拉丁方设计
临床试验设计拉丁方设计的原则
临床试验设计拉丁方设计的原则
拉丁方设计（Latin Square Design）是一种实验设计方法，常用于处理因变量之间的相关性。
其原则如下：
1.每一个因素水平都被分配到每一个观察次数中，使得每个单元格都包含了所有因素水平的组合。
2.每一个因素水平在实验中出现的次数应该相等，这就是等权原则。
3.如果可能，每个因素水平应该在实验中出现两次，以避免偏斜。
4.如果存在多重共线性问题，可以使用因子分析来提取主要因素，然后将这些因素作为拉丁方设计的因素。
5.拉丁方设计应该包含足够的观察次数，以确保结果的可靠性。
6.在设计拉丁方时，应考虑因素之间的交互作用。
7.拉丁方设计应该尽可能地包含所有可能的因素组合，以充分利用实验资源。
8.拉丁方设计应该尽可能地简单，以减少实验的复杂性和成本。
9.拉丁方设计应该根据实验目标和资源来选择，而不是仅仅因为它是一种流行的设计方法。
拉丁方课件
4、举例练习
拉丁方设计常被用于平衡实验安排的 时空顺序，也可被用于平衡机体变量 的影响。我们再以下面这个例子对拉 丁方做进一步说明。
（1）问题模式：
• 为了研究生字密度对学生阅读理解的 影响，研究者同时考虑到试验时间和 不同班级可能对阅读理解具有明显影 响，为了将这两个因素的影响从变异 的残差项中分离出去，研究者采用了 拉丁方实验设计。
（2）拉丁方格的组成：
• 拉丁方格是由实验中明显存在的两个额 外变量即实验时间和班级组成，其中班 级分为四档：b1,b2,b3,b4。从四个时间 段的被试中筛选出四个班级的被试各2人， 这样就有共计32名被试参加这一实验。 根据组成拉丁方格，拉丁方格中的每一 个格子中可以有时间段、班级相同的两 名被试，如表3所示。
②事先假设处理水平与无关变量水平间 没有交互作用。如果这个假设不能满足， 对实验中的一个或多个效应的检验可能有偏差
③随机分配处理水平给P2个方格单元 每个处理水平仅在每行每列中出现一次。 每个方格单元中分配一个或多个被试 因此总共需要的被试数量N=np2(n≥1)
拉 丁 方 实 验 设 计
随二 机、 区 组 实 验 设 计
表1 四种实验处理的随机区组实验设计
区组 A1 A2 A3 A4
星期一
星期二
星期三 星期四
3、拉丁方实验设计
• 现在我们进一步设想： 假如，在每天的实验中，一次只能测试一人， 每天参加实验的四名被试只能分别在 下午2～3点、3～4点、4～5点和5～6点 的四个时段接受测试，而测试时段不同也 可能会造成结果变化。这样一来， 每一种实验处理条件安排的时段就 也要取得平衡才行，你不能每天都 在2点钟安排所有被试接受A1处理条件， 或3点钟接受A1处理条件。
完全随机设计拉丁方设计的总变异
完全随机设计拉丁方设计的总变异拉丁方设计是一种常用于实验设计和统计分析的方法。
它的基本思想是将实验因素按照一定规律排列在一个方阵中，以便进行系统的观察和比较。
拉丁方设计的核心在于通过随机化实验因素的组合，来减少实验误差的影响，从而提高实验结果的可靠性和可解释性。
拉丁方设计的总变异是指在一次实验中，每个处理的观测数据之间的差异。
为了完全随机设计拉丁方，我们需要考虑以下几个因素：实验因素的数量、不同水平的选择、观测数据的收集和分析。
接下来，我将详细介绍这些因素。
我们需要确定实验因素的数量。
实验因素是指需要进行观测和比较的变量。
例如，在农业实验中，实验因素可以是不同的施肥水平或不同的种植密度。
在医学实验中，实验因素可以是不同的药物剂量或不同的治疗方案。
实验因素的数量会影响拉丁方设计的大小和复杂性。
我们需要选择不同水平的实验因素。
例如，如果我们有两个实验因素A和B，每个因素都有3个水平：A1，A2，A3和B1，B2，B3。
在拉丁方设计中，每个因素的水平需要在方阵的行和列上均匀分布。
这样可以确保每个水平之间的差异被充分考虑。
然后，我们需要确定观测数据的收集方式。
观测数据是实验中收集到的关于不同水平之间的差异的信息。
在拉丁方设计中，每个处理组合会有一个观测数据。
观测数据的收集可以通过实验记录、调查问卷或仪器测量等方式进行。
我们需要进行观测数据的分析。
观测数据的分析可以通过统计方法来进行。
例如，我们可以计算每个实验因素不同水平之间的平均差异或方差差异，以评估它们之间的显著性差异。
此外，我们还可以使用方差分析等方法来检验不同因素之间的交互作用和配对效应。
在完全随机设计拉丁方中，每个处理组合的选择都是完全随机的。
这意味着每个处理组合在方阵中的位置都是随机分配的，没有任何规律可循。
这样可以确保实验因素之间的相互影响被充分随机化，从而减少实验误差的影响。
总的来说，完全随机设计拉丁方是一种有效的实验设计方法，可以帮助我们对实验因素进行系统的观测和比较。
拉丁方设计
拉丁方设计
拉丁方设计：让建筑更加美观
拉丁方指将建筑外立面进行剪切设计，使其更具有美感和层次感深度，是视觉表现力强且造型新颖打破传统的一种空间建筑的建筑风格。
通过几何形拼接，采用局部有节奏的几何形，用不同的坡度建立层层分明的立面，制作出立体空间；使用视觉冲击技术，将建筑外形特点一目了然，并创造出立体结构的深远视觉冲击，使外观融为一体。
拉丁方设计不仅仅是使建筑外立面变得更加美观，它还可以提供一种新颖的设计语言，利用几何设计可以创造出一种参差错落、画面丰满、立体感十足的建筑外观。
此外，拉丁方设计还可以将建筑融入自然，从而获得更好的室内外景观效果，提高其环境价值，令外观更加鲜明耐看。
拉丁方设计，从而使外立面有新颖的可塑性和生动的活力，通过精心的设计，利用多种形状、纹理和尺度的变化，将外观表现出精致的有机结构，实现三维立体把景点分错落有致。
拉丁方设计，使建筑外立面更加美观，使建筑融入自然，也让城市景观拥有了独特的个性，使得城市在视觉上有惊人的变化，创造出一片新的美景。
拉丁方实验设计涉及的统计学原理以及使用中的几个问题
拉丁方实验设计涉及的统计学原理以及使用中的几个问题拉丁方实验设计（Latinsquaredesign，LSD）是指利用全排列采样技术对地层因素（如温度、盐度、污染物等）和人工因素（如抽样时期、采样设备等）为每个试验单元构建定量模型的一类实验设计方法，它已经成为多元统计分析（Multivariate statistical analysis）中的重要工具之一。
它使实验者能够迅速而有效地研究出实验变量，也能够发现更多实验变量与实验结果之间的关系及其趋势。
拉丁方实验设计涉及的统计学原理主要有：（1）排列和组合原理。
实验设计的本质是一种排列，因此拉丁方实验设计的基本思想是利用排列的原理来解决实验问题。
拉丁方实验设计需要通过排列和组合手段，让实验变量的不同效应在实验中得到充分展现。
（2）分组原理。
拉丁方实验设计是把所有实验观测数据进行分组处理，使实验结果能够达到最大程度的描述和控制。
每一个分组中，实验设计要求所有变量的单位观测值（平均）达到均衡，这样就可以有效地消除每个实验变量的误差影响。
（3）协方差原理。
拉丁方实验设计涉及的统计学原理还包括协方差原理，它是实验设计时最重要的原理之一。
协方差原理指的是两个变量之间的关系，它可以帮助实验者有效地控制实验当中的干扰因素，以便更好地控制实验结果。
在实际使用拉丁方实验设计过程中，实验者会遇到几个常见的问题：（1）实验变量选择问题。
由于拉丁方实验设计本身具有排列、组合、分组和协方差原理，在实际使用中，实验变量的选择非常重要，否则试验结果会不准确。
（2）试验设计问题。
拉丁方实验设计的本质是实验变量的排列，因此实验者需要合理设计实验，以便能够更好地揭示不同实验变量之间的关系。
（3）实验结果分析问题。
拉丁方实验设计得出的实验结果需要进行相应的分析才能够得出准确的结论，而且拉丁方实验设计是包含多种因素的实验设计，实验结果分析需要对多种变量进行分析，因此，分析的结果会更加准确。
《拉丁方设计》课件
稳定性：拉丁方设计 可以保证实验组和对 照组的稳定性，避免 实验结果受到实验组 稳定性的影响。
03
拉丁方设计的原理
拉丁方的构成ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ素
拉丁方：一种数学结构，由n个元素组成，每个元素都有唯一的位置 拉丁方性质：每个元素在每行、每列、每个子方中只出现一次 拉丁方分类：根据元素排列方式，可以分为标准拉丁方、非标准拉丁方等 拉丁方应用：在密码学、组合数学、计算机科学等领域有广泛应用
拉丁方在实验设计中的作用
平衡性：拉丁方设计 可以平衡实验组和对 照组的数量，避免实 验结果受到实验组数 量的影响。
随机性：拉丁方设计 可以保证实验组和对 照组的随机性，避免 实验结果受到实验组 选择的影响。
重复性：拉丁方设计 可以保证实验组和对 照组的重复性，避免 实验结果受到实验组 重复次数的影响。
拉丁方在医学研究中的应用
临床试验设计：拉丁方设计可以 提高临床试验的效率和准确性
疾病诊断和治疗：拉丁方设计可 以用于疾病的诊断和治疗，提高 诊断和治疗的准确性
添加标题
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药物疗效评估：拉丁方设计可以 帮助评估药物的疗效和安全性
医学研究数据分析：拉丁方设计 可以用于医学研究数据的分析和 解释，提高研究结果的可靠性和 准确性
拉丁方的设计原则
拉丁方设计是基于拉丁字母的排列组合，通过改变字母的位置和顺序来形成不同的图案。
拉丁方设计的原则之一是保持图案的对称性和平衡性，使得图案看起来更加美观。
拉丁方设计的另一个原则是保持图案的连续性和流动性，使得图案看起来更加自然。
拉丁方设计的最后一个原则是保持图案的多样性和创新性，使得图案看起来更加有趣和 吸引人。
拉丁方的元素可以是数字、字母或其他符号，但通常用数字表示。
拉丁方设计
拉丁方的应用注意事项一：当实验的动物数量较少的时候二：当需要排除单位组因素所产生的系统误差对实验造成的影响的时候。
（在后面有详细的例子会对该问题就行阐述）。
三;主要是为了消除单位组内的实验单位之间的差异而对于拉丁方的定义是什么呢？如果有n个字母排列起来，将他们分成一个矩阵，这n个字母在n排和n列当中只能出现一次，我们称之为n阶方程为n×n阶拉丁方。
第一行第一列都是按照顺序来排列的拉丁方叫做基本拉丁方或标准拉丁方。
拉丁方实验的优点①精确度高:他比随即组多设置了一个单位组因素，因此横列和竖列两个单位组的变异则从实验误差当中分离了出来，误差小，而且精确度较高，在动物较少的情况下可以选择。
②实验结果的分析非常的方便③尤其是适合做大型动物或者成本比较高，数量较少的一些动物实验，因此反刍动物的实验用的比较多。
拉丁方实验设计可用于处理三因素的实验，行因素和列因素考虑在内，而不考虑其他的外来因素时所使用的方法。
拉丁方实验的缺点①因为在处理的过程当中，横列、竖列、实验处理数等都必须要相等，因此在处理数这一环节收到了比较大的影响，处理数多了工作量大，处理数少了影响检验的灵敏性。
因此此实验设计就缺乏灵活性，实验空间缺乏延展性，而且重复过多。
②注意是否有交互影响，例如做钙与磷对泌乳的影响时，他们都会对奶牛的泌乳量产生影响，但是还可能会产生交互影响，发挥1+1＞2的效果。
还有就是例如前一阶段做的奶牛的泌乳实验，用的某种微量元素或者添加剂，在做下一阶段实验时还要考虑到是否有残留效应。
为了研究夏季蛋鸭圈舍当中不同的温度对蛋鸭的生产性能的影响，我们将温度分为了A、B、C、D、E，5个，这5种温度分别在5个圈舍内起作用，对应的圈舍为1、2、3、4、5，由于鸭群和温度对于它的产蛋量都有非常大的影响，因此采用拉丁方实验设计，这样可以更好的消除这几组因素对于实验当中所产生的系统误差。
那么根据上面的一些内容以及定义我们在对鸭子进行实验的时候，有可能会遇到以下的一些情况。
拉丁方设计的适用范围
拉丁方设计的适用范围
拉丁方设计是一种实验设计方法，适用于研究多个因素对实验结果的影响以及找出最佳因素组合的情况。
它可以在许多不同领域中使用，如制造业、化学、药学、农业、环境科学、市场营销等。
具体而言，拉丁方设计适用于以下情况：
1. 多个因素：当实验中存在多个相互作用的因素时，拉丁方设计可以帮助确定这些因素对结果的影响，以及最佳的因素组合。
2. 限制条件：当实验资源有限，无法对所有可能的因素组合进行测试时，拉丁方设计可以通过减少试验次数提供高效的方法。
3. 优化问题：当研究者希望找到最佳因素组合以最大化或最小化结果时，拉丁方设计可以帮助确定最佳策略。
4. 可重复性：拉丁方设计可以通过交叉实验验证结果的可重复性和可靠性。
总之，拉丁方设计适用于需要同时研究多个因素对结果的影响以及寻找最佳因素组合的实验研究。
06拉丁方设计
第六节拉丁方设计“拉丁方”的名字最初是由R、A、Fisher给出的。
拉丁方设计（latin square design）是从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成单位组，是比随机单位组设计多一个单位组的设计。
在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全单位组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，试验处理数=横行单位组数=直列单位组数=试验处理的重复数。
在对拉丁方设计试验结果进行统计分析时，由于能将横行、直列二个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而拉丁方设计的试验误差比随机单位组设计小，试验精确性比随机单位组设计高。
一、拉丁方简介（一）拉丁方以n个拉丁字母A，B，C……，为元素，作一个n阶方阵，若这n 个拉丁方字母在这n阶方阵的每一行、每一列都出现、且只出现一次，则称该n阶方阵为n×n 阶拉丁方。
例如：A B B AB A A B为2×2阶拉丁方，2×2阶拉丁方只有这两个。
A B CB C AC A B3×3阶拉丁方。
第一行与第一列的拉丁字母按自然顺序排列的拉丁方，叫标准型拉丁方。
3×3阶标准型拉丁方只有上面介绍的1种，4×4阶标准型拉丁方有4种，5×5阶标准型拉丁方有56种。
若变换标准型的行或列，可得到更多种的拉丁方。
在进行拉丁方设计时，可从上述多种拉丁方中随机选择一种；或选择一种标准型，随机改变其行列顺序后再使用。
（二）常用拉丁方在动物试验中，最常用的有3×3，4×4，5×5，6×6阶拉丁方。
下面列出部分标准型拉丁方，供进行拉丁方设计时选用。
其余拉丁方可查阅数理统计表及有关参考书。
3×3 4 × 4（1）（2）（3）（4）A B C BCACABABCDBADCCDBADCABABCDBCDACDABDABCABCDBDACCADBDCBAABCDBADCCDABDCBA5 × 5（1）（2）（3）（4）A B C D EBADECCEABDDCEABEDBCAABCDEBAECDCDBEADEABCECDABABCDEBAECDCEDBADCAEBEDBACABCDEBADECCDEBADEACBECBAD6 × 6ABCDEFBFDACECDEFABDCFEBAEABCFDFEABDC二、拉丁方设计方法在畜牧、水产等动物试验中，如果要控制来自两个方面的系统误差，且试验动物的数量又较少，则常采用拉丁方设计。
拉丁方实验设计例子
拉丁方实验设计例子【篇一：拉丁方实验设计例子】一、拉丁方格二、标准拉丁方格三、n阶拉丁方格的个数四、正交拉丁方格五、拉丁方格在安排试验中的应用六、几点说明七、拉丁方试验的直观分析八、拉丁方试验的方差分析一、拉丁方格 1.定义：用列的方阵，使每行每列中每个字母都只能出现一次，这样的方阵叫r阶拉丁方或rr拉丁方。
2.n阶拉丁方格二、标准拉丁方格1。
定义：方格的第一行和第一列按拉丁字母顺序排列。
44标准拉丁方有4个abcd abcd abcd abcd badc badc bcdabdac cdba cdab cdab cabd dcab dcba dabc dcba （ii）（iii）（iv）三、n阶拉丁方格的个数一、方法：每个拉丁方格可用标准拉丁方格对行号或列号随机化排列方法得到其它符合要求的拉丁方格二、操作： 1.选中一个标准拉丁方格，编上行号或列号 2.固定行号，列号用不同排列得到。
有n!种 3.固定第二步得到的n!个方格的列号及第一行行号其它行用不同排列生成(n-1)!方格三、n阶拉丁方格的个数 4.计算总数s (n-1)!k为标准拉丁方格个数三、实例：3!=576三、3阶拉丁方格的个数:12 (12)四、正交拉丁方格各出现一次）四、正交拉丁方格定理：在nxn方格中，当n(>2)为素数或素数的幂时就有n-1个正交拉丁方格特例：n=2时，无n=3时，有n-1=2个n=4时，有n-1=3个：2 n=5时，有n-1=4个n=6时，没有：不为素数或素数的幂 n=7时，有n-1=6个 n=8时，有n-1=7个：23x3，4x4正交拉丁方格系3x3 4x4 iiiii 123 123 1234 1234 1234231 312 2143 3412 4321 312 231 3412 4321 2143 4321 2143 3412 五、拉丁方格在安排试验中的应用例1：考察abc三种不同水稻品种对亩产量的影响，需安排“单因素三水平”试验在同样精度下可减少试验次数；在同样试验次数下可提高结论的准确性例2：生产某种染料需三种原料：a-硫磺，b- 烧碱，c-二硝基，每种原料均取四个水平，要找一个最好的配方，使质量又好，成本又低，应怎样安排试验？全面试验：4 =64次先考虑a，b两因素的全面试验，共16次五、拉丁方格在安排试验中的应用再安排c：在4x4中取一个正交拉丁方格，如取第i个。
拉丁方设计
拉丁方设计--——--—--——-—----————--——-—--———-—--——---———--------—-———-——-———-“拉丁方”的名字最初是由R、A、Fisher给出的。
拉丁方设计（latin square design）是从横行和直列两个方向进行双重局部控制,使得横行和直列两向皆成单位组，是比随机单位组设计多一个单位组的设计。
在拉丁方设计中,每一行或每一列都成为一个完全单位组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，试验处理数=横行单位组数=直列单位组数=试验处理的重复数。
在对拉丁方设计试验结果进行统计分析时，由于能将横行、直列二个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而拉丁方设计的试验误差比随机单位组设计小,试验精确性比随机单位组设计高。
拉丁方设计又叫平衡对抗设计(baIanced design)、轮换设计.这三个名称是从其模式、作用和方法三个不同的角度来说明这种设计的意义。
所谓平衡对抗设计，是指在实验中，由于前一个实验处理往往会影响后一个实验处理的效果，而该实验设计的作用就在于提供对实验处理顺序的控制，使实验条件均衡，抵消由于实验处理的先后顺序的影响而产生的顺序误差，因而也可称之为抵消法设计。
所谓轮换设计，是指在实验中，由于学习的首因效应，先实验的内容，被试容易记住；又因为学习的近因效应，对于刚刚学过的内容，被试回忆的效果一般也较好。
因此、在实验方法上，有必要使不同实验条件出现的先后顺序轮换，使情境条件以及先后顺序对各个实验组的机会均等，打破顺序界限。
所谓拉丁方设计，是指平衡对抗设计的结构模式，犹如拉丁字母构成的方阵。
例如四组被试接受A、B、C、D四种处理，其实验模式为：上述模式表可以看出,每种处理即表中的字母在每一行和每一列都出现了一次而且仅出现了一次。
像这样的一个方阵列就称为一个拉丁方。
要构成一个拉丁方，必须使行数等于列数，并且两者都要等于实验处理的种数。
拉丁方实验设计
拉丁方实验设计
拉丁方实验设计是一种统计学实验设计方法，旨在降低实验误差。
该设计方法是以拉丁方为基础，将实验单位划分为各个水平组合，以
便在尽可能短的时间内获得最大的实验信息。
具体地说，拉丁方实验设计将需要测试的因素按照一定规律排列
在一个正方形矩阵中，并通过交叉实验来消除任何样本批次之间的变化，从而控制实验误差的影响。
拉丁方实验设计可适用于各种实验类型，包括农业、医学、社会科学等领域。
在实验设计方面，拉丁方实验设计具有许多优点，例如可以简化
数据分析、提高实验效率、降低实验成本等。
同时，拉丁方实验设计
也需要根据实验目的和研究问题来针对性地进行合理设计，以实现最
佳实验效果。
总之，拉丁方实验设计是一种行之有效的统计学实验设计方法，
可以有效控制和降低实验误差，提高实验效率和数据分析的准确性，
适用于各种实验类型。
第七章拉丁方设计PPT优秀课件
2、N阶拉丁方格 ➢ 2阶或2×2拉丁方AB来自BAABC BCA CAB
➢ 3阶或3×3拉丁方
AB CD BCDA CDAB DA BC
➢ 4阶或4×4拉丁方
一、拉丁方设计的特点
三、输出结果分析 按SPSS输出表格分析
（一）优点
1、每一横行或直行都成为一个区组(或重复)，每一处 理在每一横行或每一直行只能出现一次，而且随机 排列。
2、处理数、重复数、横行数、直行数均相等。 3、由于从两个方向分成区组，具有双重环境差异的控 制作用。 4、试验误差小，具有高的精确度。 （二）缺点 1、拉丁方的处理数目常受到限制，一般用于5-8个处理 的试验。 2、缺乏随机区组设计的灵活性。 3、处理较少时，要采用复拉丁方，如3个（3×3）及2 个（4×4）拉丁方。
1 EBDAC 2 DACBE 3 BDECA → 4 CEADB 5 ACB ED
1 DACBE 2 CEADB 3 ACB ED 4 BDECA 5 EBDAC
（3）随机决定各字母代表的处理。将5个处理编 号，抽签得到随机数列4、1、5、2、3，与A、 B、C、D、E相对应，即A-4，B-1，C-5，D-2， E-3，将字母换成处理代号。
二、拉丁方设计 1、标准方和共轭方 （1）标准方：拉丁方第一行和第一列均为顺序排
列的拉丁方。例如3×3拉丁方，只有一个标准方。 如图
AB C
BC A
CA B
思考
4×4标准拉丁方有几个？
N阶拉丁方格的个数
计算总数S
实例 r=2时，K=1，S=1·2! ·1！=2 r=3时，K=1，S=1·3! ·2！=12 r=2时，K=1，S=4·4! ·3！=576
第三节拉丁方设计讲义
SS种系=
5
－115736.04=375.76
3932+3392+3472+3112+3112
SS笼子=
5
－115736.04=908.16
SS误差=4982.96－2690.96－375.76－908.16=1008.08
列方差分析表，填入离差平方和并计算相应的自 由度υ、均方MS和F值，得表4-12。
各部分离差平方和、自由度、均方、F值的计 算与随机单位组设计的一样，本例：
C= 17012 =115736.04 25
SS总=120719－115736.04=4982.96
2732+3082+3192+3912+4102
SS剂量=
5
－115736.04=2690.96
3352+3382+3202+3312+3772
（2）计算检验统计量（F值）
1）离差平方和的分解：根据变异来源， 拉丁方设计资料总的离差平方和（SS总）可 分解为SS处理、SS列和SS行及SS误差四部分。且
SS总=SS处理+SS列+SS行+SS误差
2）列方差分析表，计算各离差平方和SS，自 由度υ，均方MS和F值：其中Xk为第k种处理小计， Xi为第i行小计，Xj为第j列小计，Xij为第i行第j列 观察值，校正数C=（∑Xij）2/r2，r为拉丁方的阶， 即行数、列数和处理数。
（3）查F值表，确定P值，下结论。本
例υ处理=4，υ误差=12，查附表10（F界值表） 得，F0.05(4，12)=3.26,F0.05(4,12)=5.67。因F处 理＞F0.01(3,12)，故P＜0.01。同理，种系间、 笼子间P＞0.05。
临床试验设计拉丁方设计的原则
临床试验设计拉丁方设计的原则临床试验设计——拉丁方设计的原则在临床试验中，试验设计是保证研究的可靠性和有效性的关键因素之一。
拉丁方设计是一种常见且有效的试验设计方法，它能够减少试验的变异性，提高试验结果的可靠性。
本文将介绍拉丁方设计的原则和其在临床试验设计中的应用。
一、拉丁方设计的原则拉丁方设计是一种平衡设计，它基于以下几个原则进行设计：1. 随机化原则：拉丁方设计的最基本原则是随机分配。
在试验中，将参与者随机分为不同的组，以减少实验结果的偏倚。
通过随机分组，可以保证每个参与者的基本特征在各组之间是相似的，从而降低因干预因素引起的结果差异。
2. 平衡原则：拉丁方设计的目的是减少试验的变异性，提高试验的可靠性。
为了实现平衡，拉丁方设计要求在每个试验组中，每个处理条件的应用次数是相等的。
通过平衡的设计，可以降低由于处理条件引起的结果差异，提高试验的可比性。
3. 交叉设计原则：拉丁方设计是一种交叉设计，即每个参与者都会接受多个处理条件的干预。
通过交叉设计，可以减少干扰因素的影响，提高试验结果的准确性。
同时，交叉设计也能够减少研究所需的样本量，提高试验的效率。
二、拉丁方设计在临床试验设计中的应用拉丁方设计在临床试验设计中有着广泛的应用。
下面将介绍其在不同类型临床试验中的应用情况。
1. 药物临床试验：在药物临床试验中，拉丁方设计可以用于比较不同剂量的药物或不同治疗方案的效果。
通过将参与者随机分为不同的组，每个组接受不同的药物剂量或治疗方案，可以减少实验结果的偏倚，提高试验的可靠性。
2. 疫苗临床试验：在疫苗临床试验中，拉丁方设计可以用于比较不同疫苗接种方案的效果。
通过将参与者随机分为不同的组，每个组接受不同的疫苗接种方案，可以减少实验结果的偏倚，提高试验的可靠性。
3. 诊断试验：在诊断试验中，拉丁方设计可以用于比较不同诊断方法的准确性。
通过将参与者随机分为不同的组，每个组接受不同的诊断方法，可以减少实验结果的偏倚，提高试验的可靠性。
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拉丁方设计-----------------------------------------------------------------“拉丁方”的名字最初是由R、A、Fisher给出的。
拉丁方设计（latin square design）是从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成单位组，是比随机单位组设计多一个单位组的设计。
在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全单位组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，试验处理数=横行单位组数=直列单位组数=试验处理的重复数。
在对拉丁方设计试验结果进行统计分析时，由于能将横行、直列二个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而拉丁方设计的试验误差比随机单位组设计小，试验精确性比随机单位组设计高。
拉丁方设计又叫平衡对抗设计(baIanced design)、轮换设计。
这三个名称是从其模式、作用和方法三个不同的角度来说明这种设计的意义。
所谓平衡对抗设计，是指在实验中，由于前一个实验处理往往会影响后一个实验处理的效果，而该实验设计的作用就在于提供对实验处理顺序的控制，使实验条件均衡，抵消由于实验处理的先后顺序的影响而产生的顺序误差，因而也可称之为抵消法设计。
所谓轮换设计，是指在实验中，由于学习的首因效应，先实验的内容，被试容易记住；又因为学习的近因效应，对于刚刚学过的内容，被试回忆的效果一般也较好。
因此、在实验方法上，有必要使不同实验条件出现的先后顺序轮换，使情境条件以及先后顺序对各个实验组的机会均等，打破顺序界限。
所谓拉丁方设计，是指平衡对抗设计的结构模式，犹如拉丁字母构成的方阵。
例如四组被试接受A、B、C、D四种处理，其实验模式为：上述模式表可以看出，每种处理即表中的字母在每一行和每一列都出现了一次而且仅出现了一次。
像这样的一个方阵列就称为一个拉丁方。
要构成一个拉丁方，必须使行数等于列数，并且两者都要等于实验处理的种数。
在只有两个实验处理的情况下，通常采用的平衡对抗设计是以ABBA的顺序来安排实验处理的顺序。
或者把单组被试分为两半．一半按照ABBA的顺序实施处理，另一半按照BAAB 的顺序实施处理。
一、拉丁方简介（一）拉丁方—— 以n 个拉丁字母A ，B ，C ……，为元素，作一个n 阶方阵，若这n 个拉丁方字母在这n 阶方阵的每一行、每一列都出现、且只出现一次，则称该n 阶方阵为n ×n 阶拉丁方。
例如：2×2阶、3×3阶拉丁方。
第一行与第一列的拉丁字母按自然顺序排列的拉丁方，叫标准型拉丁方。
3×3阶标准型拉丁方只有上面介绍的1种，4×4阶标准型拉丁方有4种，5×5阶标准型拉丁方有56种。
若变换标准型的行或列，可得到更多种的拉丁方。
在进行拉丁方设计时，可从上述多种拉丁方中随机选择一种；或选择一种标准型，随机改变其行列顺序后再使用。
（二）常用拉丁方——在动物试验中，最常用的有3×3，4×4，5×5，6×6阶拉丁方。
下面列出部分标准型拉丁方，供进行拉丁方设计时选用。
其余拉丁方可查阅数理统计表及有关参考书。
二、拉丁方设计方法在畜牧、水产等动物试验中，如果要控制来自两个方面的系统误差，且试验动物的数量又较少，则常采用拉丁方设计。
下面结合具体例子说明拉丁方设计方法。
【例12.4】为了研究5种不同温度对蛋鸡产蛋量的影响，将5栋鸡舍的温度设为A 、B 、C 、D 、E ，把各栋鸡舍的鸡群的产蛋期分为5期，由于各鸡群和产蛋期的不同对产蛋量有较大的影响，因此采用拉丁方设计，把鸡群和产蛋期作为单位组设置，以便控制这两个方面的系统误差。
拉丁方设计步骤如下：（一）选择拉丁方选择拉丁方时应根据试验的处理数和横行、直列单位组数先确定采用几阶拉丁方，再选择标准型拉丁方或非标准型拉丁方。
此例因试验处理因素为温度，处理数为5；将鸡群作为直列单位组因素，直列单位组数为5；将产蛋期作为横行单位组因素，横行单位组数亦为5，即试验处理数、直列单位组数、横行单位组数均为5，则应选取5×5阶拉丁方。
本例选取前面列出的第2个（二）随机排列在选定拉丁方之后，如是非标准型时，则可直接按拉丁方中的字母安排试验方案。
若是标准型拉丁方，还应按下列要求对横行、直列和试验处理的顺序进行随机排列。
3×3标准型拉丁方：直列随机排列，再将第二和第三横行随机排列。
4×4标准型拉丁方：随机选择4个标准型拉丁方中的一个，然后再将横行、直列及处理都随机排列。
下面对选定的5×5标准型拉丁方进行随机排列。
先从随机数字表（Ⅰ）第22行、第8列97开始，向右连续抄录3个5位数，抄录时舍去“0”、“6以上的数”和重复出现的数，抄录的3个五位数字为：13542，41523，34521。
然后将上面选定的5×5拉丁方的直列、横行及处理按这3个五位数的顺序重新随机排列。
1、直列随机将拉丁方的各直列顺序按13542顺序重排。
3、把5种不同温度按第三个5位数34521顺序排列即：A=3，B=4，C=5，D=2，E=1，也就是说，在拉丁方中的A表示第3种温度，B表示第4种温度等，依次类推。
从而得出5×5拉丁方设计，如表12-8所示。
注：括号内的数字表示温度的编号由表12-8可以看出，第一鸡群在第Ⅰ个产蛋期用第2种温度，第二鸡群在第Ⅰ个产蛋期用第1种温度，等等。
试验应严格按设计实施。
三、试验结果的统计分析拉丁方设计试验结果的分析，是将两个单位组因素与试验因素一起，按三因素试验单独观测值的方差分析法进行，但应假定3个因素之间不存在交互作用。
将横行单位组因素记为A，直列单位组因素记为B，处理因素记为C，横行单位组数、直列单位组数与处理数记为r，对拉丁方试验结果进行方差分析的数学模型为：（I=j=k=1，2，…，r）（12-3）式中：μ为总平均数；为第I 横行单位组效应；为第j 直列单位组效应，为第k处理效应。
单位组效应、通常是随机的，处理效应通常是固定的，且有；为随机误差，相互独立，且都服从N（0，σ2）。
注意：k不是独立的下标，因为I、j一经确定，k亦随之确定。
平方和与自由度划分式为：SS T = SS A+SS B+SS C+SS edf T = df A+df B+df c+df e（12-4）【例12.4】的试验结果如表12-9所示。
产蛋期鸡群横行和x I.一二三四五ⅠⅡⅢⅣⅤD（23）A（22）E（20）B（25）C（19）E（21）C（20）A（25）D（22）B（20）A（24）E（20）B（26）C（25）D（24）B（21）D（21）C（22）E（21）A（22）C（19）B（22）D（23）A（23）E（19）108105116116104直列和x.j109 108 119 107 106 x..=549 注：括号内数字为产蛋量温度A B C D Ex（k）11623.2 11422.810521.011322.610120.2现对表12-9资料进行方差分析。
1、计算各项平方和与自由度矫正数C=x2../r2=5492/52=12056.04总平方和 SS T =Σx 2ij(k)-C=232+212+……+192-12056.04= 12157-12056.04=100.96 横行平方和SS A =Σx 2I./r- C =(1082+1052+……+1042)/5-12056.04=27.36直列平方和SS B =Σx 2.j/ r - C =(1092+1082+……+1062)/5-12056.04=22.16处理平方和SS C =Σx 2(K)/ r - C=(1162+1142+……+1012)/5-12056.04=33.36误差平方和SS e= SS T- SS A- SS B- SS c=100.96-33.36-27.36-22.16= 18.08总自由度df T= r 2-1=52-1=24横行自由度df A= r-1=5-1=4直列自由度df B= r-1=5-1=4处理自由度df C= r-1=5-1=4误差自由度df e=df T-df A-df B-df C=(r-1)( r-2)=(5-1)(5-2)=122、列出方差分析表，进行F检验表12-11 表12-9资料的方差分析表变异来源SS df MS F F0.05F0.01横行间直列间温度间误差27.3622.1633.3618.08444126.845.548.341.504.56*3.69*5.56**3.263.263.265.415.415.41总变异100.96 24经F检验，产蛋期间和鸡群间差异显著,温度间差异极显著。
因在拉丁方设计中，横行、直列单位组因素是为了控制和降低试验误差而设置的非试验因素，所以即使显著一般也不对单位组间进行多重比较。
下面对不同温度平均产蛋量间作进行多重比较。
3、多重比较列出多重比较表，见表12-12。
表12-12 不同温度平均产蛋量多重比较表（q法）温度平均数-20.2 -21 -22.6 -22.8A B D C E 23.222.822.621.020.23.0*2.6*2.4*0.82.21.81.60.60.20.4温度平均数标准误为:由df e=12和k=2，3，4，5从q值表查得临界q值：q0.05和q0.01,并与相乘得值，列于表12-13。
df e k q0.05q0.01LSR0.05LSR 0.0112 23453.083.774.204.514.325.045.505.841.692.072.312.482.382.773.033.21多重比较结果表明：温度A、B、D平均产蛋量显著地高于E，即第3、4、2种温度的平均产蛋量显著高于第1种温度的平均产蛋量，其余之间差异不显著。
第1种和第5种温度平均产蛋量最低。
四、拉丁方设计的优缺点（一）拉丁方设计的主要优点1、精确性高拉丁方设计在不增加试验单位的情况下，比随机单位组设计多设置了一个单位组因素，能将横行和直列两个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而试验误差比随机单位组设计小，试验的精确性比随机单位组设计高。
2、试验结果的分析简便（二）拉丁方设计的主要缺点因为在拉丁设计中，横行单位组数、直列单位组数、试验处理数与试验处理的重复数必须相等，所以处理数受到一定限制。
若处理数少，则重复数也少，估计试验误差的自由度就小，影响检验的灵敏度；若处理数多，则重复数也多，横行、直列单位组数也多，导致试验工作量大，且同一单位组内试验动物的初始条件亦难控制一致。
因此，拉丁方设计一般用于5-8个处理的试验。