实验设计与数据分析
医学研究中的临床试验与数据分析方法
医学研究中的临床试验与数据分析方法在医学领域中，临床试验是评估药物、治疗方法或预防措施有效性和安全性的关键步骤。
同时，数据分析方法的选择和应用对于评估试验结果的可靠性和科学性也至关重要。
本文将介绍医学研究中常用的临床试验设计和数据分析方法。
一、临床试验设计1. 随机对照试验随机对照试验是最常见且最可靠的试验设计。
在随机对照试验中，研究人员通过随机分配研究对象到不同的组别，比较新药物或治疗方法与对照组的差异。
随机分组可以有效减少个体差异对结果的影响，提高研究结果的可靠性。
2. 盲法盲法是保证试验结果客观性和可靠性的重要手段。
单盲试验中，研究对象不知道自己所在的组别；双盲试验中，研究人员和研究对象均不知道组别信息；而在最严格的三盲试验中，连数据分析员也不知道组别分配情况。
采用盲法可以减少主观因素对试验结果的干扰，提高评价的客观性。
3. 平行设计和交叉设计在平行设计中，研究对象被随机分配到不同组别，并且各组独立接受不同的干预措施。
而在交叉设计中，研究对象在不同时间点接受不同组别的干预措施。
平行设计适用于需要长期追踪观察的试验，而交叉设计则适用于对干预效果迅速评估的试验。
二、数据收集与管理1. 数据收集工具在临床试验中，通常使用标准化的数据收集工具，如调查问卷、数据表格等，以确保数据的准确性和一致性。
研究人员需要明确指导研究对象进行数据的记录，并对数据进行审核和校对，以减少数据的错误和缺失。
2. 电子数据采集系统随着科技的发展，越来越多的临床试验采用电子数据采集系统来收集和管理数据。
电子数据采集系统可以提高数据的准确性和完整性，并且便于数据的存储、分享和分析。
同时，电子数据采集系统还可以提供实时监测和错误检测功能，帮助研究人员及时发现数据异常和错误。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据进行概括和描述的方法。
常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差、百分比等。
通过描述性统计分析，研究人员可以对样本的基本特征有一个直观的了解，并初步探索不同组别间的差异。
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法高效的试验设计与数据分析——优化实验设计与数据处理的方法试验设计是科学研究和实验领域中的重要环节，它直接影响到实验结果的可靠性和实验过程的高效性。
同时，在实验过程中，对实验数据的处理和分析也至关重要，它能够揭示数据背后的规律、验证假设，并为决策提供有力支持。
本文将介绍一些高效的试验设计与数据分析的方法，以优化实验设计和数据处理的效果。
一、试验设计1. 设定明确的目标：在进行试验设计之前，需要明确实验的目标和问题。
识别出实验想要解决的具体问题，并确定评价指标和预期结果。
这样可以避免盲目设计和数据收集，确保实验的针对性和有效性。
2. 因素选择与水平确定：根据实验目标，选择影响结果的关键因素，并确定每个因素的水平。
在选择因素时，应避免冗余和重复的因素，以减少实验的复杂性和成本。
同时，要保证因素选择合理，能够揭示影响结果的主要因素。
3. 设计合理的实验方案：基于已确定的因素和水平，选择合适的实验设计方法，如完全随机设计、随机分组设计等。
确保实验方案的科学性和可行性，并考虑到实验过程中可能存在的随机误差和其他干扰因素。
4. 控制实验条件：为了获得准确的实验数据，需要严格控制实验条件，包括环境条件、设备状态等。
通过标准化实验条件，减少不确定因素对实验结果的影响，提高实验数据的可靠性。
二、数据处理与分析1. 数据收集与整理：在实验过程中，需要采集各个因素对结果的观测值，并按照实验方案进行数据整理和记录。
确保数据的准确性和一致性，使得后续的数据处理和分析工作能够进行顺利。
2. 统计分析方法的应用：根据实验设计的特点和数据类型的不同，选择适当的统计分析方法。
常用的统计分析方法包括方差分析、回归分析、t检验等，它们能够有效地揭示因素对结果的影响程度，并提供统计学上的支持。
3. 假设检验与置信区间：在数据分析中，通常需要验证假设的成立和效果的显著性。
通过假设检验和置信区间分析，可以判断因素对结果的影响是否显著，并进行科学的推断。
临床试验统计学设计与数据分析
临床试验统计学设计与数据分析临床试验是评估治疗手段或药物疗效的重要研究方法之一，而统计学设计和数据分析是保证临床试验科学可靠的关键环节。
本文将对临床试验统计学设计和数据分析的重要性进行讨论，以及常用的方法和技巧。
一、临床试验统计学设计的重要性临床试验的统计学设计起着决定试验能否得出可靠结论的作用。
合理的统计学设计能够最大限度地提高试验结论的科学性和可靠性，帮助研究者准确判断治疗手段或药物的疗效。
一个良好的统计学设计应该具备以下特点：1. 随机分组：通过随机分组可以确保每个研究对象有相等的机会被分配到不同的治疗组或对照组，从而减少偏倚的可能性。
2. 控制组和对照组设置：合理的控制组和对照组设置可以帮助研究者评估治疗手段的相对疗效，并排除其他因素对结果产生的干扰。
3. 样本容量计算：通过合理计算样本容量，可以确保试验结果具有统计学意义，并减少结果偶然性导致的误判。
二、临床试验数据分析的重要性临床试验数据分析是从试验数据中提取有关治疗效果的有效信息的过程。
准确、客观地对试验数据进行分析，可以帮助研究者得到准确的结论，指导临床实践。
一个好的数据分析应该具备以下特点：1. 描述性统计分析：通过描述性统计分析，可以对试验数据的分布、中心趋势和变异性进行描述，从而初步了解实验结果。
2. 推断性统计分析：通过推断性统计分析，可以根据样本数据推测总体参数的取值范围，并判断观察到的差异是否统计学上显著。
3. 子组分析和亚组分析：在进行数据分析时，需要对不同子组或亚组的结果进行比较，以确定治疗效果是否在不同人群中存在差异。
三、临床试验统计学设计与数据分析的常用方法1. 假设检验：假设检验是一种用于判断统计样本是否能代表整个总体的方法。
在临床试验中，常用的假设检验方法包括T检验、方差分析和卡方检验等。
2. 生存分析：生存分析适用于研究患者生存时间或特定事件发生的时间，常用的方法包括Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
科学研究中实验设计与数据分析方法
科学研究中实验设计与数据分析方法科学研究是一项重要的活动，而实验设计和数据分析则是科学研究中不可或缺的环节。
实验设计包括确定实验的目标、设计实验方案、选择实验对象和确定实验变量等步骤；数据分析则是对实验所产生的数据进行统计和解释的过程。
本文将探讨科学研究中常用的实验设计和数据分析方法。
在实验设计中，有几个重要的步骤需要注意。
首先是确定实验的目标，即明确研究问题和要探究的现象。
在确定目标后，需要设计实验方案，即确定实验的具体步骤和流程。
实验方案要尽量遵循科学研究的原则，如随机分组、对照组设计等。
另外，在选择实验对象时，应考虑样本的代表性和可行性，以保证实验结果的可靠性和推广性。
最后，在确定实验变量时，要控制其他可能的干扰因素，以保证实验结果的准确性。
对于数据分析方法，常用的包括描述统计和推断统计。
描述统计是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
其中，最常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。
均值是一组数据的平均值，中位数是一组数据的中间值，标准差是一组数据的离散程度的度量。
通过描述统计方法，可以直观地了解数据的分布和趋势。
另外，推断统计是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
这一方法常用于研究中对两个或多个样本之间的差异进行比较。
在推断统计中，常用的方法包括t检验、方差分析、相关分析等。
t检验用于比较两个样本均值之间的差异，方差分析用于比较多个样本之间的差异，相关分析则用于探究变量之间的相关性。
通过推断统计方法，可以帮助研究者判断研究结果的显著性和推广性。
除了上述方法外，科学研究中还有许多高级的实验设计和数据分析方法，如回归分析、因子分析、结构方程模型等。
这些方法更加复杂且需要一定的统计知识和技能。
回归分析用于探究变量之间的函数关系，因子分析则用于降维和变量提取，结构方程模型则综合运用多个统计方法进行模型拟合和验证等。
在实际应用中，科学研究中的实验设计和数据分析方法需要根据研究问题的特点和数据类型的特征来选择。
试验设计及其数据分析
例如： 欲研究某种生长调节剂对水稻株高的影响，进行6个处理 的盆栽试验，每个处理4盆（重复4次），共24盆。设计时 先将每盆水稻随机编号：1，2，3，…，24，然后用抽签 法从所有编号中随机抽取4个编号作为实施第一处理的4盆， 再从余下的20个编号中随机抽取4个作为实施第二处理的4 盆，如此进行下去。 于是可得各处理实施的盆号如下： 第一处理：13，2，7，22 第二处理：5，18，24，12 第三处理：17，20，11，1 第四处理：10，3，15，19 第五处理：4，16，9，14 第六处理：21，23，6，8
抽样分布显示，样本平 均数的标准误 S x 与样本观测值的标 准差S和样本容量n之间的关系为： S x＝S / n
即样本平均数抽样误差的大小与重复次数的平方根成反 比。适当增大重复次数可以降低试验误差。
随机排列
随机排列是指试验的每一个处理都有同等机会设置在一 个重复中的任何一个试验小区上。 随机化的目的是为了获得对总体参数的无偏估计。 随机排列的实现可以通过抽签法、利用随机数字表法。
例如：玉米品种（A）与施肥（B）两因素试验，A因 素有A1，A2，A3，A4这四个水平，B因素有B1和B2 两个水平，共有8个水平组合即处理，随机区组设计， 设置3个区组。设计示意图为： 区 组I 区 组II A3 B2 A2 B2 A1 B2 A1 B1 A3 B2 A2 B1 A4 B1 A2 B1 A4 B1 A4 B2 A3 B1 A2 B2 A3 B2 A1 B1 A1 B1 A2 B1 A1 B2 A3 B1 A4 B2 A2 B2 A4 B2 A3 B1 A4 B2 肥 力 梯 度
试验地 肥 力 梯 度 肥 瘦
•设计方法： 先将整个试验地按干扰因素（肥力水平）分成若干个区 组，每个区组内土壤肥力等环境条件相对均匀一致，而 不同区组间相对差异较大；然后在每个区组中随机安排 全部处理。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
物理学中的实验设计和数据分析方法
物理学中的实验设计和数据分析方法物理学中实验设计和数据分析方法物理学是一门研究非生命质体运动、能量、空间及时间等最基本物质属性和相互作用规律的自然科学。
在物理学家的探索中，科学实验的设计和数据分析是至关重要的。
通过适当的试验设计和数据分析方法，可以帮助物理学家得出准确、可靠且有意义的结论，更准确地描述自然现象。
本文将探讨物理学中的实验设计和数据分析方法。
实验设计在物理学中，实验设计必须满足严格的科学要求，包括可重复性、精确性和准确性。
首先，实验应该是可重复的，这意味着其他物理学家应该能够在相同的条件下重复实验。
其次，实验应该是精确的，这意味着误差应该保持在可接受范围内。
最后，实验应该是准确的，这意味着实验所得到的结果应该在实验目的和需要的精度范围内。
为了满足这些需求，物理学家采用各种不同的实验设计方法。
随机控制实验：在随机控制实验中，物理学家将被试随机分为两组，一个实验组和一个对照组。
实验组接受一种特定的干预，而对照组不接受任何干预。
然后，物理学家收集两组之间某一特定变量的数据，以比较结果。
自然实验：自然实验是一种利用现有的自然条件和/或干预数据进行实验的方法，例如是对某物体的运动距离、时间的测量，在这种情况下，可以通过比较的方法来获得不同条件下的物理系统的性质。
叠加法: 叠加法是一种将一种物理量与另一种物理量相加以获得新物理量的方法。
这种方法常常用于测量力、速度和重量。
遥测实验：在遥测实验中，物理测量数据由遥测仪器收集，执行实验的物理学家不需要亲自在实验现场，因为遥测仪器可以在较远的距离上控制或监测。
这种方法广泛应用于空间科学、深海探索和天文学等领域中。
数据分析在物理学中，数据分析通常采用统计学技术，以获得对实验数据的深入了解和推理。
以下是在物理学中常用的数据分析方法。
统计分析：这种方法根据所收集数据的分布进行研究。
统计分析可以揭示数据分布的特征，例如平均值、中位数、极差、标准差和标准误。
实验数据类型的不同会影响适用的统计分析方法，如常用的有时间序列分析、回归分析、贝叶斯分析等。
临床试验的设计和数据分析
临床试验的设计和数据分析临床试验是评估新的医疗干预措施的有效性和安全性的重要手段。
为了获得可靠的结果，临床试验的设计和数据分析是至关重要的环节。
本文将从试验设计、数据收集、数据分析等方面进行探讨，以确保临床试验结果的可信度和可靠性。
一、试验设计试验设计是临床试验的基础，它决定了试验的可行性、有效性以及结果的可靠性。
下面介绍几种常用的试验设计方法。
1. 随机对照试验随机对照试验是最常用的试验设计方法之一。
它通过随机分组的方式，将受试者分为实验组和对照组，分别接受不同的处理或干预。
这样可以减少干预因素对结果的影响，增加结果的可信度。
随机对照试验的设计应遵循随机分组、盲法等原则，以保证试验结果的客观性和公正性。
2. 单盲与双盲试验单盲试验是指试验人员或受试者不知道自己所处的处理组别；而双盲试验是指试验人员和受试者均不知道自己所处的处理组别。
通过盲法的应用，可以避免主观因素对试验结果的影响，提高试验的可靠性。
3. 交叉试验交叉试验是将同一组受试者按一定时间顺序分为实验组和对照组，分别接受不同处理或干预。
需要注意的是，交叉试验要求受试者在试验过程中不受其他因素干扰，以保证结果的可靠性。
二、数据收集临床试验的数据收集过程要科学、规范。
以下是数据收集的常用方法和注意事项。
1. 临床观察临床试验中的数据收集可以通过临床观察进行。
观察对象可以包括患者的病情、治疗效果、不良反应等。
观察数据应尽量客观、全面，减少主观偏差。
同时，在观察过程中应注意记录数据的时间、地点、人员等信息，以保证数据的准确性和可溯源。
2. 问卷调查通过设计合理的问卷，可以收集受试者的主观感受、生活质量等数据。
在问卷设计中，应考虑问题的合理性、选项的多样性以及回答方式的简便性。
此外，应注意保护受试者的隐私，确保问卷调查的合法性和可靠性。
3. 实验室检测有些临床试验需要通过实验室检测来获取数据，如血常规、生化指标等。
在实验室检测中，要确保检测方法准确可靠，并遵循相应的操作规范。
实验设计与数据分析
2、标记字母法 此法是先将各处理平均数由大到小 自上而下排列 ；
然后在最大平均数后标记字母a， 并 将 该 平 均数与
以 下 各 平 均 数依次相比，凡 差 异 不 显著标 记 同 一 字 母 ，直到某一个与其差异显著的平均数标记字母
• 在利用字母标记法表示多重比较结果时， 常在三角形法的基础上进行。此法的优点 是占篇幅小，在科技文献中常见。
• 应当注意，无论采用哪种方法表示多重比 较结果，都应注明采用的是哪一种多重比 较法。同时注明显著性水平。
5.4 单因素方差分析
例5-1
将一份金属钨试样分发给7个实验室，各室用相同的重
g
SSB nj (Xj X)2 j1
组内差异则是各组内部观察值的离散程度
g nj
SSW
(Xij Xj)2
j1 i1
深入理解F统计量(3)
g nj
SST
(Xij X)2
j1 i1
总离差
g
SSB nj (Xj X)2
组间方差
j1
g nj
SSW
在方差分析之前，我们可利用Minitab对 数据作方差一致性检验
方差分析时,Minitab能够读取的数据格式与上表给出的格式不 同，我们必须把数据转化为Minitab能够理解的形式
方差一致性检验
Stat→ANOVA→Test for Equal Variance
数据
菜单
方差一致性检验(续)
适用于正态 分布的数据
F=组间方差/组内方差
的检验统计量，在一定的置信水平下，将这个 值和某个临界值作比较，就可以得出接受还是 拒绝零假设的结论。
临床试验设计与数据分析的基本原则
临床试验设计与数据分析的基本原则临床试验是评估和比较医学疗法的重要方法，它们帮助我们了解药物的疗效、副作用以及治疗方案的有效性。
临床试验的设计和数据分析在整个研究过程中起着关键的作用，它们是确保研究结果准确可靠的重要环节。
本文将介绍临床试验设计和数据分析的基本原则，以帮助提高临床研究的质量。
一、随机化设计随机化设计是临床试验中基本的设计原则之一。
它通过随机分配受试者至不同的治疗组，确保每个治疗组都有相同的临床特征和疾病状态。
随机化设计可以避免选择性偏倚，使得治疗组之间的差异仅仅是由于不同的治疗方案。
二、对照组设计对照组设计是一种常见的临床试验设计。
它将研究对象分为实验组和对照组，实验组接受待研究的治疗方案，而对照组接受标准治疗或安慰剂。
对照组设计可以帮助我们评估新治疗方案的疗效，并确定其相对于标准治疗的优势或劣势。
三、盲法设计盲法设计是为了减少主观偏倚而采取的设计原则。
它可以分为单盲、双盲和三盲设计。
单盲设计是指研究人员或受试者不知道自己的分组情况；双盲设计是指研究人员和受试者都不知道自己的分组情况；三盲设计是指除了研究数据分析人员以外，其他人员都不知道受试者的分组情况。
盲法设计可以减少意识和无意识的偏倚，提高试验结果的可靠性。
四、样本量估计样本量估计是确定试验所需受试者数量的重要方法。
通过合理的样本量估计，可以提供足够的统计能力，以便检测到治疗效应的存在。
样本量估计要考虑到预期的疗效大小、研究设计、显著性水平和统计方法等因素。
五、数据收集和管理在临床试验中，数据收集和管理起着关键的作用。
合理的数据收集方法可以确保数据的准确性和完整性。
数据管理要遵循相关法规和标准操作规程，包括数据录入、数据核查、数据清理和数据分析等环节。
六、数据分析方法数据分析是临床试验中至关重要的环节。
正确选择和应用数据分析方法可以帮助我们从试验结果中获取有用的信息。
常用的数据分析方法包括描述性统计、假设检验、方差分析、生存分析和回归分析等。
试验设计与数据分析(正交试验设计)
正交试验设计的特点
高效性
通过合理地选择因素和水平，正交试验设计能够用较少的试验次数获 得较为全面的试验结果，提高试验效率。
均衡性
正交试验设计能够保证每个因素在每个水平上都有机会出现，且各因 素各水平之间具有均衡分布的特点，避免了试验结果的偏差。
试验设计与数据分析(正交试 验设计)
目录
• 试验设计基础 • 正交试验设计 • 正交试验设计的应用 • 正交试验设计案例分析 • 正交试验设计的优缺点 • 正交试验设计的未来发展
01
试验设计基础
试验设计的基本概念
试验设计
指在研究过程中，根据研究目的， 选择适当的试验因素，并按照一 定的原则和方法，安排试验过程， 以得到可靠的科学结论。
试验设计的原则
01
随机性原则
确保试验结果的随机性和代表性。
科学性原则
根据研究目的和研究对象的性质选 择适当的试验方法和手段。
03
02
重复性原则
保证试验结果的可信度和精确度。
经济性原则
在满足研究目的的前提下，尽可能 地节约人力、物力和财力。
04
02
正交试验设计
正交试验设计的定义
正交试验设计是一种通过正交表来安 排多因素多水平试验的方法，旨在通 过合理地选择试验因素和水平，以最 少的试验次数获得尽可能多的信息。
定制化
针对不同领域和特定需求，正交试验设计将更加注重定制化服务，提供个性化的试验方 案和数据分析方法。
未来展望
01
拓展应用领域
随着正交试验设计的不断完善和发展 ，其应用领域将进一步拓展，不仅局 限于工业和工程领域，还将渗透到生 物、医学、社会科学等多个领域。
第一章 试验设计与数据分析-概述
论文工作中反映的问题： 1) 只求平均数 2) 试验做1－2次就算。 原因：与工程试验的性质及理解有关 例：电量、非电量电测技术的应用：
模拟量的测试（传感器） 信号放大 模数转换(A/D)
计算机数据处理
仪器是很准确的
被测对象是随机变量！
论文工作中反映的问题：
3）试验设计应逐步深化，通常一种错误的做法，是在一 开始就去设计一个单一、庞大和内容广泛的实验， 一个 成功的实验是要先弄清楚重要变量和变量的范围； 4） 专业知识的作用 试验统计方法不能决定一个变量的作用，它仅对试验 结果的可靠性和有效性提供准则。结论还依赖于对问题 的工程知识的了解和把握； 例：一篇投农业工程学报的论文 修改意见： “3）文中一些拟合方程无意义，可以删除 相关内容。请您在附件中进行修改，修改部分务必用红 色标记出。”
试验统计学简史
3）山口弘一正交设计、可靠性设计价值工程类设计方法 （20世纪70年代），强调整体效果：如日本汽车的质量 在工业界得到广泛应用，但在理论上有很大争议； 4）随着科学的发展，学科交叉越来越普遍，试验设计方 法在许多领域得到广泛的认同和应用：禽流感传感器。 实验设计已远不止农业，奇怪现象：在农业相关领域的 兴趣反而下降——仪器设备的改进、标准化生产的影响
试验设计与数据统计分析
Experimental Design and Data Statistical Analysis 华南农业大学工程学院 刘庆庭
2012－9
关于本课程 学生：2012级——57人 （工程39、水利土木3、林学4 、园艺1、 食品10） 时间：2012年9月－2013年1月 学时：36 上课：28 周学时：3节/周 上机：8（SPSS数据处理软件应用） 作业: 建议先用手工做，以后用计算机做 考试：开卷
第三部分-试验设计与数据分析方法
第三部分试验设计与数据分析方法对于化工、化学、制药、生物、材料等学科专业，经常要通过实验与观测来找寻研究对象的变化规律，通过对规律的研究来达到各种目的，如提高产量、提高性能、降低各类消耗等。
通过科学的试验设计，能够用较少的试验次数达到预期的试验目的，大大节省人力和物力的消耗；随之进行合理的分析和处理伴随试验过程所产生的大量数据，才能获得研究对象的变化规律，达到科研和生产的目的。
本章在《分析化学》的基本实验数据处理的基础上，重点介绍最常用的正交试验设计法和正交实验数据的两种基本分析方法：极差分析法、方差分析法。
一、正交试验设计在科学研究和工业生产实践中往往需要考虑众多影响因素，需要研究多个因子对试验指标值的效应。
通常因素的水平数常多于2个，尽管多因素完全方案可以综合研究各因子的简单效应、主效应及因子间的交互效应，但是，当试验因子数增多或因子的水平数增加时，往往会使试验方案的规模过大而难以全面实施，当各因素的水平数相同，均为m时，因素数k与试验次数n的关系为n＝m k，例如对于3因素4水平的试验如果进行每个因素的每个水平均进行水平组合进行全面试验至少要做43＝64次试验，如果是5因素4水平的试验，进行全面试验至少为45＝1024次试验，随着因素数的增加，试验次数增加的更快，同时带来大量的待分析试验数据。
实践证明，正交试验设计（简称正交设计）就是在保证因素水平搭配均衡的前提下，利用已经制成的一系列正交表从完全方案中选出若干个处理组合以构成部分实施方案，从而减小试验规模，并保持效应综合可比之特点。
在实际操作中，通过利用正交表科学安排设计试验，在不影响全面了解对象中诸多因素对其性能指标影响的条件下，大大减少试验次数，同时也减少了统计分析的工作量，达到了提高试验效率的目的。
1. 正交表类型和特点(1) 正交表的格式在正交试验设计中，常把正交表写成表格的形式。
为使用方便，便于记忆，正交表的名称一般简记为L n(m1×m2×…×m k)，其中L为正交表代号，n代表正交表的行数或试验处理组合数，即利用该正交表安排试验时，应实施的试验处理组合数；m1×m2×…×m k表示正交表共有k列(最多可安排的因素数)，每列的水平数分别为m1，m2，…，m k。
试验设计与数据分析 PPT课件
数学问题：是否存在6阶的正交拉丁方？
4B
2C
5D
3E
1A
3C
1D
4E
2A
5B
2D
5E
3A
1B
4C
1E
4A
2B
5C
3D
5A
3B
1C
4D
2E
欧拉猜想：当N为奇数的2倍时(包括N=6), 问题是无解的
到20世纪50年代，印度数学家Bosh等人证 明：除N=2和N=6外，这个问题都有解!这就 是说,欧拉的猜想除N=6外,其余都猜错了!
例4---方差分析表
P值=P{F(3,24)>73.03}=0.00 P值=P{F(8,24)>1.62}=0.17
测定方法间有显著差异 钢梁间无显著差异
二向分类设计
例5 螺栓试验
扭矩：紧固螺母时要 求做的功。
什么因素影响扭矩？
正交拉丁方
３６军官问题（１８世纪瑞士数学家欧拉提出的）
设有６种军衔和来自６个团的３６名军官， 能不能把他们排成６行６列的方阵，使得每行每 列里都有每种军衔的一名军官和每个团的一名军 官？
15 43.477
18
F Sig.
157.46 .000 7
该表说明各饲料之间有显著不同.
单因子试验
例2 纸浆性能试验
四个操作工，每人制 作五张纸，使用反射亮度计 测量亮度，各操作工制纸水 平有无显著差异？
区组设计
例3 比较测定污水中氯气 含量的两种方法
例4 比较预测钢 梁剪切强度的 四种方法
平衡不完全区组设计 例6 轮胎试验
考查四种不同合成 物制成的轮胎寿命
正交表1
例7 铸件疲劳试验
试验设计与数据分析
引言概述试验设计与数据分析是科学研究中非常重要的环节，它们旨在通过精心设计的实验方案和科学的数据分析方法来验证假设、推断现象、解释结果。
本文将从试验设计和数据分析两个方面来详细阐述这两个主题。
正文内容一、试验设计1.1目的确定1.1.1确定研究的问题和目标1.1.2确定试验的预期结果1.2可行性分析1.2.1确定实验的可行性和可靠性1.2.2评估实验的时间和成本1.3实验变量的选择1.3.1确定自变量和因变量1.3.2控制变量的选择1.4实验设计方法1.4.1随机对照试验设计1.4.2区组设计1.4.3因子试验设计1.5样本选择与分组1.5.1确定样本的代表性和大小1.5.2分组的原则和方法二、数据分析2.1数据收集与整理2.1.1数据收集的方法和工具选择2.1.2数据的清洗和整理2.2描述统计分析2.2.1均值、中位数、众数等集中趋势指标2.2.2方差、标准差等离散趋势指标2.3探索性数据分析2.3.1绘制直方图、散点图等图表2.3.2数据的正态性检验2.4参数估计与假设检验2.4.1参数估计的方法和原理2.4.2假设检验的原理和步骤2.5回归分析2.5.1简单线性回归模型2.5.2多元线性回归模型三、结果解读与讨论3.1结果的有效性分析3.1.1根据实验设计和数据分析结果对实验数据的有效性进行评估3.1.2针对可能出现的偏差和误差进行解读3.2结果与预期的一致性分析3.2.1比较实验结果与预期结果的差异3.2.2分析差异产生的原因3.3结果的科学解释与数据推论3.3.1根据实验结果对研究问题进行解释和推断3.3.2推论的置信水平和显著性水平分析3.4结果的应用与推广3.4.1将实验结果应用到实际问题中3.4.2推广实验结果到其他相关领域四、结果的可重复性与稳定性4.1实验结果的可重复性分析4.1.1采用其他独立样本进行实验的结果复制4.1.2分析实验结果的稳定性和一致性4.2结果的信度和效度分析4.2.1采用其他衡量指标的结果进行比较4.2.2分析实验结果的准确性和实用性4.3结果的灵敏度分析4.3.1对关键参数进行敏感性测试4.3.2分析实验结果对参数变化的响应五、总结试验设计与数据分析是科学研究中至关重要的部分。
临床试验统计学设计与数据分析
临床试验统计学设计与数据分析一、引言临床试验统计学设计与数据分析是临床研究中的重要环节，它为医学领域提供了一种科学的方法来评估治疗的效果和安全性。
本文将探讨临床试验统计学设计与数据分析的基本概念、常用方法和技巧，以及其在临床实践中的应用。
二、临床试验的基本概念临床试验是为了评估新药、新疗法或新诊断方法的疗效、安全性和有效性而进行的一种研究方法。
其目的是通过统计学的方法来验证假设，并从中获取科学的结论。
临床试验可以分为治疗试验、预防试验、诊断试验和评估试验等不同类型，每种类型的临床试验都有其特定的设计和数据分析方法。
三、临床试验的设计在进行临床试验之前，研究者需要明确试验的目的、研究对象和研究设计。
常见的临床试验设计包括随机对照试验、非随机对照试验、交叉试验和队列试验等。
其中，随机对照试验是最常用的设计，它将参与者随机分配到接受治疗组或对照组，以比较两组之间的差异。
通过合理的设计和样本量计算，可以提高试验的可信度和可靠性。
四、临床试验数据的收集和管理在进行临床试验时，研究者需要收集大量的数据，并对其进行整理和管理。
临床试验数据可以包括患者的基本信息、病情评估、疾病进展、治疗效果等多个方面。
为了确保数据的质量和准确性，研究者需要建立完善的数据收集流程和数据管理系统，确保数据的安全性和保密性。
五、临床试验数据的分析方法临床试验数据的分析是评估治疗效果和安全性的关键步骤。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、回归分析、生存分析和多变量分析等。
通过这些方法，可以对试验结果进行统计学的比较和解释，并得出科学的结论。
在数据分析过程中，研究者需要充分考虑数据的分布特点、样本量和研究假设等因素，选择合适的统计模型和检验方法。
六、临床试验的结果和解释临床试验的结果和解释对于疾病的治疗和预防具有重要的指导意义。
研究者需要将试验结果以简洁明了的形式呈现，同时解释结果的科学意义和临床应用价值。
在结果解释时，需要充分考虑结果的统计学显著性、临床意义和效应量等因素，并进行严格的结论推断和安全性评估。
临床实验设计与数据分析的基本原则
临床实验设计与数据分析的基本原则在临床研究领域中，实验设计和数据分析是关键的环节。
良好的实验设计和数据分析方法可以确保研究结果准确可靠，为临床实践提供科学依据。
本文将介绍临床实验设计和数据分析的基本原则。
一、研究目的与假设的明确在进行临床实验前，研究者首先需要明确研究目的和假设。
研究目的应该明确、具体且可量化，假设应该基于科学理论和实际背景，假设的设立应该能够通过实验进行验证。
二、样本量的确定样本量的确定对于研究结果的可靠性至关重要。
样本量过小可能导致结果不够具有代表性，而样本量过大则会浪费资源。
研究者可以通过统计方法进行样本量的估计，以保证实验结果的可靠性。
三、随机分组与对照设计随机分组和对照设计是实验设计中常用的方法。
随机分组可以降低实验结果的偏倚，增加实验的可信度。
对照设计则可以用来比较不同治疗措施的效果，排除其他因素的干扰。
四、盲法的运用盲法在实验设计中起到了重要的作用。
单盲法可以使实验研究者不知道研究对象所接受的治疗措施，避免主观干扰；双盲法还可以使被试者不知道自己所接受的治疗措施，减少心理因素对结果的影响。
五、数据采集与记录临床实验中的数据采集与记录必须准确无误。
研究者应选择合适的数据采集工具和方法，并进行培训。
数据记录应该详细、完整，并在实验过程中保持一致性。
六、数据分析与统计方法数据分析是研究结果得出的关键环节，合理的统计方法可以提取出有用的信息。
常见的统计方法包括描述性统计、t检验、方差分析、相关分析等。
研究者应选择适当的统计方法，并合理解读结果。
七、效应与置信区间的估计在数据分析中，研究者需要估计效应值和其置信区间。
效应值表示处理对实验结果的影响程度，置信区间则表示对效应值的信度范围。
通过效应和置信区间的估计，可以更好地解释研究结果的意义。
八、结果的报告与解读临床实验的结果应该以清晰、准确的方式进行报告与解读。
研究者应该客观地呈现结果，避免主观偏见。
在结果解读中，可以结合之前的假设和背景知识，对结果进行进一步的讨论和分析。
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• 数据的准确性------系指实验数据的记录应准确无误。一方面，
应避免数据收集过程中出现任何过失误差，如点错小数点，抄错 数字．弄错度量衡单位，换算错误等。另一方面，应杜绝研究者 根据个人意愿对数据做任何篡改或杜撰。
实验数据的度量
• 实验数据的度量方式因度量精度不同而异。
• 数据的度量精度分为4 个等级，按由低到高顺 序依次为 定性度量 （nominal scale）、 等级度量 （ordinal scale）、 等差区间度量 （interval scale） 等比例度量 （ratio scale）。
研究(设计)的类型
• 医学研究按照有无人为施加的干预 ,又分为实验性研究 和观察性研究两大类型。 • 观察性研究是以客观、真实的观察为依据 ,对观察结果 进行描述和对比分析 ; • 实验性研究是在排除其他因素影响的条件下 ,推论干预 措施的因果效应。 • 这两类研究在研究设计和统计结果的解释上有很大不 同 ,一定要认真区别
某煤矿矿工中有 180 名早期矽肺及 10 名晚期矽肺病 人。为比较这两组对象的血清铜蓝蛋白含量，试从早期 矽肺者中随机抽10例与晚期矽肺病人作比较。
病例号分段 查随机数字 以18除后余数 抽取病例号 1～18 19一36 37～54 …… 163-180 76 71 61 …… 57 4 17 7 …… 13 4 35 43 …… 175
机能学实验设计与数据分析
医学基础实验教学中心
金春华
第一节 实验设计的基本程序
• 概念------实验设计是通过学生自行设 计实验，了解机能实验学研究的基本 过程，使学生具有一定的实验研究能 力。( 培养创新、开拓型人才)
实验设计的意义
• 严谨：控制影响因素和确保实验严谨可信； • 经济：能用比较经济的人力、物力和时间，得到较为 可靠的结果； • 误差：准确地控制误差和估计误差的大小； • 效率：使多种实验因素包括在很少的实验之中，达到 高效的目的。 良好的设计是顺利进行实验和处理结果的先决条 件，也是使实验研究获得预期结果的重要保证。
重复（replication）的原则
• 重复是消除非处理因素影响的又一重要手段。 • 重复程度表现为样本含量的大小和重复次数的多少。 • 样本含量越大或重复次数越多，则越能反映机遇变异的 客观真实情况。但是，样本含量大大或实验次数太多， 不仅会增加严格控制实验条件的困难，也会造成不必要 的浪费。 • 在实验设计中，要对样本的大小作出科学估计，以满足 数据处理的要求。估计样本含量可以通过公式计算，也 可通过查表
• 选择 1998年 10月～ 1999年 2月在华西
医科大学附属第二医院产科住院的 30例妊
娠肝内胆汁淤积症(ＩＣＰ)患者 , 30例正常 妊娠妇女作为对照组 ,比较两组血硒的差别。 两组妇女均在成都居住 ,年龄、孕周和分娩 次数差异无显著性 (Ｐ >0.05)。研究结果 : ＩＣＰ组血硒水平低于对照组 (Ｐ< 0.002 )。
• 该度量形式的另一个特性是，0为一个特殊的 数值，意味着无，意味着起始点（如0kg）。 相对而言，等差区间度量中0℃则无此特性。
实验数据的记录
• 为保证获取高质量的数据，有必要规 范实验数据的记录方法。
• 一则可以保持记录数据的整洁和有序，便 于日后的数据分析与整理存档； • 二则有利于数据的核查与监察，保证数据 的真实性。
实验研究的基本程序
• • • • • • 立题(选题)------文献检索+实践经验:难!! 设计------实验方法和步骤，三要素三原则 预实 验------苗头趋势，可行性，假说修正 正式实验------重复与深入 实验资料的收集与分析 论文撰写
第二节 实验设计三要素
• 实验对象------人或动物。注意动物的
例如在温度测量方面，39℃与38℃之差和37℃与 36℃之差是相同的，均为 1℃。
• 对于该度量形式，0只是标尺上的一个点而已， 并不具有起始的含义或其他特殊含义。
四、等比例度量
• 等比例度量----度量的最高级形式，它除了具有等级
度量的全部特点及等标度差等量的特性外，还有等标 度比等量的特性。 例如，体重100kg与50 kg之差和75 kg与25kg 之差是相同的，均为50kg。与此同时，我们还可以说 100kg比50kg重1倍。但如果说等差区间度量中 20℃比10℃热1倍就不合适。
(Ａ试验 ) , 8只作电镜钙细胞化学(Ｂ试验 ) ,另 6只
断头处死做电镜硝酸镧示踪和Golgi染色(Ｃ试验 )。
上述实例实际上是Ａ ,Ｂ ,Ｃ三个试验。随机分组的方 式可以有好几种。其中比较直接的方式 ,是雌雄分2组 ,每 组30只。 30只雄鼠随机等分为对照、低剂量染毒和高剂 量染毒 3个处理组 ,每组 10只。每个处理组再随机分Ａ , Ｂ ,Ｃ实验组 ,例数分别为 3 , 3 , 4。雌性鼠也用同样方 式分组, 结果60只大鼠 ,从总量上看似乎不少 ,但实际上 最后要分 9组 ,每组仅 6～ 8只。 小样本试验的危害是不能灵敏地发现处理间存在的差别。 所以当总的试验例数有限时 ,要明确主要研究目的 ,不能 追求试验的规模。最好是在试验前 ,对所需的样本数作出 正确估算 ,以免因“无统计学意义”埋没了原本存在的组 间差别。
实验数据的完整性和准确性
• 数据的完整性------系指按照设计要求收集所有的实验数据。
实验数据的缺失，应尽可能地补充; 对于不可补救的实验（或因 实验材料短缺，或因资金不足等），应科学地处理缺失数据。 数据完整性的另一方面系指应将所有实验数据用于分析过程，不 能因某些数据与研究者预期的结果有较大差距而随意剔除，或不 引入分析过程。
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等级度量有以下特点：
（1）数据分类相互排斥。 （2）数据分类有一定的逻辑顺序。 （3）数据的分类等级具有定量含义。
如麝香草酚浊度实验记录结果“+++”比“++”意味 着肝功能的损害程度更严重。
三、等差区间度量
• 度量的第三个水平是等差区间度量，它除了具 有等级度量的全部特点外，还具有等标度差等 量的特性。
表4－1
295名白血病患者的血型分布
分组
O
血
型
A B
合计
AB
急性组 慢性组 合 计
59 33 92
58 49 43 27 101 76
18 184 8 111 26 295
定性度量有如下特点：
（1）数据分类相互排斥．
即每一测试对象只可能属于某一个类别，如一 个人只可能为4种血型中的某一种血型。
（2）数据分类无逻辑顺序。
血压
第三节 实验设计三原则
– 对照原则（有可比性）--使非处理因素尽量相 同，通过对比发现特异变化：空白对照、实验对照、标准 对照、自身对照、相互对照等。
– 重复原则（保证实验再现性，估计误差，
保证结果可靠。计量资料每组样本数不少于5例，以1020例为好，计数资料每组样本数不少于30例。）
– 随机化原则（实验顺序和分组机会均等， 保证非处理因素均衡一致）
• Sprague Dawley 种 刚 断 奶 大 鼠 60 只 , 体 重 46.50± 4.3ｇ,雌雄各半 ,随机分为对照组 (饮用无 离子水)、低剂量组 (饮用含醋酸铅18ｍｇ/Ｌ无离子 水)、高剂量组 (饮用含醋酸铅 54ｍｇ/Ｌ无离子水), 3个月后 ,对各组分别取 6只大鼠测脑铅和血铅浓度
如4种血型并不存在任何优先顺序。
二、等级度量
• 等级度量------系指将研究对象按某种属性的等级
进行归类记录。
例如，检查肝功能的麝香草酚浊度实验将结果划分为-、++、 +++、++++等不同等级；出院病人的转归划分为治愈、好转、 无效、死亡等不同等级等。
• 等级资料------等级度量所获得的数据资料经整理后
一、定性度量
• 定性度量------最低级形式，系指将研究对象
按某种属件进行归类记录。
例如：细菌培养结果：阳性和阴性， 人类的4种血型：A、B、AB、O型
• 计数资料------定性度量所获得的数据资料经
整理后称为—（将观察单位按某种属性或类别分组，所得各
组的观察单位数）。 例如将295名急、慢性白血病患者的血型记录归类整理成表41的计数资料形式。
观察性研究要在主要的影响因素 均衡可比的前提下选择对照组
1995年 5月 1日～ 1 996年 6月 3 0日 ,将 54例在我院就 诊住院分娩的有不良妊娠史妇女作为试验组 ,同期随机选取 54 例无不良妊娠史正常孕妇作为对照组。两组风疹病毒ｌｇＭ阳 性率分别为46.29%和 1.85%,Ｐ < 0.001。 以上研究中 ,试验组和对照组显然不能分组。由于同期到该院 门诊、住院及进行孕期检查的正常孕妇事先不确定 ,没有现成 的抽样框架 , 怎样“同期随机选取对照”不得而知。两组风疹 病毒ｌｇＭ阳性率如此大的差别 ,有无可能归因于两组孕妇年 龄、分娩次数乃至社会经济水平不均衡性。
称为—（将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组 的观察单位数） 。
例如，临床上两种疗法治疗肺部恶性肿瘤的疗效记录整理成 表4-2的等级资料形式。
பைடு நூலகம்
表4－2 两种疗法治疗肺部恶性肿瘤的近期疗 效
疗 效 疗 法 合 计 热放化组 热放组 显 效 4 9 有 效 1 7 8 无 效 0 1 合 计 5 17 22
随机化（randomization）原则
• 在实验研究中，受试对象的分组及施于受试对象的 实验顺序等都应随机化，这是保证实验中非处理因 素均衡一致的又一重要手段。同时也是资料处理时， 进行统计推断的前提。 • 随机数字表，常用于抽样研究及对患者、标本、实 验动物等的分组随机化。表内数字互相独立，无论 从横行、纵列或斜向等各种顺序均呈随机状态。使 用时可从任何一个数字开始，接任何一个顺序录用。