层随机抽样法。
分层随机抽样法是在总体中按照某种特征将元素分成若干层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样，最后将抽取的样本组合成分组。
这种方法能够保证每一层都有代表性的样本，适用于总体具有明显分层特征的情况。
3. 整群抽样法。
整群抽样法是将总体中的元素按照某种特征分成若干群，然后随机地抽取若干群作为样本，最后将每个样本内的元素组成分组。
这种方法适用于总体中群与群之间差异较大的情况，能够有效地保证样本的代表性。
4. 随机数分配法。
随机数分配法是利用随机数表或随机数发生器生成一组随机数，然后根据这些随机数将元素分成若干组。
这种方法操作简便，且能够确保分组的随机性，被广泛应用于实验设计和抽样调查中。
5. 系统抽样法。
系统抽样法是按照一定的系统性规则，从总体中每隔一定间隔抽取一个元素，直至抽取足够数量的样本，然后将样本分组。
这种方法简单直观，适用于总体元素有规律排列的情况。
6. 蒙特卡洛方法。
蒙特卡洛方法是一种基于随机数模拟的分组方法，通过随机抽样和统计模拟来解决问题。
这种方法适用于复杂的概率统计问题和随机模拟实验，能够得到较为准确的结果。
以上就是一些常见的随机分组方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法来进行随机分组，以确保分组的随机性和代表性。
希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！。
统计学随机分组公式
统计学随机分组公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统计学中的随机分组公式是实验设计和数据分析中非常重要的一部分。
通过随机分组，我们可以确保实验组和对照组之间的差异是由实验处理而不是其他因素造成的。
在统计学中，随机分组可以帮助降低因为个体差异带来的偏差，使得研究结果更具有说服力和可信度。
下面我们将介绍一些常用的随机分组公式及其应用。
一、简单随机分组公式简单随机分组是一种最基本的随机分组方法，其公式为：n!/(m!(n-m)!)n表示总体样本量，m表示实验组的样本量。
在简单随机分组中，每个个体有相同的几率被分到实验组或对照组中。
通过这种方法，可以避免人为干扰和偏见，使得实验的结果更具有代表性和可靠性。
N= N1+N2+...+NkN表示总体样本量，N1、N2、...、Nk分别表示不同层次的样本量。
在分层随机分组中，我们可以根据不同特征对样本进行分层，然后在每一层次中进行随机分组。
这种方法可以有效控制混杂因素的影响，提高实验的准确性和可信度。
k=N/mN表示总体样本量，m表示实验组的样本量，k表示每隔k个体一个实验组样本。
在系统随机分组中，我们可以按照某种规律选择实验组样本，然后将剩余的个体分配到对照组中。
这种方法可以减少随机性带来的误差，同时保持实验的随机性和客观性。
n!(2m)!随机分组是实验设计和数据分析中至关重要的一环，通过合理选择和应用随机分组方法，我们可以有效地控制实验中的各种干扰因素，确保研究结果的可信度和科学性。
希望本文介绍的随机分组公式能够帮助读者更好地理解和应用统计学中的随机分组方法，为科学研究提供更加有力的支持。
【字数超过要求】第二篇示例：统计学中的随机分组是指将研究对象随机地分配到实验组和对照组中，以消除实验结果的偏倚及误差，从而得到更加客观和准确的实验结论。
随机分组是一种常用的实验设计方法，可以有效地降低实验结果的干扰因素，使实验结果更加具有代表性和可靠性。
在进行实验研究时，科研人员需要根据研究目的和实验设计要求来确定研究对象的分组方式。
临床实验怎样做到随机抽样
临床实验怎样做到随机抽样临床实验是评估药物疗效和安全性的重要手段，而随机抽样是保证实验结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床实验中如何做到随机抽样，并提供一些方法和技巧。
一、什么是随机抽样随机抽样是指在患者选择或分组时，采用无偏的、随机的方法，确保每个患者有相同的机会被分配到实验组或对照组。
通过随机抽样，可以使患者的基线特征在两组之间无统计学差异，降低实验结果的偏倚。
二、如何进行随机抽样1. 使用随机数生成器随机数生成器是进行随机抽样的常用工具。
通过计算机或者随机数表生成随机数，然后根据随机数的结果进行患者的分组或选择。
2. 基于随机化封闭法随机化封闭法是一种常用的随机抽样方法。
在此方法中，研究者将每一位参与者的信息放入封闭的信封中，然后随机抽取需要的数量的封闭信封，以实现随机分组或选择。
3. 使用随机数字表随机数字表是事先准备好的数字表格，表格中的数字是按照随机的顺序排列的。
研究者可以根据随机数字表中的数字进行患者的分组或选择，保证实验组和对照组的随机性。
4. 采用随机化程序随机化程序是一种自动进行抽样的工具，可以根据事先设定的随机分组比例和样本数进行自动随机抽取。
通过使用随机化程序，可以减少人为的干预和错误。
三、注意事项1. 避免选择偏倚在进行随机抽样时，应避免选择偏倚。
确保抽样的过程是无偏的，即每个患者有相同的机会被选择或分配到实验组或对照组。
2. 随机分配在随机抽样的基础上，还需要进行随机分配。
确保实验组和对照组的患者具有相似的特征和基线信息，避免因特征差异导致实验结果的偏倚。
3. 样本大小样本大小是进行随机抽样时需要考虑的关键因素。
样本的大小应该足够大，才能保证实验结果的可靠性和统计学意义。
4. 数据分析在进行临床实验后，对实验结果进行数据分析是必要的。
通过正确的数据分析方法，可以揭示实验的结果及其统计学意义，为进一步的临床应用提供依据。
综上所述，随机抽样是临床实验中保证结果可靠性和有效性的重要步骤。
随机分组方法
随机分组方法随机分组方法是一种常用的分组方式，它可以帮助我们在各种场景下进行随机分配，例如实验研究、抽样调查、团队分工等。
在实际应用中，我们常常需要使用随机分组方法来确保分组的公平性和客观性，下面将介绍几种常见的随机分组方法及其应用场景。
首先，最简单的随机分组方法是简单随机抽样。
简单随机抽样是指从总体中随机地抽取样本，然后将样本随机分配到不同的组别中。
这种方法适用于总体中各个个体之间没有明显差异的情况，例如在进行公平抽奖、抽样调查时可以采用简单随机抽样的方法来进行随机分组。
其次，分层随机抽样是另一种常见的随机分组方法。
分层随机抽样是指将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样，最后将各层抽取的样本合并在一起进行分组。
这种方法适用于总体中各个层次之间存在一定差异的情况，例如在进行民意调查、市场调研时可以采用分层随机抽样的方法来进行随机分组。
另外，整群随机抽样是针对群体进行随机分组的一种方法。
整群随机抽样是指将总体按照某种特征分成若干群体，然后随机地选择若干个群体作为样本，最后将选取的群体中的个体进行分组。
这种方法适用于总体中各个群体之间存在明显差异的情况，例如在进行教育实验、社会调查时可以采用整群随机抽样的方法来进行随机分组。
最后，配对随机分组是一种特殊的随机分组方法。
配对随机分组是指在实验研究中，将具有相似特征的个体配对，然后随机地将每对个体中的一个分配到实验组，另一个分配到对照组。
这种方法适用于实验研究中需要控制其他因素对实验结果影响的情况，例如在医学实验、心理学实验中常常采用配对随机分组的方法来进行随机分组。
综上所述，随机分组方法是一种非常重要的分组方式，它可以帮助我们在各种场景下进行公平、客观的分组。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的随机分组方法来进行分组，以确保分组的有效性和可靠性。
希望本文介绍的随机分组方法对大家有所帮助，谢谢阅读！。
教育科学研究方法抽样方法
教育科学研究方法抽样方法教育科学研究方法中的抽样方法是进行实证研究的重要步骤之一，选取合适的抽样方法可以保证研究结果的有效性和普遍性。
在教育科学研究中，常用的抽样方法包括随机抽样、整群抽样、被试者自愿报名等，下面将介绍这些抽样方法的原理和应用。
1.随机抽样：随机抽样是一种随机选择样本的方法，可以有效避免研究者的主观偏好。
在随机抽样中，每个样本具有等概率被选中的机会，并且样本之间是相互独立的。
这种抽样方法可以保证样本的代表性和可靠性。
2.整群抽样：整群抽样是将人群按照其中一种特征进行分组，然后在每个群体中随机选择部分样本进行研究。
整群抽样可以减少抽样过程中的时间和成本，同时还可以提高样本间的相似性，使研究结论更具普遍性。
3.被试者自愿报名：被试者自愿报名是一种主动参与研究的抽样方法。
在教育科学研究中，研究者可能需要参与其中一种特定教育项目或训练的人员作为研究对象。
通过被试者自愿报名的方式，可以方便地获取符合研究要求的样本。
在选择抽样方法时，研究者需要根据研究目的和研究对象的特点，综合考虑样本数目、样本分布、研究资源和时间等因素。
应当尽量选取具有代表性的样本，以提高研究结果的可靠性和推广性。
此外，抽样方法的选择还应符合伦理原则，保护被研究对象的权益。
除了上述常见的抽样方法，还有其他一些特殊的抽样方法，如分层抽样、系统抽样、多阶段抽样等，它们在教育科学研究中也有着重要的应用。
对于特定的研究问题，研究者可以根据具体情况选择适合的抽样方法。
总之，抽样方法在教育科学研究中具有重要作用，选取合适的抽样方法可以保证研究结果的有效性和普遍性。
研究者应根据研究目的和研究对象的特点，综合考虑各种因素并遵循伦理原则，选择合适的抽样方法进行实证研究。
随机分组的方法有哪些
随机分组的方法有哪些在日常生活和工作中，我们经常需要进行随机分组，比如抽奖活动、实验分组、团队分工等等。
那么，有哪些方法可以进行随机分组呢？下面就让我们来一起探讨一下吧。
首先，最简单的随机分组方法就是使用随机数生成器。
我们可以利用计算机或者手机上的随机数生成器来生成一组随机数，然后根据这些随机数来进行分组。
这种方法简单快捷，适用于小规模的分组任务。
其次，我们可以利用抽签的方式进行随机分组。
每个人或者每个项目可以被赋予一个编号，然后将这些编号写在纸条上放入一个容器中，最后从容器中抽取编号来进行分组。
这种方法公平公正，适用于各种规模的分组任务。
另外，还可以利用洗牌算法来进行随机分组。
洗牌算法是一种用来打乱数据顺序的算法，我们可以将所有的人或者项目按照顺序排列，然后利用洗牌算法来打乱顺序，最后按照新的顺序来进行分组。
这种方法可以确保每个人或者项目被平等地分配到不同的组中。
除此之外，我们还可以利用分层抽样的方法来进行随机分组。
分层抽样是一种将总体分成若干个层次，然后从每个层次中分别进行随机抽样的方法。
我们可以根据不同的特征将人或者项目分成不同的层次，然后从每个层次中进行随机抽样来进行分组。
这种方法可以确保每个组中都包含了各种不同特征的人或者项目。
最后，我们还可以利用随机分配的方法来进行分组。
随机分配是一种将人或者项目完全随机地分配到不同的组中的方法，我们可以利用硬币抛掷、骰子摇动或者其他随机事件来进行分组。
这种方法简单直接，适用于各种不同的分组任务。
总的来说，随机分组的方法有很多种，我们可以根据具体的情况选择合适的方法来进行分组。
无论是使用随机数生成器、抽签、洗牌算法、分层抽样还是随机分配，都可以确保分组的公平公正，让每个人或者项目都有平等的机会。
希望以上内容对你有所帮助，谢谢阅读！。
随机抽样及随机分组
完全随机设计的优缺点
• 优点 ：设计简单，易于实现；随机分配能有效 地避免某些非实验因素的影响，充分显示实验 因素效应；随机分配增强比较组间的可比性； 设立对照能有效控制非实验因素对实验因素的 影响，从而有效控制偏倚和误差。
• 缺点：对混杂因素只靠随机化进行控制，因而 灵敏度较低；只能作单因素比较，不能分析多 个因素，尤其因素间的交互作用。需要例数较 多。
抽样研究的两个重要问题
• 抽样的样本大小
• 怎样抽样
随机抽样方法
• 简单随机抽样（simple random sampling)
• 系统抽样（systematic sampling）
• 分层抽样（stratified sampling） • 整群抽样（cluster sampling）
㈠简单随机抽样 P10
• 简单随机抽样亦称单纯随机抽样要求每个观察对 象有同等概率被选入样本。 • 从有N个观察单位中抽取m个观察单位方法: • 先将N个观察单位编号,并且每个赋一个随机数。 再将 N 个随机数排序，前 m 个随机数对应的观察 单位编号即为所抽取。 • 优缺点 简单随机抽样是最基本的抽样方法，优 点是均数 ( 或率 ) 及其标准误的计算简便 , 缺点是 当总体例数较多时 , 实施抽样比较困难。适用于 小型调查。
㈣分层抽样
• 先按影响观察值变异较大的某种特征，将总体分为 若干层(strata），再从每层内随机抽取一定数量的 观察单位组成样本（样本含量为n）又称分类抽样。 • 优缺点 ①抽样误差比较小；②先要将总体分层， 层内个体差异越小越好，层间个体差异越大越好， 便于对不同的层采用不同的抽样方法。
CHvey）
• 抽样调查是从总体中随机抽取一定数量的 观察对象组成样本，用样本信息推断总体 特征。 • 抽样调查是统计学上第一次技术革命. • 抽样调查技术通过部分认识整体 , 同时 , 节 省大量时间大量的人力,物力和成本。
临床研究中的样本选择与分组方法
临床研究中的样本选择与分组方法在进行临床研究时，样本选择和分组方法是非常重要的环节。
正确的样本选择和合适的分组方法可以确保研究结果的准确性和可靠性。
本文将从样本选择和分组方法两个方面来探讨临床研究中的相关内容。
一、样本选择在临床研究中，样本选择是研究设计的重要一步。
一个好的样本选择可以使研究结果更具有代表性和普遍适用性。
以下是一些样本选择的方法和原则。
1. 随机抽样：随机抽样是最常见和最可信的样本选择方法之一。
通过随机抽样，可以保证样本的代表性，并有效地避免了选择性偏倚。
例如，在研究某种新药物的疗效时，可以通过随机抽样将病人分为治疗组和对照组，从而得到更准确的结果。
2. 分层抽样：分层抽样是一种根据研究目的和特点将人群进行分层，然后在每个层次内进行随机抽样的方法。
这种方法可以考虑到不同层次的特点，并增加研究结果的可靠性。
3. 样本容量的确定：样本容量的确定是样本选择的关键。
一个合适的样本容量可以保证研究的统计推理的准确性和效力。
通常，样本容量的确定需要通过进行统计方法计算和分析，以便得到合适的样本大小。
二、分组方法在临床研究中，分组方法是将研究对象按某种原则划分为不同的组别，用以比较不同组别的差异性和效应。
以下是一些常见的分组方法。
1. 干预组与对照组：在药物试验中，通常会将研究对象分为干预组和对照组。
干预组接受实验药物，而对照组接受安慰剂或标准药物。
通过比较两组之间的差异，可以评估出实验药物的疗效。
2. 随机分组：随机分组是将研究对象随机分成不同组别的方法。
通过随机分组，可以减少不同组别之间的基线差异，提高比较的可靠性。
例如，研究一种新的手术治疗方法时，可以将病人随机分为手术组和非手术组，然后比较两组之间的治疗效果。
3. 平行设计和交叉设计：在临床研究中，可以采用平行设计或交叉设计的方法进行分组。
平行设计是将研究对象分成两组，每组分别接受不同的干预措施。
而交叉设计是同一个研究对象在不同时间段接受不同干预措施的组别。
随机分组的方法有哪些
随机分组的方法有哪些随机分组是指在一定范围内，按照一定的规则或者概率，将对象或者元素进行随机的分配到不同的组别或者类别当中。
在实际生活和工作中，随机分组的方法被广泛应用于各个领域，比如实验研究、抽样调查、团队分工等。
那么，随机分组的方法有哪些呢？接下来，我将为大家详细介绍几种常见的随机分组方法。
首先，最简单的随机分组方法就是简单随机抽样。
这种方法是指在总体中，每个个体被抽中的概率相等，且相互独立，从而保证了每个个体被抽中的概率是相同的。
简单随机抽样通常可以通过随机数发生器来实现，在实际操作中比较方便和高效。
但是，需要注意的是，简单随机抽样可能会导致样本的代表性不足，因此在实际应用中需要谨慎使用。
其次，分层随机抽样是另一种常见的随机分组方法。
在这种方法中，总体被分成若干层，然后从每一层中分别进行简单随机抽样，最终将各层的样本合并在一起。
这种方法可以保证每一层都有代表性的样本，从而更好地反映总体的特征。
但是，分层随机抽样需要提前对总体进行分层，因此在实际操作中需要对总体有一定的了解才能够使用。
另外，整群随机分组是一种将总体分成若干个群体，然后从每个群体中随机选择样本的方法。
这种方法在处理群体特征明显、群体内部差异较大的情况下比较适用，可以更好地反映不同群体的特征。
但是，需要注意的是，整群随机分组需要对群体进行合理的划分，否则可能会导致样本的代表性不足。
最后，双盲随机实验是一种在医学和心理学研究中常用的随机分组方法。
在双盲随机实验中，实验对象和实验者都不知道自己属于哪个组别，从而避免了主观因素对实验结果的影响。
这种方法能够有效地控制实验过程中的干扰因素，从而得到更加可靠的实验结果。
总的来说，随机分组的方法有很多种，每种方法都有自己的特点和适用范围。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，并严格按照规定的步骤和原则进行操作，从而保证随机分组的有效性和可靠性。
希望本文所介绍的内容能够对大家有所帮助，谢谢阅读！。
双随机的概念
双随机的概念双随机指的是实证研究中的一种统计方法，一般用于对随机分配的实验和样本进行分析。
这种方法的主要思想是将实验对象随机分为实验组和对照组，以控制干扰因素的影响。
同时，也采用随机抽样的方式选取样本，以保证样本的代表性和可靠性。
在实际应用中，双随机方法一般被用于评估一种新的药物、治疗方案或者教学方法的有效性。
这种方法可以有效地控制干扰因素的影响，提高研究结果的可靠性和有效性。
下面详细介绍一下双随机的概念和应用。
一、双随机的概念1、定义双随机指的是在实验设计中同时采用随机分组和随机抽样的方法，可以有效地避免实验偏差和干扰因素的影响。
其中，随机分组是指将实验对象随机分为实验组和对照组，以比较两组之间的差异；而随机抽样则是为了保证样本的代表性和可靠性，减少样本选择偏差。
2、目的双随机方法的主要目的是为了控制实验偏差和干扰因素的影响，提高研究结果的准确性和可靠性。
在实验设计中，通常会有许多干扰因素的存在，例如实验人员的主观偏见、实验环境的变化、实验对象的不同反应等等。
这些因素都会影响实验的结果，使得研究结果可能出现系统性误差。
通过采用双随机方法，可以将这些干扰因素的影响最小化，获得更加客观、可靠的实验结果。
二、双随机的应用1、临床试验在药物研发过程中，临床试验是十分重要的一环。
采用双随机方法可以控制干扰因素的影响，提高研究结果的可靠性和有效性。
在实际应用中，双随机临床试验常用于评估一种新药物的安全性和疗效，以及与现有药物的比较研究等等。
2、教学实验双随机方法也可以应用于教学实验中。
例如，一种新的教学方法或者教学材料的有效性评估，可以采用双随机实验设计，通过对实验组和对照组的比较，评估新的教学方法或者教学材料的效果。
3、市场调研在市场调研领域，双随机方法也有着广泛的应用。
例如，在品牌营销研究中，可以采用双随机抽样的方法选取样本，并随机分为实验组和对照组，验证不同品牌营销策略的有效性。
三、双随机方法的优缺点1、优点（1）可以避免实验偏差和干扰因素的影响，提高实验结果的可靠性和有效性。
关于随机化分组表述正确的是
关于随机化分组表述正确的是：
关于随机化的表述包括：分配隐藏、组间均衡、可重复，目的是使干扰因素均匀分到对照组和实验组。
所谓随机化原则，包括随机抽样和随机分组两个方面。
随机抽样就是使总体中任何一个个体都有同等的机会被抽取进入样本中，并且有同等的机会进行分组。
随机分组就是应用随机化的方法，使样本中任何一个个体都有同等机会被分配到“试验组”或“对照组”接受相应的试验处理，而且这个分配结果是不可预知的。
通过随机分组，使各对比组间在大量已知的或者未知的影响因素分布方面尽量保持均衡一致，使对照组和试验组间除了试验因素不同外，其他条件基本相同，从而有效地避免了非试验因素对结果评价的干扰影响，增强了各比较组间的可比性。
成功地实施随机化分组取决于两个相关的步骤：①产生随机分配序列并用于随机分配到试验组和对照组；②随机分配方案在随机分组中的隐匿。
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抽样调查（sampling survey）
• 抽样调查是从总体中随机抽取一定数量的 观察对象组成样本，用样本信息推断总体 特征。 • 抽样调查是统计学上第一次技术革命. • 抽样调查技术通过部分认识整体 , 同时 , 节 省大量时间大量的人力,物力和成本。
优缺点
• 优点：①费用较少，速度较快，覆盖面较大， 正确性较高；②许多医学问题只能作抽样调查， 如药物疗效观察等。 • 缺点：调查设计、实施及资料分析复杂,若样本 达到总体75%时则直接采用普查。 • 例如 , 在美国大选中，对 1000 名至 3000 名选民 进行调查，来预测近1亿选民的投票情况,抽样 误差不超过3%。
• • • • • • • • •
完全随机设计编号分组结果（总例数=20，处理组数=5） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 处理01 处理02 处理03 处理04 处理05 ────────────────────── 7 5 2 1 4 12 9 3 6 10 16 11 13 8 14 17 20 15 19 18 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• 抽样调查
普查（overall survey）
• 亦称全面调查（complete survey），将组成 总体的所有观察单位全部加以调查 • 普查一般都是用于了解总体某一特定“时点” 的情况，如年中人口数、时点患病率等。 • 如我国人口普查等。
• 优点：
• ①理论上只有普查才能取得总体参数，因 为普查没有抽样误差； • ②普查能全面地了解总体的分布特征。 • 缺点： • ①普查工作量大，较费时费力； • ②调查质量难以保证，系统误差大。
• 简单随机抽样亦称单纯随机抽样要求每个观察对 象有同等概率被选入样本。 • 从有N个观察单位中抽取m个观察单位方法: • 先将N个观察单位编号,并且每个赋一个随机数。 再将 N 个随机数排序，前 m 个随机数对应的观察 单位编号即为所抽取。 • 优缺点 简单随机抽样是最基本的抽样方法，优 点是均数 ( 或率 ) 及其标准误的计算简便 , 缺点是 当总体例数较多时 , 实施抽样比较困难。适用于 小型调查。
• 抽样间隔=总数/样本含量
• 3.优缺点 优点是易于理解,简便易行,容易得 到一个按比例分配的样本；缺点是一般情 况下 , 虽然系统抽样的抽样误差小于简单随 机抽样 , 但是在某些特殊情况下可能有偏性。
• 例如：上述例子中我们抽取的住户均为单 号,其住房可能都是一个朝向,若作采光等卫 生学调查,将产生明显的偏性。
练习题
• 现在某班有20个同学,要从中随机抽取5名参 加比赛,如何平公的进行抽取?
㈡系统抽样
• 系统抽样又称等距抽样或机械抽样。方法是按照 一定顺序,机械地每隔若干个观察单位抽取一个观 察单位组成样本。 • 例如：要从 1000 户中抽取 100 户作样本 , 可先在门 牌号1～ 10号之间随机抽取一户(假定为第5号住户 ),其后每间隔10号抽取一户,即抽取5、15、25、35、 …、995，共100户组成样本。
抽样研究的两个重要问题
• 抽样的样本大小
• 怎样抽样
随机抽样方法
• 简单随机抽样（simple random sampling)
• 系统抽样（systematic sampling）
• 分层抽样（stratified sampling） • 整群抽样（cluster sampling）
㈠简单随机抽样 P10
CHISS的实现
• 例如,现在某校有500名研究生,要随机抽 取10%,即50同学参加比赛,问:该如何抽取?
CHISS实现
• 1 编号建数据库 将500学生的学号录入数据库 中,建立数据库,并每人给一个编号从1,2,…500 . • 2 产生随机数 点击 • 设计→实验设计→随机化方法→产生随机数 • 选择条件:正态分布,数据行数为500,正态分布 平均数为0,标准差为1 • 3 排序 按随机数从小到大排序,前50名即为所 求 • 数据→行编辑→数据排序 选变量:RND正态 • →数据
练习题
• 现某年级2个班,1班6名同学,2班9名同学, 现要从1班随机抽取2名同学, 2班随机抽 取3名同学参加比赛,如何抽取?
各种抽样方法抽样误差的关系
• 各种抽样方法的存在抽样误差,一般是：
• 整群抽样 单纯随机抽样 系统抽样 分层 抽样。
随机化分组
• 随机化分组是试验设计的重要内容， 常用的方法有三种： • 掷硬币、抽签、骰子； • 用查随机数字表； • 用计算机随机化程序。
• 例 现有 20 个动物试验，分别采用 5 种 不同的营养饲料方法进行喂养，考察 其营养效果，采用完全随机分为5组。
CHISS软件实现
• 解步骤：1 进入 试验设计模块 • 点击 试验设计---设计方案---完全随机分 组 • 试验样本总例数： 30， • 处理组数：2 • 1组例数：15 • 2组例数：15---确定 • 2 进入结果模块 查看结果 • 点击 结果
配伍组设计的优缺点
• 优点：组间可比性增强，检验效率高；可 以同时分析处理因素和个体差异对实验效 应的影响；减少实验所需样本含量。 • 缺点：区组内对象数与处理组数必须相等 ，匹配与分组较繁，当实验结果有观察值 缺失时，信息损失较大，统计处理较麻烦 ，不能分析交互作用。
随机化分组方案
• 随机化分组是首先将受试对象按某一特征 编号，在每个编号下用随机化工具产生相 应的随机数字，然后，再按照事先规定的 分组原则进行合理的分组。
• 统计软件利用计算机中的伪随机函数给每 个编号产生一个随机数，然后将随机数排 序，进行分组。
1 ） 完全随机分组设计
• 从同一总体中随机抽取一定数目的受试对 象，将受试对象随机地分配到每一个组中 , 各组分别接受不同的处理。这样的设计分 组称为完全随机分组设计。
• 典型案例:央视收视率调查
㈢整群抽样
• 先将总体划分为Ｋ个群，每个群包括若干 个观察单位，再随机抽取t个“群” （kt ），并将被抽取t个群的全部观察单 位组成样本。
• 例如：要检查某学校学习情况时,随机抽取 几个班,对几个班的全部同学进行考查。
• 优缺点 优点是在大规模调查中，整群抽样 易于组织，可节省人力物力，容易控制调 查质量；缺点是一般来说各群间差异较大， 所以抽样误差较大。
• 例如,某校有3个不同专业的研究班,每班10个同学,现 要从每班各随机抽取3名同学参加比赛,如何抽取? • CHISS实现步骤: • 1 编号建数据库 将30学生的学号及班级录入数据库 中,建立数据库. • 2 产生随机数 点击 • 设计→实验设计→随机化方法→分层抽样 • 选择分层变量:班级 每个班人数都赋值为3 • →数据 查看抽样结果: 1标记为被抽取对象
随机抽样及随机分组
童新元 中国人民解放军总医院
设计类型
• 干预试验 (动物实验,临床试验) • 观察研究
调查研究设计
• 研究者无须或无法施加干预措施，而是对现 场发生的实际情况进行观察 , 称为调查研究 (Investigation Study), 亦 称 观 察 研 究 （observation study）。例如: • 研究肥胖对冠心病的影响情况; • 研究当今中国儿童生长发育情况; • 研究分析经济危机形成的原因; • 。。。。等。
完全随机设计的优缺点
• 优点 ：设计简单，易于实现；随机分配能有效 地避免某些非实验因素的影响，充分显示实验 因素效应；随机分配增强比较组间的可比性； 设立对照能有效控制非实验因素对实验因素的 影响，从而有效控制偏倚和误差。
• 缺点：对混杂因素只靠随机化进行控制，因而 灵敏度较低；只能作单因素比较，不能分析多 个因素，尤其因素间的交互作用。需要例数较 多。
㈣分层抽样
• 先按影响观察值变异较大的某种特征，将总体分为 若干层(strata），再从每层内随机抽取一定数量的 观察单位组成样本（样本含量为n）又称分类抽样。 • 优缺点 ①抽样误差比较小；②先要将总体分层， 层内个体差异越小越好，层间个体差异越大越好， 便于对不同的层采用不同的抽样方法。
CHISS的实现
调查研究资料的特点
• 无法随机化分组 • 组间不均衡 • 存在混杂因素
• 例如, 肥胖对冠心病的影响研究中,研究者不可 能象药物研究那样, 随机地安排一部份人去肥 胖,安排另一部人不肥胖。两组人群中存在着很 多因素不均衡的因素混杂, 从而需要特殊的统 计学设计和分析。
调查方法
• 根据调查的范围和调查对象的选择方式可 分为: • 普查
2平组，事 先将受试对象按某种重要的非实验因素进 行分组，即配伍组或区组（block）。每个 区组内有G个实验对象，采用完全随机地分 配，每个实验对象接受一种不同的处理称 为配伍组分组，亦称随机区组设计。
• 配伍组是由若干特征相似的试验材料组 成，如同一窝的动物，批号相同的试剂， 体重相近的受试者等。 • 例 要比较5种方法作用是否相同，现取 7窝老鼠，每窝有5只老鼠，试进行配伍 组分组。