实验设计(基本要素) (2)
实验设计(基本要素)
2.临床试验(clinical trial) 研究对象 基本单位是病人个体。在药物的临床试验 效果评价中，通常，研究者将研究对象随 机分为实验组和对照组，给予实验组某种 干预措施（新药或新疗法），给予对照组 安慰剂或现有的或传统的治疗方法，然后 通过一系列临床、实验室或物理检查指标， 随访观察并比较两组相应的疾病或健康状 态差异，从而评价干预措施的效果 。
处理因素为单个时,称为单因素。 每个因素在数量上或强度上可有不同，这种数量 或强度上的不同就称为水平。 依照研究因素与水平的不同，可产生四类实验： 1.单因素单水平 如研究某药对原发性高血压患者的降压作用 2.单因素多水平 如研究某药不同剂量的降血糖作用。 3.多因素单水平 如比较不同药物或不同疗法对某病的治疗效果。 4.多因素多水平 如某肿瘤的联合化疗方案。
3.社区干预实验(community intervention trial) ， 也 叫 社 区 干 预 项 目 （ community intervention program，CIP）或者社区实 验(community trial)，其研究对象基本单 位是社区人群而不是个体。有些实验研究 不适合以个体为单位来进行，而更适合于 以社区或某一地理区域为单位来划分实验 组和对照组，如食盐加碘预防地方性甲状 腺肿、自来水加氟预防龋齿等。
选择受试对象是根据科研课题的研究目 的而确定的。
选择受试对象应考虑下列几点： ①进行基础性的医学研究，多选择动物及其材 料作为受试对象，并可由此积累资料和基础 数据； ②观察临床疗效、临床检验水平、诊断水平及 社区干预试验等，多选择人体及其材料作为 受试对象。一般常以病人为实验组，健康人 为对照组；也可选择几组不同类型的病人分 别作为实验组和对照组。
4.稳定性 是指观察指标变异度的大小。稳定 性高，则变异度小，指标的代表性强，反之 亦然。稳定性一般可以用该指标的变异系数 来表示。如果变异系数不超过15%～20%，则 该指标的稳定性较好。
实验设计的基本要素
实验设计的基本要素处理因素、受试对象和实验效应是实验设计的三个基本要素，它们贯穿于整个实验研究过程，从不同侧面影响着实验研究的结果，在实验设计中必须予以足够重视。
例如，用两种药物治疗糖尿病病人，观察比较两组病人血糖、尿糖的下降情况，这里所用的药物为处理因素、糖尿病病人为受试对象，血糖值、尿糖值为实验效应。
1、处理因素（treatment factor）在实验过程中，影响实验结果的因素是多方面的，根据研究目的可分为处理因素和非处理因素二类。
处理因素是指研究者通过统计研究设计有计划的安排实验，从而科学地考察其作用大小的因素，例如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等；非处理因素是指对评价处理因素作用有一定干扰但研究者并不想通过实验考察其作用大小的因素，例如，病人的病情、病程等。
选择处理因素应遵循以下基本原则：1）要抓住实验中的主要因素实验效应是多种因素作用的结果，由于研究目的不同，以及人力、物力和时间所限，研究者不可能通过一次或几次实验中把已知的所有因素都进行处理与分析，只能抓主要的，例如我们要改进某种细胞的培养方法，与其有关的因素很多，如温度、PH值、培养液、培养时间等。
其中每个因素又分若干水平（或等级），如温度从34℃至38℃，每1℃为一个水平，则有5个水平；PH值从6.5至7.4，每0.1为一个水平，则有10个水平。
培养液有两个水平；培养时间有3个水平时，须做种条件的实验，若每种条件的实验重复10次的话，就需要做3000次实验，不可能在一次或几次实验中完成。
可根据专业知识和研究目的在众多因素与水平中抓住主要的因素，且因素的水平数不宜过多医`学教育网搜集整理。
2）要分清处理因素和非处理因素例如，研究综合治疗糖尿病的效果，处理因素为药物治疗加饮食疗法；合理调配作息时间和其它辅助治疗措施也能缓解症状，有助于康复，但不是本次研究的处理因素，而是非处理因素。
研究者应采取各种措施，尽可能使非处理因素在所比较的各组中基本相同，以便充分显示处理因素的作用。
机能学实验设计
四、学生实验设计步骤
5.确定样本大小
重复原则：
一般情况下选取的重复例数：
小动物(鼠、蛙)每组10～40例； 中等动物(兔、豚鼠)每组8～30例； 大动物(猫、犬)每组5～10例。
根据以往资料估算实验例数：
①取得以P百<0分.0率5水为平指的标每的组实例验数：可已用知下A药估有算效率是P1，B药的有效率是P2，则欲以80%把握 1－（P1+P2－1）2
整个实验的重复 多个受试对象进行重复 同一受试对象的重复观察
三、实验设计的基本原则
3、对照：为避免非实验因素造成的干扰，设立 对照组以消除无关因素。
从实验组与对照组两组效应指标的数据差别中，找到实验因素的本 质所在
对照组效应＝非实验因素效应（非特异性因素效应） 实验组效应＝非实验因素效应＋实验因素效应 实验因素效应＝实验组效应－对照组效应
主观指标 随意性和偶然性 客观指标 真实性和可靠性
精确性：实验效应指标要求既准确又精密
特异性：选用能反映某一特定现象且不与其他现象相混淆的指标 灵敏性：能根据实验要求相应显示出微小的变化。它是由实验方法和仪器
的灵敏度共同决定的。如果灵敏性差，常常得到假阴性结果
二、实验设计的基本要素
指标的观察：若实验效应的观察具有偏性，则会影响结 果的比较和分析。
n(80,0.05)=15.6×（--）2 +1.6=20.5 30
每组21例，共42例，即可学生实验设计步骤 6.设立适当对照组
对照原则：齐同对比
四、学生实验设计步骤
7.随机分组
随机原则 完全随机分组法 随机配对分组法 随机区组法 拉丁方分组法
四、学生实验设计步骤 8.拟订实验记录格式
n(80,0.05)=5.25×---------------------（P1－P2）2
实验设计
失败的实验设计
• 会出现研究对象不敏感、不特异； • 处理因素标准化差、干扰因素过多； • 观测指标主观、片面； • 样本量不足、过多或不齐同，组间条件不均衡；
• 选择指标时，也要考虑到其可行性，即是否具备观测 所选指标的实验条件和技能。
（三）实验设计的基本类型
• 实验设计依据统计分析方法的不同主要分以下 几种类型：
1. 完全随机化设计 2. 配对设计 3. 配伍组设计 4. 交叉设计
1. 完全随机化设计
• 完全随机设计亦称单因素设计，是根据实验要求将全部实验动物 随机地分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计。这种设计 保证每只实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验 人员主观倾向的影响。当实验条件特别是实验动物的初始条件相 对一致时，可采用完全随机设计。这种设计能使实验结果受外界 因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。
• 完全随机设计的实质是将实验动物随机分组。随机分组的方法有 抽签法、随机数字表法、电脑随机分组法等。
完全随机设计的主要优点： ①设计容易。适用于实验条件、环境、实验动物差异较小的实验。 ②统计分析简单。均可采用t检验或方差分析法进行统计分析。 完全随机设计的主要缺点： ①非实验因素的影响被归入实验误差，实验误差较大，实验的精确
• 在实验研究中，有些主观指标是不可或缺的， 它更能客观地反映出处理因素的效应和实验的 意义；而有些指标来源虽是客观的，但判断却 受主观影响，如X线片、B超、病理切片等。为 了增强主观指标的客观性和减少客观指标的主 观性，在实验设计时，应对指标制定明确的判 断标准，使之更客观化。
3实验设计的三要素和六原则
实验设计的三要素和六原则！众所周知，科研工作者在进行医药方面的科学研究之前，需要制定完善的统计研究设计方案，那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢？一般来说，完善的设计方案需具备以下几个条件：实验所需的人力、物力和时间资源；实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求，对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”，是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1）实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
如用小鼠做实验，小鼠就是本次实验的实验对象，或称为受试对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2）实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观，主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验，初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过于复杂，实验难以完成。
3）实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志，它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
卫生统计学复习资料
科研方法第三章实验设计的基本要素：实验设计的基本要素包括处理因素、受试对象和实验效应三个组成部分。
实验设计的四原则：对照原则均衡原则随机原则重复原则随机原则：使实验组和对照组非处理因素趋于一致或均衡的主要手段是随机化。
随机化的方法有多种，最常使用的是利用随机数字表和随机排列表(或称随机化分组表)。
拉丁方设计：用r个拉丁字母排成r行r列的方阵，使每行及每列中每个字母都只出现一次，这样的方阵称为r阶拉丁方，或r×r拉丁方正交设计正交设计：正交设计是一种高效、快速的多因素试验方法。
它是利用一套规格化的正交表，使每次试验的因素及水平得到合理安排，通过试验结果的分析，获得有用的信息。
除了分析主因素外，还可分析交互作用。
非条件logistic回归的公式，目的，用途统计学第一章统计学家用总体这个术语来表示大同小异的对象全体。
我们试图就某个总体下结论，这个总体便称为目标总体。
资料常来源于目标总体中的一个部分，它称为研究总体。
科学的办法是从研究总体中抽取少量有代表性的个体，称为抽样。
一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。
同一总体内的个体间存在差异又是绝对的，这种现象称为变异。
本书把变量分成定性与定量两种类型。
定性变量中最常见的是分类变量或名义变量。
最简单也最常用的分类变量是二分类变量。
另一类定性变量是有序变量或等级变量。
定量变量可以分为两种类型，离散型变量和连续型变量。
离散型变量只能取整数值。
连续型变量可以取实数轴上的任何数值。
变量只能由“高级”向“低级”转化：定量→有序→分类→二值；不能作相反方向的转化。
在定量变量中，离散型变量常常通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量的方法来分析。
理论上，正态分布有两个参数：总体均数和总体方差。
这种由观察资料计算出来的量称为统计量。
第二章对连续型定量变量，频率分布表的编制步骤如下：（1）计算极差(R)，也称为全距，即数据最大值与最小值之差。
（2）确定组段数与组距，变量值个数较多时，组段数一般取10左右。
实验设计(基本要素)
（二）常用受试对象的基本特征 1. 动物 医学研究中的各个领域几乎都 要用到实验动物。使用动物作为受试对 象非常方便，安全性高，价格相对便宜， 而且不涉及人类的医德问题。研究中动 物意外缺失可以据情予以补充。饲养、 管理及观察动物十分方便且容易做到。 选择动物一般要考虑动物的种类、种属、 品系、窝别、性别、年龄、体重、健康 状况、是否容易饲养和存活，对施加的 处理因素的反应特征等方面。
• 人体作为受试对象，常用于临床治疗方案的
疗效观察研究以及某种疫苗在人群中预防某 种疾病的效果观察等。在临床治疗工作中， 每一位病人都可以作为一个观察对象。但是， 按照实验设计的四个基本原则，如想在特定 时期内选择几组除处理因素不同以外，其它 各方面条件都基本一致的病例，则是一件相 当困难的事情。 病例的选择：明确纳入标准和排除标准
在实验研究中，由于影响试验结果的因素 很多，有时则十分复杂。因此，在安排施加处 理因素时，应考虑下列几个方面 。 1.抓住实验中的主要因素 任何一项实验研究都 有其主要的方面或主要矛盾。 2.确定处理因素和非处理因素 实验研究中应根 据研究目的确定处理因素和非处理因素。一般 情况下，两者的区别并不困难。 3.处理因素标准化 是指在进行同一个实验研究 时，施加于多个受试对象的处理因素是相同一 致的。不能随意加以改变。尤其是用于病人的 药物。
干扰因素也称为非处理因素或混杂因素，它是
Hale Waihona Puke 指处理因素以外的可以影响实验效应及实验
结果的一切可能的因素。
一般多为受试对象本身的特征及外界
环境因素，其来源复杂，范围广，经常不
易控制或不易察觉。
2.实验设计的基本构成
三个基本要素
受试对象 处理因素 试验效应
实验设计 的 基本构成
实验设计的三要素和六原则
实验设计的三要素和六原则众所周知，科研工作者在进行医药方面的科学研究之前，需要制定完善的统计研究设计方案，那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢？ 一般来说，完善的设计方案需具备以下几个条件：实验所需的人力、物力和时间资源；实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求，对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”，是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1） 实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2） 实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观，主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验，初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过于复杂，实验难以完成。
3） 实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志，它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
对一些半客观（比如读pH试纸上的数值）或主观指标（对一些定性指标的判断上），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析自己的实验结果，从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
实验设计的三要素和六原则
实验设计的三要素和六原则众所周知，科研工作者在进行医药方面的科学研究之前，需要制定完善的统计研究设计方案，那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢？ 一般来说，完善的设计方案需具备以下几个条件：实验所需的人力、物力和时间资源；实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求，对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”，是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1） 实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2） 实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观，主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验，初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过于复杂，实验难以完成。
3） 实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志，它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
对一些半客观（比如读pH试纸上的数值）或主观指标（对一些定性指标的判断上），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析自己的实验结果，从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
实验设计的“三要素”
众所周知，科研工作者在进行医药方面的科学研究之前，需要制定完善的统计研究设计方案，那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢？一般来说，完善的设计方案需具备以下几个条件：实验所需的人力、物力和时间资源；实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求，对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”，是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”１）实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
如用小鼠做实验，小鼠就是本次实验的实验对象，或称为受试对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
２）实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观，主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验，初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过于复杂，实验难以完成。
３）实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志，它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
对一些半客观（比如读ｐＨ试纸上的数值）或主观指标（对一些定性指标的判断上），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析自己的实验结果，从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
实验设计
生物统计学实验设计实验设计概述明确试验目的设计类型操作实施方法是否主动施加干预?1. 实验研究受试对象：人——临床试验（clinical trial）动物——动物实验（animal experiment）临床试验：治疗——临床疗效实验社区干预实验（community intervention trial）预防——社区干预实验2. 调查研究被动地观察、如实记录联系：调查研究可为实验研究提供线索，而实验研究还需要联系通过调查研究加以证实。
实验设计（E xperimental Design）内容一、实验研究的基本要素二、实验设计的基本原则三、几种常见随机化分组设计四、样本含量的估计方法五、临床试验设计处理因素受试对象实验效应二、实验设计的基本原则（一）对照（control）（二）随机化（randomization）分组（三）重复（replication）：比较结果处理因素非处理因素+处理效应+非处理效应非处理因素非处理效应处理因素处理效应对照的形式包括：空白对照、实验对照、标准对照、自身对照、相互对照、历史对照㈠空白对照(blank control)：对照组不加任何处理因素。
例如：①实验组儿童接种疫苗，对照组儿童不接种疫苗。
②试剂空白、血样空白、无酶解空白、底物空白等。
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。
——安慰剂对照(placebo control)对照的形式㈢标准对照(standard control)：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某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。
——实验室应用较多㈣自身对照：实验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。
㈤相互对照：几个实验组互相对照例如：比较几种药物治疗同一疾病的疗效㈥历史对照：以过去的研究结果作对照。
与本人或他人过去的研究结果作比较——不好！！！！！！（二）随机化(randomization)分组的原则随机化原则：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。
NKD统计学—实验设计1—实验设计的基本要素
实验设计概述设计应该如何去做？设计包含哪些因素？它的原则是什么？一、研究类型调查研究和实验研究，实验（试验）是针对人的，又把这一部分特指为试验。
1、调查研究，是无干预的，不进行干涉，不加任何的处理，对于调查研究通常包含横断面调查病例，对照队列研究这方面的内容。
2、实验研究是有干预的，研究是施加一个作用，例如给病人用药干预，然后观察病人用药以后，疾病的改善情况，对于实验研究，这里面包含随机对照试验和非随机对照试验。
（1）随机对照试验：也叫RCT（随机对照试验）实验，randomized controlled trial二、实验研究与实验设计1、实验研究：是对受试对象施加一种干预，就是研究者根据研究目的人为的对受试对象施加干预措施的一个研究，这样的研究就是实验研究，受试对象可以是人，可以是动物，可以是组织器官细胞，等等。
2、实验设计：是对实验研究去安排，去计划，对实验研究制定详细的计划，使最终的研究结果科学合理，（1）专业设计：例如我们临床设计，可以从选题假设，研究对象，技术方法方面来考虑举例：某新研发的肿瘤药物投入治疗，选题就是肿瘤药物是否有效；假设认为这个新研发的肿瘤药物是有效的，是相对安全的；研究对象是肿瘤病人；技术方法是按照肿瘤研究的指导原则来进行设计，进行处理，这是专业设计（2）统计设计：从统计学角度考虑设计的科学性，保证研究结果具有较好的可靠性和重现性，即对资料的收集、整理和分析的全过程的假想、假设和安排，具体体现在设计类型、样本量、描述指标和推断方法。
1）设计类型：例如可以是头对头的平行对照，可以是交叉设计等等，还可以考虑不同的比较类型，例如优效性设计还是非劣效性设计。
2）样本量：需要做多少病人，或者做多少只动物。
3）描述的指标：收集哪些指标，对哪些指标进行分析描述，对哪个主要指标进行推断，进行统计学检验等等。
附：统计错误分析①研究假设不清楚：做一项研究，例如以一个新药治疗乙肝病人，定位在是抗病毒还是在保肝降低转氨酶目的不明确。
实验设计的三个基本要素
实验设计的三个基本要素一、实验设计方法1.1单因素法单因素方法（Oneatatime）的基本原理是保持培养基中其他所有组分的浓度不变，每次只研究一个组分的不同水平对发酵性能的影响。
这种策略的优点是简单、容易，结果很明了，培养基组分的个体效应从图表上很明显地看出来，而不需要统计分析。
这种策略的主要缺点是：忽略了组分间的交互作用，可能会完全丢失最适宜的条件；不能考察因素的主次关系；当考察的实验因素较多时，需要大量的实验和较长的实验周期。
但由于它的容易和方便，单因素方法一直以来都是培养基组分优化的最流行的选择之一。
1.2正交实验设计正交设计（Orthogonaldesign）就是从“均匀分散、整齐可比”的角度出发，是以拉丁方理论和群论为基础，用正交表来安排少量的试验，从多个因素中分析出哪些是主要的，哪些是次要的，以及它们对实验的影响规律，从而找出较优的工艺条件。
石炳兴等利用正交实验设计优化了新型抗生素AGPM的发酵培养基，结果在优化后的培养基上单位发酵液的活性比初始培养基提高了18.9倍。
正交实验不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。
而且对于多因素多水平试验，仍需要做大量的试验，实施起来比较困难。
1.3均匀设计均匀设计(Uniformdesign)是我国数学家方开泰等独创的将数论与多元统计相结合而建立起来的一种试验方法。
这一成果已在我国许多行业中取得了重大成果。
均匀设计最适合于多因素多水平试验，可使试验处理数目减小到最小程度，仅等于因素水平个数。
虽然均匀设计节省了大量的试验处理，但仍能反映事物变化的主要规律。
1.4全因子实验设计在全因子设计(Fullfactorialdesign)中各因素的不同水平间的各种组合都将被实验。
全因子的全面性导致需要大量的试验次数。
一般利用全因子设计对培养基进行优化实验都为两水平，是能反映因素间交互作用（排斥或协同效应）的最小设计。
实验设计(experimental design)原理及基本原则
（3）标准对照：对照组用公认的标准方法处理作为 对照组。 （4）自身对照：对照与试验在同一受试对象 身上进行（部位，先后）。 （5）相互对照：不设空白对照及标准对照，而 是几个实验组互相比较。 （6）其它：历史对照、配对对照、克隆对照等。
二、均衡原则
1．均衡（balance）的意义 指实验组与对照组在非处理因素方面 尽可能一致。 越均衡一致其可比性越好，就越能显示出实 验的处理因素的作用，从而减少非处理因素 对实验结果的影响。如动物的种属、品系、 窝别、性别、年龄、体重等保持基本一致； 临床上病人的病种、病期、病型、性别、年 龄等保持一致。 组内的非处理因素条件不一定一致但组间的 非处理因素必须一致。
量的指标。 4．防止试验偏倚
偏倚 (bias) 是在 研究组间变量差异时产生的一种系统误 差。是对真实情况的偏离。病人的心理、 研究者的主观意识等。
（1）临床试验中常见的偏倚 选择性偏倚 产生于实验设计阶段，主要由于 选择受试对象的方法不正确所造成。
信息偏移（information bias）产生于研究的实 施阶段，在资料的观察、测量及收集方法上， 诊断试验的灵敏度、特异度，以及患者提供 各种有关信息的准确性方面都可能有不足。 常见有： ①暴露怀疑偏移；②诊断怀疑偏移；③测量 偏移；④回忆偏移；⑤报告偏移；⑥归类错 误偏移（错误分类偏移）；⑦诱导偏移。
一个区组，再将区组内的个体随机分配
到个处理中去。
四、重复原则
在试验中，同一处理设置的试验单位数，称
为重复(replication) 。重复是消除非处理因素 影响的又一重要手段。 设置重复的最主要作用是估计试验误差，另 一主要作用是降低误差（标准误与重复次数 平方根成反比）。为克服个体差异、操作误 差及各种偶然因素的影响，实验必须有足够 的重复。 五、其它
卫生统计学复习资料
科研方法第三章实验设计的基本要素：实验设计的基本要素包括处理因素、受试对象和实验效应三个组成部分。
实验设计的四原则：对照原则均衡原则随机原则重复原则随机原则：使实验组和对照组非处理因素趋于一致或均衡的主要手段是随机化。
随机化的方法有多种，最常使用的是利用随机数字表和随机排列表(或称随机化分组表)。
拉丁方设计：用r个拉丁字母排成r行r列的方阵，使每行及每列中每个字母都只出现一次，这样的方阵称为r阶拉丁方，或r×r拉丁方正交设计正交设计：正交设计是一种高效、快速的多因素试验方法。
它是利用一套规格化的正交表，使每次试验的因素及水平得到合理安排，通过试验结果的分析，获得有用的信息。
除了分析主因素外，还可分析交互作用。
非条件logistic回归的公式，目的，用途统计学第一章统计学家用总体这个术语来表示大同小异的对象全体。
我们试图就某个总体下结论，这个总体便称为目标总体。
资料常来源于目标总体中的一个部分，它称为研究总体。
科学的办法是从研究总体中抽取少量有代表性的个体，称为抽样。
一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。
同一总体内的个体间存在差异又是绝对的，这种现象称为变异。
本书把变量分成定性与定量两种类型。
定性变量中最常见的是分类变量或名义变量。
最简单也最常用的分类变量是二分类变量。
另一类定性变量是有序变量或等级变量。
定量变量可以分为两种类型，离散型变量和连续型变量。
离散型变量只能取整数值。
连续型变量可以取实数轴上的任何数值。
变量只能由“高级”向“低级”转化：定量→有序→分类→二值；不能作相反方向的转化。
在定量变量中，离散型变量常常通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量的方法来分析。
理论上，正态分布有两个参数：总体均数和总体方差。
这种由观察资料计算出来的量称为统计量。
第二章对连续型定量变量，频率分布表的编制步骤如下：（1）计算极差(R)，也称为全距，即数据最大值与最小值之差。
（2）确定组段数与组距，变量值个数较多时，组段数一般取10左右。
实验设计原理
则应在第1段时期用试药B，第2段时期用试药A，
两个受试者交叉用药，第3、4号，第5、6
号……也用同样方法进行。另外，谁先用A药后
用B药，谁先用B药后用A药，应随机化。
现再用上述设计原理写出交叉设计式：
如果第1段S1=S2 ，T1≠T2 ，第2段S2=S1 ，
不设立对照组，而是用标准值或正常值做对照。
例如，实验指标脉搏的对比，即可用正常值72次
／分做对照。实验研究一般不用标准对照，因为
实验条件不一致，常常影响对比的效果。
自身对照
对照与实验在同一受试对象进行。例如，用 药前后的对比，先用A药后用B药的对比，都是属 于自身对照。
相互对照
不设立对照组，而是几个实验组相互对照。例 如，几种药物治疗同一疾病，对比这几种药物的 效果，这就是相互对照。
对照重叠
有人观察生产有毒物质车间毒物对工人的影 响，采用尿中的某一指标。该车间工人工作前后 均做了检查。同时又对不生产有毒物质车间工人 工作前后也做了检查，以此作对照。最后以两个 车间每个工人工作前后检查结果的差值平均数作 比较。该实验既有实验组又有对照组，看来没什 么毛病，但细致查看一下，就会发现这个设计有 两次对照，即对照重叠。本来有毒物质作业工人 生产前后已经作了自身对照，没有必要再求差值 平均数与其他车间比较。当然，为了另一目的， 两车间工人进行比较也是允许的。
果。
实验对照
对照组施加部分实验因素，但不是所研究的处
理因素。例如，观察某种中草药预防学生流感的
效果，实验组服用这种中草药，并且每天进行教
室的消毒、换气，对照组虽然不服这种中草药，
但也应和实验组一样进行教室的消毒、换气，以