研究生试验设计方法(业界精制)
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试验设计
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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：
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。
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。
试验设计的效果
ຫໍສະໝຸດ Baidu
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
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
1.试验设计的定义和意义
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。
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，
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。
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。
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.
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。
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
随机数字表分组(1)
【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。
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 位数或4位数，总的原则是尽量避免出现重复的随 机数。
3）将以上抽得的随机数字按大小编上序号，如15 个数中118最小，序号为1，701的序号为8，等等， 15个数的序号依次为：1，8，9，15，5，13，11， 4，10，6，14，2，3，12，7。
若余数为0则调整最后一只
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。
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
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“。
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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：
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。
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。
试验设计的效果
ຫໍສະໝຸດ Baidu
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
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
1.试验设计的定义和意义
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。
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，
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。
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。
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.
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。
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
随机数字表分组(1)
【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。
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 位数或4位数，总的原则是尽量避免出现重复的随 机数。
3）将以上抽得的随机数字按大小编上序号，如15 个数中118最小，序号为1，701的序号为8，等等， 15个数的序号依次为：1，8，9，15，5，13，11， 4，10，6，14，2，3，12，7。
若余数为0则调整最后一只
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。
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
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“。
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。