《实验设计统计学》PPT课件
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《统计设计》PPT课件_OK
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第三节 统计指标和指标体系的设计
一、统计指标
(一)统计指标及其构成要素。 1.统计指标是指反映总体现象数量特征 的概念。 2.统计指标是反映总体现象数量特征 的概念和具体数值。
6
(二)统计指标的特点。 (三)标志与指标的区别和联系。 (四)统计指标的种类。 1.统计指标按其说明总体内容的不同,数量 指标和质量指标。 2.统计指标按其作用和表现形式的不同,分 为总量指标、相对指标和平均指标。 3.统计指标按管理功能作用不同,分为描述 指标、评价指标和预警指标。
第二章 统计设计
第一节 统计学的基本概念
一、统计总体和总体单位 统计总体就是根据一定目的要求所需研究事物的全体,它是由客观存在的、 性质相同的许多个体所组成的整体,简称总体。组成总体的个体则称为总体 单位。 统计总体可分为有限总体和无限总体。对于有限总体可以采用全面调查方法、 抽样调查方法及其它非全面调查方法来进行了解。
7
8
量。 变量的具体数值表现则称为变量值。
变量分类:离散型变量和连续 型变量两量性 。 3.差异性 。
4
第二节统计设计的基本内容
一、统计设计的涵义和作用 统计设计即根据统计研究对象的性质和统计研究的目的,对统计工作的各个 方面和各个环节进行通盘考虑和安排。 二、统计设计的种类 (一)整体设计和专项设计。 (二)全阶段设计和单阶段设计。
1
二、统计标志和标志表现
1.标志:是指统计总体各单位所具有 的共同特征的名称。 2.标志表现:是标志特征在各单位 的具体体现。 标志分类: (1)不变标志和变异标志。 (2)品质标志和数量标志。
2
三、变异、变量和变量值 1.变异:统计中的标志和指标
都是可变的,这种差别叫做变异。 2.变量:就是可以取不同值的
第三节 统计指标和指标体系的设计
一、统计指标
(一)统计指标及其构成要素。 1.统计指标是指反映总体现象数量特征 的概念。 2.统计指标是反映总体现象数量特征 的概念和具体数值。
6
(二)统计指标的特点。 (三)标志与指标的区别和联系。 (四)统计指标的种类。 1.统计指标按其说明总体内容的不同,数量 指标和质量指标。 2.统计指标按其作用和表现形式的不同,分 为总量指标、相对指标和平均指标。 3.统计指标按管理功能作用不同,分为描述 指标、评价指标和预警指标。
第二章 统计设计
第一节 统计学的基本概念
一、统计总体和总体单位 统计总体就是根据一定目的要求所需研究事物的全体,它是由客观存在的、 性质相同的许多个体所组成的整体,简称总体。组成总体的个体则称为总体 单位。 统计总体可分为有限总体和无限总体。对于有限总体可以采用全面调查方法、 抽样调查方法及其它非全面调查方法来进行了解。
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量。 变量的具体数值表现则称为变量值。
变量分类:离散型变量和连续 型变量两量性 。 3.差异性 。
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第二节统计设计的基本内容
一、统计设计的涵义和作用 统计设计即根据统计研究对象的性质和统计研究的目的,对统计工作的各个 方面和各个环节进行通盘考虑和安排。 二、统计设计的种类 (一)整体设计和专项设计。 (二)全阶段设计和单阶段设计。
1
二、统计标志和标志表现
1.标志:是指统计总体各单位所具有 的共同特征的名称。 2.标志表现:是标志特征在各单位 的具体体现。 标志分类: (1)不变标志和变异标志。 (2)品质标志和数量标志。
2
三、变异、变量和变量值 1.变异:统计中的标志和指标
都是可变的,这种差别叫做变异。 2.变量:就是可以取不同值的
[数学]第十章-试验设计及其统计分析PPT课件
• 双因素随机区组试验设计的统计分析相对较复 杂,主要做区组间、A因素、B因素、AB交互 作用和试验误差几方面的方差分析。
2021
26
第四节:裂区设计
裂区设计是多因素试验的一种形式。
裂区设计是先将每一区按第一因素的处理数 划分为小区,称为主区(整区),在主区里 随机安排主处理。
在主区内引进第二个因素的各个处理(副处
24Βιβλιοθήκη • 随机区组设计的优点是每个区组内的 受试对象有较好的同质性,因此组间 均衡性也较好。比完全随机设计减少 了误差,因而更容易察觉处理组间的 差别,提高了实验效率。
2021
25
• 单因素随机区组试验设计的统计分析是将区组 看成一个试验因素,与试验因素一起作方差分 析,方法与双因素无重复观测值的方差分析相 似,主要做区组间、处理间和试验误差三方面 的方差分析。
将要求精度较高的因素作为副处理,另一因素 作为主处理。
2021
29
根据以往的研究,知道某些因素的效 应比另一些因素的效应更大时也适于 采用裂区设计
将可能表现较大差异的因素作为主处理
2021
30
试验设计需要临时改动再加入一个试验因素
可在原设计中的小区(主区)中再划分小区 (副区),增加一个试验因素,就成了裂区设 计。
2021
3
试验设计及其统计分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
试验设计的基本原理 对比设计及其统计分析 随机区组设计及其统计分析 裂区设计及其统计分析 统计设计及其统计分析
2021
4
第一节:试验设计的基本原理
一、试验设计的意义
二、生物学试验的基本要求
三、试验设计的基本要素
四、试验误差及其控制途径
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第四节:裂区设计
裂区设计是多因素试验的一种形式。
裂区设计是先将每一区按第一因素的处理数 划分为小区,称为主区(整区),在主区里 随机安排主处理。
在主区内引进第二个因素的各个处理(副处
24Βιβλιοθήκη • 随机区组设计的优点是每个区组内的 受试对象有较好的同质性,因此组间 均衡性也较好。比完全随机设计减少 了误差,因而更容易察觉处理组间的 差别,提高了实验效率。
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• 单因素随机区组试验设计的统计分析是将区组 看成一个试验因素,与试验因素一起作方差分 析,方法与双因素无重复观测值的方差分析相 似,主要做区组间、处理间和试验误差三方面 的方差分析。
将要求精度较高的因素作为副处理,另一因素 作为主处理。
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根据以往的研究,知道某些因素的效 应比另一些因素的效应更大时也适于 采用裂区设计
将可能表现较大差异的因素作为主处理
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试验设计需要临时改动再加入一个试验因素
可在原设计中的小区(主区)中再划分小区 (副区),增加一个试验因素,就成了裂区设 计。
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试验设计及其统计分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
试验设计的基本原理 对比设计及其统计分析 随机区组设计及其统计分析 裂区设计及其统计分析 统计设计及其统计分析
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第一节:试验设计的基本原理
一、试验设计的意义
二、生物学试验的基本要求
三、试验设计的基本要素
四、试验误差及其控制途径
《统计学实验》课件
详细描述
描述性分析是对数据进行初步分析的方法,包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量,以及 制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和趋 势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计, 如使用均值、中位数、众数等统计量 来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作,深入理解统计学的基 本概念、原理和方法,为后续学习和 应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中,培养了独立思考和解决 问题的能力,提高了数据分析思维和 逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分 析,提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析,掌 握描述性统计和推断性统计的 基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法, 对数据进行分析和推断。
案例二:金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据,掌握时间序列分析和回归分 析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差 等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验 等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回 归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作,记录数据和分析 结果
03
实验后需撰写实验报告,总结实验过程和 结果
描述性分析是对数据进行初步分析的方法,包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量,以及 制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和趋 势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计, 如使用均值、中位数、众数等统计量 来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作,深入理解统计学的基 本概念、原理和方法,为后续学习和 应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中,培养了独立思考和解决 问题的能力,提高了数据分析思维和 逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分 析,提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析,掌 握描述性统计和推断性统计的 基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法, 对数据进行分析和推断。
案例二:金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据,掌握时间序列分析和回归分 析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差 等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验 等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回 归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作,记录数据和分析 结果
03
实验后需撰写实验报告,总结实验过程和 结果
实验设计与数理统计第二部分
某医师将例的试验结果列表如下:
统计图
Excel在图表绘制中的应用
25.0
20.0
c/(g/L)
15.0
10.0 5.0
微波法 常规
0.0
0
2
4
6
8
10
12
t/min
a
b
1400.0 1200.0 1000.0 800.0 600.0 400.0 200.0
用表格列出。 特点: 1.避免长篇文字叙述,便于 阅读和对比分析。 2.数据具体。
定义: 用点的位置, 线段
的升降,直条的长短或 面积的大小等 形式表达 统计资料。
特点: 直观、醒目,常给人
以深刻印象。
一、 统计表
1. 统计表的结构 2. 统计表的种类
统计表的结构
例:某医生设计了一个临床试验,比较中药和西药治疗 胃溃疡的效果。该试验共调查了178例胃溃疡患者,并 随机分为两组,分别给予两种药物治疗,中药组90人, 西药组88人。结果中药组治疗有效人数68人,无效22人, 有效率75.6%;西药组有效人数38人,无效50人,有效 率为43.2%;178例患者经两种药物分别治疗后有效人数 共计106人,无效72人,总有效率为59.6%。用χ2检验比 较两药疗效,得χ2=19.359,P<0.001。
0.0 0
40.0
b
35.0
a
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
5
10
15
20
25
30
时间
Origin 在图形绘制中的应用
三维表面图和等高线图
第二节 方差分析
单因素试验的方差分析表
第二章 实验设计与数据统计分析 ppt课件
笨,没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
4
概念
实验设计:指研究者针对需要验证的 实验假设,为有计划地搜集资料而预 先建立和依据的设计模式。
心理学的实验设计是心理学与统计学相结合的 实验技术科学(心理测量学也同样是心理学与 统计学相结合的科学)
5
概念
实验设计包括:
25
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素:
7. 仪器使用
指实验中测试手段、技术和工具的失效或缺乏一致性。 这可能是测试工具发生了变化(如仪器失灵、问卷涂 损等),或者是在实验过程中由于试验者主观情绪状 态发生变化(如变得更严格、疲倦或粗心等),或者 是评判标准发生了变化(如前后难度不同,不同班用 不同的测验,或者评判者的差异等),这些情况带来 的可能结果是测量和评级的精确性的会受到严重影响。
26
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素: 8. 上述影响因素的交互作用:其中特别
是选择和成熟的交互作用最为常见
选择与成熟的交互作用是指成熟程度不同的 被试被安排在不同的组中将会影响实验结果 的正确解释。(说明前测在某些研究条件下 的必要性)
27
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
指出下列实验中的自变量、因变量和控制 变量。 例一:一汽车制造商想了解为了使后面的汽 车司机能够尽快地知道前面的车子已经停住, 汽车的刹车灯应该多亮?
35
例二:训练一只鸽子看见绿光啄键盘,看 见红光不啄键盘,正确啄键盘后,给予谷 子作为强化。
例三:想知道一个人估计时间的准确性, 设计如下:一只绿色小灯泡和电子记时器 相连,主试按键让灯亮5秒、10秒、30秒、 60秒,然后让被试相应复制出按键时间。
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概念
实验设计:指研究者针对需要验证的 实验假设,为有计划地搜集资料而预 先建立和依据的设计模式。
心理学的实验设计是心理学与统计学相结合的 实验技术科学(心理测量学也同样是心理学与 统计学相结合的科学)
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概念
实验设计包括:
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一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素:
7. 仪器使用
指实验中测试手段、技术和工具的失效或缺乏一致性。 这可能是测试工具发生了变化(如仪器失灵、问卷涂 损等),或者是在实验过程中由于试验者主观情绪状 态发生变化(如变得更严格、疲倦或粗心等),或者 是评判标准发生了变化(如前后难度不同,不同班用 不同的测验,或者评判者的差异等),这些情况带来 的可能结果是测量和评级的精确性的会受到严重影响。
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一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素: 8. 上述影响因素的交互作用:其中特别
是选择和成熟的交互作用最为常见
选择与成熟的交互作用是指成熟程度不同的 被试被安排在不同的组中将会影响实验结果 的正确解释。(说明前测在某些研究条件下 的必要性)
27
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
指出下列实验中的自变量、因变量和控制 变量。 例一:一汽车制造商想了解为了使后面的汽 车司机能够尽快地知道前面的车子已经停住, 汽车的刹车灯应该多亮?
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例二:训练一只鸽子看见绿光啄键盘,看 见红光不啄键盘,正确啄键盘后,给予谷 子作为强化。
例三:想知道一个人估计时间的准确性, 设计如下:一只绿色小灯泡和电子记时器 相连,主试按键让灯亮5秒、10秒、30秒、 60秒,然后让被试相应复制出按键时间。
第六章常用试验设计统计分析PPT课件
k-1
∑Tc2/k-C
MSc MSc/Mse
处理
k-1
∑Tt2/k-C
MSt MSt/Mse
误差 总变异
(k-1)(k-2) SST-SSr-SSc-SSt MSe
K2-1
∑x2-C
第34页/共42页
例6.6 有4个草莓杂交新品系作栽培试验,
用拉丁方设计,结果如下表。作方差分
析。
A4
A2
A1
A3
33
第4页/共42页
品种 名称
CK
A
B
CK C
D CK E F CK
各重复小区产量 ⅠⅡ Ⅲ 37.0 36.5 35.5
总和 Ti
109.0
36.4 36.8 34.0
107.2
38.0 37.0 34.5
109.5
31.5 30.8 29.5 36.5 35.0 31.0
91.8 102.5
35.2 32.0 30.6 32.9 28.4 25.8 30.6 29.7 35.2 32.3
第7页/共42页
本例,B品种产量最高,超过对照 19.3%,C居第二,超过对照11.7%; 大体上可认为他们的确优于对照。 D品种第三,仅超过对照6.7%,在 察看各重复产量,有两个重复超过 对照,一个低于对照,因而显然不 能作出D品种的确优于对照品种的 结论。
第8页/共42页
二、间比法试验结果统计分析 首先计算两个对照产量的平
27
24
28
A1
A3
A2
A4
28
33
21
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A2
A4
A3
A1
26
33
25
常用试验设计及其统计分析 PPT
温度的高低,米饭从冰箱取出放在室温下的时间长短。 一个可信的科学实验还应该尽量幸免主观偏差。香和臭的差别有时
特别模糊,容易受心理因素的影响。要幸免主观倾向,就要采取盲法 。 科学实验的结果还必须具有可重复性,是别人能够重复出来的,而不 是只有某个人能够做出来。否则的话,就估计是因为偶然因素、主观 偏差甚至有意造假导致的。 不寻常的主张需要不寻常的证据,一个主张越是不寻常,支持它的证 据就要越确凿、越充分,才能让人信服。在见到确凿的证据之前,我 们不仅不相信水或米饭能够感知人的感情,而且还要把这种说法称之 为伪科学。
第二节:简单实验设计
对比法:一种最简单的试验设计方法
适用于单因素试验。
例如,在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中,假如只设施P(A)与不施P(B) 两个处理,因为P肥是兑在水中然后喷到小麦叶面上的,两者的差异估 计有P的作用,也估计有水的作用,无法将它们区分开。假如再加入一 个喷施等量清水的处理(C),则P和水的作用可分别从A与C及B与C的 比较中解析出来。
ck
CB A
B C ck
A
ck
C ck B A A
BC
第三节:随机区组设计(randomized block design)
例:研究4种不同化疗药物对动物白细胞含量的影响。可将 16只动物随机化的方法,将它们均等分配到4个处理中。 将16只动物放在一起进行随机化,对动物的同质性要求是 特别困难的。 如何办?
重复、随机、局部控制三个基本原则是试验设计中 必须遵循的原则,再采纳相应的统计分析方法,就能 最大程度地降低并无偏估计试验误差,无偏估计处理 效应,从而关于各处理间的比较作出可靠的结论。
第二节:简单实验设计
试验方案中必须设立作为比较标准的对比 动物试验的目的就是通过比较来鉴别处理效应大小、好坏等。
特别模糊,容易受心理因素的影响。要幸免主观倾向,就要采取盲法 。 科学实验的结果还必须具有可重复性,是别人能够重复出来的,而不 是只有某个人能够做出来。否则的话,就估计是因为偶然因素、主观 偏差甚至有意造假导致的。 不寻常的主张需要不寻常的证据,一个主张越是不寻常,支持它的证 据就要越确凿、越充分,才能让人信服。在见到确凿的证据之前,我 们不仅不相信水或米饭能够感知人的感情,而且还要把这种说法称之 为伪科学。
第二节:简单实验设计
对比法:一种最简单的试验设计方法
适用于单因素试验。
例如,在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中,假如只设施P(A)与不施P(B) 两个处理,因为P肥是兑在水中然后喷到小麦叶面上的,两者的差异估 计有P的作用,也估计有水的作用,无法将它们区分开。假如再加入一 个喷施等量清水的处理(C),则P和水的作用可分别从A与C及B与C的 比较中解析出来。
ck
CB A
B C ck
A
ck
C ck B A A
BC
第三节:随机区组设计(randomized block design)
例:研究4种不同化疗药物对动物白细胞含量的影响。可将 16只动物随机化的方法,将它们均等分配到4个处理中。 将16只动物放在一起进行随机化,对动物的同质性要求是 特别困难的。 如何办?
重复、随机、局部控制三个基本原则是试验设计中 必须遵循的原则,再采纳相应的统计分析方法,就能 最大程度地降低并无偏估计试验误差,无偏估计处理 效应,从而关于各处理间的比较作出可靠的结论。
第二节:简单实验设计
试验方案中必须设立作为比较标准的对比 动物试验的目的就是通过比较来鉴别处理效应大小、好坏等。
《实验设计统计学》课件
企业市场研究案例
总结词
市场策略、消费者行为
详细描述
企业市场研究中的实验设计统计学案例主要关注市场策略和消费者行为。这些案例通常涉及产品测试、广告效果 评估和销售预测等方面的实验设计和数据分析,为企业制定有效的市场策略提供科学依据。
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实验设计统计学案例 分析
医学研究案例
总结词
严谨、数据驱动
详细描述
医学研究中的实验设计统计学案例通常涉及药物研发、临床试验和流行病学研 究。这些案例强调严谨的实验设计和数据分析,以提供可靠的科学依据,从而 为疾病诊断、治疗和预防提供支持。
社会科学研究案例
总结词
人类行为、社会现象
详细描述
社会科学研究中的实验设计统计学案例通常关注人类行为和社会现象,如心理学、经济学、政治学和 社会学等领域的研究。这些案例通过实验设计和统计分析,探究人类行为和社会现象的内在规律和影 响因素。
法律法规遵守
遵循相关法律法规,如涉及人类受试者的医学研究伦 理审查等。
新技术的发展和应用
大数据处理技术
利用大数据技术处理大规模数据集,提高分析效率和准确性。
人工智能和机器学习
应用人工智能和机器学习算法改进实验设计和数据分析。
云计算和分布式计算
利用云计算和分布式计算资源,实现高效的数据存储和处理。
06
随机化实验设计通常采用随机数字表、随机排列表或计算 机随机数生成器等方法进行随机分配,确保每个实验对象 被选中的概率相等。
随机化实验设计可以有效地控制潜在的混杂因素和干扰因 素,使实验结果更加客观、真实。
配对实验设计
配对实验设计是将相似或相同的实验对象进行配对,然后将配对后的实验对象随机 分配到不同的处理组和对照组。
《实验设计统计学》PPT课件
②消除和减少实验误差 。
处理组: 处理因素 + 非处理因素
对照组:
非处理因素
比较结果:处理因素
处理效应 + 非处理效应 非处理效应
处理效应
6
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
7
(一)空白对照: 对照组不加任何处理因素。
例: 实验组儿童接种疫苗, 对照组儿童不接种疫苗。
41
统计分析方法:
计量资料:两组---t检验、u检验或秩和检验 多组---方差分析或秩和检验
计数资料:两组--- χ2检验、u检验 多组--- χ2检验
等级资料: --- χ2检验或秩和检验
42
㈡ 配对设计 (paired design)
方法:把受试对象按一定条件配成对子, 再随机将每对中的受试对象分配到不同组。
致。 控制方法:规定年龄段。
3. 处理因素要标准化。
保证处理因素在整个实验的过程中始终如一, 保持不变。如在实验过程中实验药物的批号、剂量 应当一致。
31
㈡ 受试对象(study subjects)
可分为动物实验与人体观察两种。实验前必 须对受试对象作严格规定,保证其同质性。
1. 动物的选择:要考虑动物的种类、品系、以及 年龄、性别和体重以及营养状况等。 2. 人的选择:分病人和健康人。病人的选择应当 诊断明确、依从性好,能真实可靠地反映主观感觉。
33
㈢ 实验效应(experimental effect)
准度和精度都好
准度差精度好
准度好精度差
准度和精度都差
34
㈢ 实验效应(experimental effect)
3. 灵敏性(sensitivity): 表示指标检出真阳性的能力,可减少假阴性率。
处理组: 处理因素 + 非处理因素
对照组:
非处理因素
比较结果:处理因素
处理效应 + 非处理效应 非处理效应
处理效应
6
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
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(一)空白对照: 对照组不加任何处理因素。
例: 实验组儿童接种疫苗, 对照组儿童不接种疫苗。
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统计分析方法:
计量资料:两组---t检验、u检验或秩和检验 多组---方差分析或秩和检验
计数资料:两组--- χ2检验、u检验 多组--- χ2检验
等级资料: --- χ2检验或秩和检验
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㈡ 配对设计 (paired design)
方法:把受试对象按一定条件配成对子, 再随机将每对中的受试对象分配到不同组。
致。 控制方法:规定年龄段。
3. 处理因素要标准化。
保证处理因素在整个实验的过程中始终如一, 保持不变。如在实验过程中实验药物的批号、剂量 应当一致。
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㈡ 受试对象(study subjects)
可分为动物实验与人体观察两种。实验前必 须对受试对象作严格规定,保证其同质性。
1. 动物的选择:要考虑动物的种类、品系、以及 年龄、性别和体重以及营养状况等。 2. 人的选择:分病人和健康人。病人的选择应当 诊断明确、依从性好,能真实可靠地反映主观感觉。
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㈢ 实验效应(experimental effect)
准度和精度都好
准度差精度好
准度好精度差
准度和精度都差
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㈢ 实验效应(experimental effect)
3. 灵敏性(sensitivity): 表示指标检出真阳性的能力,可减少假阴性率。
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㈢ 实验效应(experimental effect)
准度和精度都好
准度差精度好
准度好精度差
准度和精度都差
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㈢ 实验效应(experimental effect)
3. 灵敏性(sensitivity): 表示指标检出真阳性的能力,可减少假阴性率。 灵敏度较高,就能使处理的效应较好地显示出来。 因此,受试者、测量仪器及方法都应是灵敏的。 4. 特异性(specificity): 表示指标检出真阴性的能力,特异性较高,不易 受混杂因子干扰,减少假阳性率。
39
随机化方法:
例13-5 试将15只动物随机分配到甲、乙、丙三组。
⑴按动物体重编号。
⑵从表13-1随机排列表中随机指定第21行,舍去15~19,
将0~14数字依次录于动物号下。
⑶0~4者分入甲组,5~9者分入乙组,10~14者分入丙组。
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 12 13 8 4 7 0 11 1 5 14 3 6 10 9 2 组 别 丙 丙 乙 甲 乙 甲 丙 甲 乙 丙 甲 乙 丙 乙甲
方案一: 甲幼儿园(100人) 服ADI,肠道传染病↓ 乙幼儿园(100人) 不服ADI,肠道传染病↑ 分析:甲乙幼儿园的非处理因素(食堂卫生条 件、儿童卫生习惯)如不相同,则不均衡。
13
方案二:
甲幼儿园(100人) 服ADI(50人)
不服ADI(50人)
乙幼儿园(100人) 服ADI(50人)
不服ADI(50人)
5
一、对照的原则
有比较才有鉴别。
对照的意义 :
①指设立对照组以排除非处理因素而显示出处理的效应。
例: 老年性慢性支气管炎 气候转暖,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差 。
处理组: 对照组: 比较结果: 处理因素
处理因素 + 非处理因素
非处理因素
处理效应 + 非处理效应
非处理效应
处理效应
6
对照的形式
通常根据预实验、查阅文献和专业知 识判断。
24
第二节
实验设计
一、 实验设计的意义
二、 实验设计的特点和分类
三、 实验设计的基本要素
四、几种常用的实验设计方法
25
一、 实验设计的意义
通过良好地计划对象的选择、处 理因素的分配、结果指标的测量和资 料分析来保证比较组间对象和实验条 件是均衡的,实验结果有较好的可比 性,并且较好地控制误差以能用较小 的样本获取可靠的结论。
40
完全随机设计
优点:设计简单,统计分析简单,应用广。
缺点:只能分析一个因素,效率不太高。
混杂因素多,难以控制,灵敏度不及配对试验。
41
统计分析方法:
计量资料:两组---t检验、u检验或秩和检验
多组---方差分析或秩和检验
计数资料:两组--- χ2检验、u检验 多组--- χ2检验 等级资料: --- χ2检验或秩和检验
控制方法:规定年龄段。
3. 处理因素要标准化。 保证处理因素在整个实验的过程中始终如一, 保持不变。如在实验过程中实验药物的批号、剂量 应当一致。
31
㈡ 受试对象(study subjects)
可分为动物实验与人体观察两种。实验前
必须对受试对象作严格规定,保证其同质性。
1. 动物的选择:要考虑动物的种类、品系、以及
越小,所需样本含量越多。
一般取=0.05,还应明确单双侧。
21
⑵检验效能1-。
为第二类错误的概率,即 H0 为假,但错误 接受它的概率(假阴性)。1-表示在特定的 水准下,H1为真时检验能正确发现的能力。 1- 越大,所需样本含量越多。通常取 =0.1 或 0.2 ,即 1-=0.9 或 0.8 , 一般 1- 不能低于 0.75 。
实验对象→随机化分组 →对照组(接受常规药) →对照组(安慰剂)
观察结果
观察结果
实验对象→随机化分组
→处理组(A药)
→处理组(B药) →处理组(C药)
38
随机化方法:
例13-4 试将10头动物应用随机排列表分配到甲、乙两组。
⑴按动物体重编号。 ⑵从表13-1随机排列表第3行查随机数,舍去10~19。 ⑶定单号为甲组,双号为乙组。 动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6 组 别 甲 乙 乙 甲 乙 甲 乙 甲 甲 乙
26
二、实验设计的特点和分类
1. 实验研究的特点:
⑴研究者可以安排处理因素(研究者是主动的); ⑵受试对象是否接受处理是随机的; ⑶研究者可控制混杂因素以减少误差(齐同)。
27
2. 实验研究的分类:
①动物实验(animal experiment):
对象—动物;如致畸试验;食物毒理学试验
②临床试验(clinical trial):
调查(Survey):指对特定对象群体进行调 查,影响被调查者的因素是客观存在的, 研究者只能被动地观察和如实记录。
3
y
第一节 医学科研设计的基本原则 第二节 实 验 设 计
第三节
调 查 设 计
4
第一节
医学科研设计基本原则
一、 对照的原则 二、 均衡的原则 三、 随机的原则 四、 重复的原则
年龄、性别和体重以及营养状况等。 2. 人的选择:分病人和健康人。病人的选择应当 诊断明确、依从性好,能真实可靠地反映主观感觉。
32
㈢ 实验效应(experimental effect)
是处理因素作用于受试对象后的反应和结果,
通过观察指标表达。
1. 客观性:主观指标和客观指标。
2. 精确性:
准确度 (accuracy):观察值与真值的接近程度,受 系统误差的影响。 精密度 (precision) :重复观察时观察值与其均值的 接近程度,受随机误差的影响;
例:比较几种药物治疗同一疾病的疗效。
11
二、均衡的原则
指实验组与对照组的非处理因素均衡一致。 即对照组除了处理因素外,其它条件应与实验组 完全一致和基本一致,即所谓保持实验条件的均 衡或齐同原则(balance)。 均衡性越好越能显示出处理因素的作用,消 除非处理因素对结果的影响。
12
例:试用 ADI药物预防肠道传染病的效果 观察设计。
35
四、几种常用实验设计方法
㈠ ㈡ 完全随机设计 配对设计
㈢ ㈣ ㈤
配伍组设计 交叉设计 盲法设计
36
㈠ 完 全 随 机 设 计 (completely random design)
方法:将受试对象随机的分配到各个处理 各组例数相等时效率较高。
组,或从不同的总体中随机抽样进行对比观察。
37
→处理组(接受新药)
14
非处理因素
在动物实验中,应考虑动物的来源、种 属、性别、原始体重、健康状况尽量相同或 相近,给药途径、饲养条件、麻醉程度、消 毒情况、术后护理等也应一致。 在临床试验中,患者的诊断必须准确可 靠,要考虑年龄、性别、体质、病情等因素 的影响,应力求均衡或接近,还有疾病分型、 服药时间、疗效标准等必须一致。
(一)空白对照
(二)实验对照
(三)标准对照
(四)自身对照 (五) 相互对照
7
(一)空白对照:
对照组不加任何处理因素。
例: 实验组儿童接种疫苗,
对照组儿童不接种疫苗。
特点:
简单易行,但容易引起心理差异,从而影 响实验效应的测定。
8
(二)实验对照:
施加基础实验条件(非处理因素)。
例:
赖氨酸面包+非处理因素→赖氨酸效应 + 面包效应+非处理因素效应 面包+非处理因素→ 赖氨酸 赖氨酸效应 面包效应+非处理因素效应
15
三、随机的原则
在实验中,许多混杂因素是没办法完 全达到均衡的,而且许多因素事先无法预 知会影响实验结果,也就未能在设计时加 以控制。这些因素在组间的均衡就依赖于
随机化来保障。
16
随机化原则(randomization): 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。
组的例数要有一定数量,表现为实验例数
(样本含量)的大小和重复次数的多少。
可防止偶然性或巧合的现象。
要求:必须在保证实验具有一定的可靠
性条件下,确定最少的试验例数。
19
决定样本含量的四要素:
第一类错误的概率,即检验水准。 检验效能1-。 容许误差。
总体变异度。
20
样本含量估计
⑴第一类错误的概率,即检验水准。
调查研究(survey,observational study)
医学科研
实验研究(experimental study)
2
根据观察者是否主动施加干预而分为实验 与调查两类:
实验(Experiment):指由研究者主动地 决定给予部分实验对象某种处理,给予另 部分对象某种对照处理的研究设计形式, 这种处理的分配常常是随机的。
9
(三)标准对照:
以现有的标准或正常值作对照。
例 ①某种新的方法能否代替传统方法的研究;
②某病患者与正常人同一项生理、生化指标对照等。
注意:实验条件应一致 。 标准组应能代表当时疗法的水平。
10
(四)自身对照:在同一受试对象上进行。
特点:简单易行,使用广泛。但若试验前 后某些环境或自身因素发生改变,并且会影 响试验结果,就难以说明问题。 (五) 相互对照 :几个实验组互相对照。
第 十 三 章 医 学 科 研 设 计
y
中山大学公共卫生学院 医学统计与流行病学系 林爱华
1
㈢ 实验效应(experimental effect)
准度和精度都好
准度差精度好
准度好精度差
准度和精度都差
34
㈢ 实验效应(experimental effect)
3. 灵敏性(sensitivity): 表示指标检出真阳性的能力,可减少假阴性率。 灵敏度较高,就能使处理的效应较好地显示出来。 因此,受试者、测量仪器及方法都应是灵敏的。 4. 特异性(specificity): 表示指标检出真阴性的能力,特异性较高,不易 受混杂因子干扰,减少假阳性率。
39
随机化方法:
例13-5 试将15只动物随机分配到甲、乙、丙三组。
⑴按动物体重编号。
⑵从表13-1随机排列表中随机指定第21行,舍去15~19,
将0~14数字依次录于动物号下。
⑶0~4者分入甲组,5~9者分入乙组,10~14者分入丙组。
动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机数字 12 13 8 4 7 0 11 1 5 14 3 6 10 9 2 组 别 丙 丙 乙 甲 乙 甲 丙 甲 乙 丙 甲 乙 丙 乙甲
方案一: 甲幼儿园(100人) 服ADI,肠道传染病↓ 乙幼儿园(100人) 不服ADI,肠道传染病↑ 分析:甲乙幼儿园的非处理因素(食堂卫生条 件、儿童卫生习惯)如不相同,则不均衡。
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方案二:
甲幼儿园(100人) 服ADI(50人)
不服ADI(50人)
乙幼儿园(100人) 服ADI(50人)
不服ADI(50人)
5
一、对照的原则
有比较才有鉴别。
对照的意义 :
①指设立对照组以排除非处理因素而显示出处理的效应。
例: 老年性慢性支气管炎 气候转暖,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差 。
处理组: 对照组: 比较结果: 处理因素
处理因素 + 非处理因素
非处理因素
处理效应 + 非处理效应
非处理效应
处理效应
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对照的形式
通常根据预实验、查阅文献和专业知 识判断。
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第二节
实验设计
一、 实验设计的意义
二、 实验设计的特点和分类
三、 实验设计的基本要素
四、几种常用的实验设计方法
25
一、 实验设计的意义
通过良好地计划对象的选择、处 理因素的分配、结果指标的测量和资 料分析来保证比较组间对象和实验条 件是均衡的,实验结果有较好的可比 性,并且较好地控制误差以能用较小 的样本获取可靠的结论。
40
完全随机设计
优点:设计简单,统计分析简单,应用广。
缺点:只能分析一个因素,效率不太高。
混杂因素多,难以控制,灵敏度不及配对试验。
41
统计分析方法:
计量资料:两组---t检验、u检验或秩和检验
多组---方差分析或秩和检验
计数资料:两组--- χ2检验、u检验 多组--- χ2检验 等级资料: --- χ2检验或秩和检验
控制方法:规定年龄段。
3. 处理因素要标准化。 保证处理因素在整个实验的过程中始终如一, 保持不变。如在实验过程中实验药物的批号、剂量 应当一致。
31
㈡ 受试对象(study subjects)
可分为动物实验与人体观察两种。实验前
必须对受试对象作严格规定,保证其同质性。
1. 动物的选择:要考虑动物的种类、品系、以及
越小,所需样本含量越多。
一般取=0.05,还应明确单双侧。
21
⑵检验效能1-。
为第二类错误的概率,即 H0 为假,但错误 接受它的概率(假阴性)。1-表示在特定的 水准下,H1为真时检验能正确发现的能力。 1- 越大,所需样本含量越多。通常取 =0.1 或 0.2 ,即 1-=0.9 或 0.8 , 一般 1- 不能低于 0.75 。
实验对象→随机化分组 →对照组(接受常规药) →对照组(安慰剂)
观察结果
观察结果
实验对象→随机化分组
→处理组(A药)
→处理组(B药) →处理组(C药)
38
随机化方法:
例13-4 试将10头动物应用随机排列表分配到甲、乙两组。
⑴按动物体重编号。 ⑵从表13-1随机排列表第3行查随机数,舍去10~19。 ⑶定单号为甲组,双号为乙组。 动物编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数字 1 2 0 3 8 7 4 5 9 6 组 别 甲 乙 乙 甲 乙 甲 乙 甲 甲 乙
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二、实验设计的特点和分类
1. 实验研究的特点:
⑴研究者可以安排处理因素(研究者是主动的); ⑵受试对象是否接受处理是随机的; ⑶研究者可控制混杂因素以减少误差(齐同)。
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2. 实验研究的分类:
①动物实验(animal experiment):
对象—动物;如致畸试验;食物毒理学试验
②临床试验(clinical trial):
调查(Survey):指对特定对象群体进行调 查,影响被调查者的因素是客观存在的, 研究者只能被动地观察和如实记录。
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y
第一节 医学科研设计的基本原则 第二节 实 验 设 计
第三节
调 查 设 计
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第一节
医学科研设计基本原则
一、 对照的原则 二、 均衡的原则 三、 随机的原则 四、 重复的原则
年龄、性别和体重以及营养状况等。 2. 人的选择:分病人和健康人。病人的选择应当 诊断明确、依从性好,能真实可靠地反映主观感觉。
32
㈢ 实验效应(experimental effect)
是处理因素作用于受试对象后的反应和结果,
通过观察指标表达。
1. 客观性:主观指标和客观指标。
2. 精确性:
准确度 (accuracy):观察值与真值的接近程度,受 系统误差的影响。 精密度 (precision) :重复观察时观察值与其均值的 接近程度,受随机误差的影响;
例:比较几种药物治疗同一疾病的疗效。
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二、均衡的原则
指实验组与对照组的非处理因素均衡一致。 即对照组除了处理因素外,其它条件应与实验组 完全一致和基本一致,即所谓保持实验条件的均 衡或齐同原则(balance)。 均衡性越好越能显示出处理因素的作用,消 除非处理因素对结果的影响。
12
例:试用 ADI药物预防肠道传染病的效果 观察设计。
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四、几种常用实验设计方法
㈠ ㈡ 完全随机设计 配对设计
㈢ ㈣ ㈤
配伍组设计 交叉设计 盲法设计
36
㈠ 完 全 随 机 设 计 (completely random design)
方法:将受试对象随机的分配到各个处理 各组例数相等时效率较高。
组,或从不同的总体中随机抽样进行对比观察。
37
→处理组(接受新药)
14
非处理因素
在动物实验中,应考虑动物的来源、种 属、性别、原始体重、健康状况尽量相同或 相近,给药途径、饲养条件、麻醉程度、消 毒情况、术后护理等也应一致。 在临床试验中,患者的诊断必须准确可 靠,要考虑年龄、性别、体质、病情等因素 的影响,应力求均衡或接近,还有疾病分型、 服药时间、疗效标准等必须一致。
(一)空白对照
(二)实验对照
(三)标准对照
(四)自身对照 (五) 相互对照
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(一)空白对照:
对照组不加任何处理因素。
例: 实验组儿童接种疫苗,
对照组儿童不接种疫苗。
特点:
简单易行,但容易引起心理差异,从而影 响实验效应的测定。
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(二)实验对照:
施加基础实验条件(非处理因素)。
例:
赖氨酸面包+非处理因素→赖氨酸效应 + 面包效应+非处理因素效应 面包+非处理因素→ 赖氨酸 赖氨酸效应 面包效应+非处理因素效应
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三、随机的原则
在实验中,许多混杂因素是没办法完 全达到均衡的,而且许多因素事先无法预 知会影响实验结果,也就未能在设计时加 以控制。这些因素在组间的均衡就依赖于
随机化来保障。
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随机化原则(randomization): 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。
组的例数要有一定数量,表现为实验例数
(样本含量)的大小和重复次数的多少。
可防止偶然性或巧合的现象。
要求:必须在保证实验具有一定的可靠
性条件下,确定最少的试验例数。
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决定样本含量的四要素:
第一类错误的概率,即检验水准。 检验效能1-。 容许误差。
总体变异度。
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样本含量估计
⑴第一类错误的概率,即检验水准。
调查研究(survey,observational study)
医学科研
实验研究(experimental study)
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根据观察者是否主动施加干预而分为实验 与调查两类:
实验(Experiment):指由研究者主动地 决定给予部分实验对象某种处理,给予另 部分对象某种对照处理的研究设计形式, 这种处理的分配常常是随机的。
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(三)标准对照:
以现有的标准或正常值作对照。
例 ①某种新的方法能否代替传统方法的研究;
②某病患者与正常人同一项生理、生化指标对照等。
注意:实验条件应一致 。 标准组应能代表当时疗法的水平。
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(四)自身对照:在同一受试对象上进行。
特点:简单易行,使用广泛。但若试验前 后某些环境或自身因素发生改变,并且会影 响试验结果,就难以说明问题。 (五) 相互对照 :几个实验组互相对照。
第 十 三 章 医 学 科 研 设 计
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中山大学公共卫生学院 医学统计与流行病学系 林爱华
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