小样本基线
EP10小样本实验设计
幻灯片1小样本实验设计幻灯片2小样本研究的类型●个案研究c a s e s t u d y在较长时间内追踪个别被试的行为，然后用收集一个或少数几个被试的大量行为事实来论证某些理论或规律。
●小样本实验研究：一种具有前测的重复测量设计，前测用以提供或建立基线。
●此法将实验方法中的控制法和个案研究法结合形成，比个案研究更严密。
幻灯片3小样本研究的优点●被试数量少，节省时间和精力；●有利于研究特定实验处理在个别被试的应用或临床问题的探讨（如训练灵长类动物使用信号语言的研究；训练有心理障碍的儿童克服某种障碍）；●可以对个别被试实施详细的观测，获取丰富的资料数据；●无须在被试间分派处理条件或区分控制；●结果无须使用平均数表示，比较直观，外部效度高。
幻灯片4小样本研究的缺点●结果概括有局限性；●对同一被试长期重复测验，费时长；●长期重复测验可能造成练习效应；●无法研究多个自变量的交互作用。
幻灯片5小样本实验设计●1、基线阶段：预测在无处理时被试未来的行为●2、处理阶段：将此阶段的行为与即现阶段的行为进行比较，从而考察处理的效果。
幻灯片6小样本设计的类型●1、A-B设计●2、A-B-A设计●3、A-B-A-B设计●4、多基线设计幻灯片71、A-B设计●A——基线测量；B——处理●先进行基线测量，接着实施实验处理，然后后测。
●前测和处理重复的次数相同●前测和处理阶段的测试以固定的间隔时间进行●可用于纠正不良行为●例：H a l l（1971）消除儿童课堂干扰行为的研究。
幻灯片8幻灯片9●评价：做出因果判断时推断力最弱的设计之一。
●如果A测量和B测量的均值之间差异显著，可以推断从基线阶段到处理阶段发生了变化，但难以将此变化归于处理的作用，因为不能够排除其他因素的影响。
（如：处理阶段发生的其他事件或基线测试的影响）幻灯片102、A-B-A设计●对被试做处理前和处理后测试。
●（第一个A阶段）测试被试在所研究行为上的基线水平●（B阶段）基线达到稳定时，引入处理并测试研究行为的水平●（第二个A阶段）在有处理条件下，行为水平达到稳定时，撤去处理，再测试在无处理水平下的行为水平。
基线资料均衡性检验存在的问题与探讨
基线资料均衡性检验存在的问题与探讨*王永吉1 蔡宏伟2△ 夏结来1△ 李婵娟1 蒋志伟1 陈冬1【摘要】【提要】目的选择恰当的均衡性检验方法，探讨均衡性检验的必要性。
方法采用Monte Carlo模拟比较假设检验和标准化差异检验基线资料均衡性的能力。
结果随机化研究中，大样本情况下出现不均衡的可能性很小;而在样本量相对较小的情况下，很难保证基线资料的均衡性。
结论标准化差异是一种有效的均衡性检验方法。
非随机化研究中，均衡性检验必不可少;随机化研究中，样本相对较小情况下也需要作均衡性检验。
【期刊名称】中国卫生统计【年(卷),期】2011(028)002【总页数】3【关键词】【关键词】标准化差异假设检验均衡 Monte Carlo模拟均衡性原则是指除了处理因素不同外，其他对观察结果有影响的因素应尽量一致〔1〕。
组间基线资料的均衡性是为了保证反应变量观察结果的组间可比性，以便在相似的基线条件下考察处理因素对观察结果的真实影响。
目前基线资料均衡性的检验方法常用的是假设检验。
随机化是假设检验应用的前提，只有满足了随机化原则的资料才能应用假设检验做统计推断。
在非随机化研究中用假设检验来检验基线资料的均衡性显然是不合理的;虽然随机化分组在大样本的情况下能较好的保持组间均衡性〔2〕，但在样本量相对较小的情况下即使采用了随机化分组也有较大的可能出现组间基线资料不均衡。
另外文献报道了其他的检验基线资料均衡性方法，如描述性统计、图示法(如Q-Q图、箱式图)、标准化差异(standardized difference)和方差比(variance ratios)等〔3〕，其中标准化差异在近年的研究中应用较多〔4〕。
本文的目的是通过理论阐述与模拟研究探讨均衡性检验必要性的问题，以及如何选择恰当的统计方法有效地评价组间的不均衡性。
假设检验与标准化差异的适用性假设检验的目的是通过样本对总体进行推断，而基线均衡性比较的目的是比较样本间的可比性，因此前者的意义在总体层面，后者的意义则在样本层面上。
脑—机接口系统组成概述
脑—机接口系统组成概述刘方毅;李方博【摘要】近年来,脑—机接口技术得到了长足的进步与发展.本文在已有相关工作基础之上,介绍脑际接口系统的主要组成,并对组成部分涉及到的关键技术做了介绍与总结,对脑电信号的采集、信号预处理、特征提取和特征分类等技术做了阐述,最后对脑机接口在生活和军事方面的应用进行了展望.【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2017(000)021【总页数】2页(P72-73)【关键词】脑-机接口;脑电信号;预处理;特征提取;特征分类【作者】刘方毅;李方博【作者单位】武警工程大学;武警工程大学【正文语种】中文脑-机接口( brain-computer interface,BCI) 是通过脑神经活动与外界交流的一种交流方式,它绕开了人类神经末梢和肌肉等通常的信息通道,通过分析脑信号将用户的运动等意图转换为语言、设备的控制输入量等,使用户直接通过脑信号与外面的环境进行实时的交互[1].上世纪70年代,加州大学洛杉矶分校,J. J. Vidal博士在他的论文中首先提出了脑-机接口这一概念,来评估利用脑电信号的可行性[2],这是一个涉及神经科学、心理学、信号检测、信号处理和其他技术等多种学科的交叉学科.基本的BCI系统框架如图1所示,该系统主要由信号采集、信号处理、输出设备等部分组成,下面就BCI系统的各组成部分及涉及的关键技术做以阐述与介绍.信号采集系统包括记录电极、信号隔离放大器、滤波器和模拟数字转换器等部分.它的作用是采集来自大脑的生物电信号,将其转换成数字信号作为计算机的输入控制信号,也就是脑-机接口系统的输入信号.目前电极记录方式最常采用的是植入式电极与头皮电极两种.植入式电极是通过外科手术将微电极植于颅内记录脑电信号.它具有较高的空间与频率分辨率、定位性好、记录信号的信噪较高且电极有较好的位置稳定性等优点.但植入式对大脑有创伤,适用于严重的瘫痪病人.头皮电极则是通过把电极直接贴在头皮上来记录脑电信号,和医学检测脑电图的方法相同.由于头皮电极检测具有无创性,检测方法简单.头皮电极距离神经元距离较远,所以分辨率较低,头皮记录的脑电信号较小,噪声大.信号处理模块是通过对脑电信号进行适当的处理以求识别出用户的操作意图,提取能体现用户主观动作意识的特征参数并通过算法将之转换为控制外围设备的指令.包括信号预处理、特征提取、特征分类.脑电信号本身十分微弱并且极易受其他信号(如肌电信号)污染,使用EEG记录下的脑电信号信噪比不高,因此在进行特征提取前会进行预处理,主要作用是消除干扰,提高信噪比.在此主要有空间滤波、频域的带通滤波、去除眼电、基线校正等. (1)空间滤波.对于多通道信号,空间滤波对于去除高频噪声干扰提高信噪比起着重要作用.主要是通过多导联EEG信号的加权组合来获得较高信噪比的特征信号,提高分类性能.常见的空间滤波方法包括普通平均参考(Common Average Reference, CAR),小拉普拉斯参考(Small Laplacian Reference),大拉普拉斯参考(Large Laplacian Reference).实验结果表明,CAR和大拉普拉斯参考的分类结果最好. (2)频域带通滤波由于运动想象发生的脑电信号频带具有规律性,分析过宽的频带会混入干扰信号,因此,为了提高信噪比,在预处理中进行带通滤波.滤波器主要有无限长脉冲响应滤波器(IIR)和有限长脉冲响应滤波器(FIR).特征提取是从经过了预处理和数字化处理的脑电信号中提取少量能反应使用者意图的特征向量,来作为分类器的输入[3],常用的特征提取方法有频域、时域、时频域等.3.2.1 频域分析方法频域分析方法主要由功率谱估计、双谱分析、自回归参数模型估计等.(1)功率谱估计是频域分析的主要手段之一,它主要是从频率的角度直观地观察脑电节律的分布情况,但其方差特性不好,且数据较长时,估计值沿频率值的起伏比较剧烈.(2)相对于功率谱估计,双谱分析优越之处在于针对一些不同生理状态下的脑信号,有些功率谱很相似,双谱结构却出现明显差异;其缺点是要求信号至少三阶平稳,只对短数据脑信号才有意义.(3)自回归参数模型谱估计由于其模型中的系数较易求解,且对数据处理能得到高分辨率的谱分析结果,特别是对脑信号作动态特性分析更显优越,因此在脑信号分析中得到了广泛的应用.在自回归模型谱估计技术中常用的准则有信息论准则、最终预测误差准则等,求取系数常用的算法有最小二乘法等.3.2.2 时域分析方法时域分析方法主要是提取脑电信号的一些波形特征,提取到的特征物理意义明确、直观性强,主要由幅值检测、方差分析、均值分析、过零截点分析、相关分析、直方图分析等手段.3.2.3 时频域分析方法常用的时频分析方法有短时Fourier变换、小波变换和Hilbert-Huang变换. (1)短时Fourier变换反映的是围绕t的频率分布[4].为了研究信号在时间t内的特征,可加强该时间的信号,压缩其他时间的信号.这个可以通过信号乘以窗函数来实现.由于加窗后的信号加强了围绕时间t的信号,对于截取的信号仍认为是平稳的,因此,短时Fourier变换这种方法只适用于缓变信号的分析.(2)小波变换.小波变换是一种多尺度的信号分析方法,具有良好的时频局部化特性,非常适合分析非平稳脑电信号的瞬时特性和时变特性.通过小波变换可以较好提取时间定位良好的不同节律脑信号,为脑信号动态分析与分类提供新依据.(3)Hilbert-Huang变换.1998年,黄鄂博士等提出一种针对非平稳信号的时频分析方法--希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT),通过经验模态分解方法得到一系列内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF).IMF的特点使得通过希尔伯特变换得到的瞬时频率既有数学上的意义,也有了物理上的意义[5].对IMF进行希尔伯特变换可获得信号的时间-频率-振幅(能量)分布,也就是希尔伯特(能量)谱.希尔伯特谱在频域和时域上都有良好的分辨率,并且三维的分布能够反映出信号的内在本质特征.特征分类是基于脑电信号根据不同的运动或意识能使脑电活动产生不同响应的特性,确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系.常用的特征分类方法有线性判别分析、贝叶斯-卡尔曼滤波、人工神经网络、支持向量机等.(1)在线性判别分析中,先为每一类建立概率密度方程式模型,通过学习一个适当的超平面达到对两类特征较好分类的目的,其优点是计算相对简单,缺点是对于复杂的非线性EEG数据的分类效果不理想.(2)贝叶斯-卡尔曼滤波是一种经验估值方法,根据特征向量在不同的类别下的后验概率来判断所属类别,即该该特征向量属于使其具有最大后验概率的类别[6].把脑电信号转变成为响应的感知状态的概率,因此可以接受不同状态间以及一系列训练所产生的脑电之间的衔接存在非平稳性.(3)人工神经网络在BCI系统中应用最为广泛,其应用简单,参数选择简单,分类结果准确率较高,但也存在一些缺点,由于其优化目标是基于经验的风险最小化,因而不能保证网络的泛化能力.(4)支持向量机也是通过学习一个合适的超平面来对两类特征进行分类,是基于结构风险最小化原则,保证学习机器具有良好的泛化能力,优点是解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等问题,缺点是速度相对较慢,需要大型数据分析时比较困难[7]. 脑机接口技术作为一种前沿的对外交流与控制方式经过近30年的快速发展其应用领域已经从最初的医疗康复拓展到方方面面.在交通领域中,可以利用脑机接口来实现无人驾驶等技术.在军事领域中,通过远程发送脑电控制信号来控制武器,不但可以提高作战信息化水平,还可以降低伤亡率.随着技术的不断完善和多学科的融合发展,脑机接口技术正在逐步应用于现实,造福人类.【相关文献】[1]Schalk G,Brunner P,Gerhardt LA,et al.Brain-computer interfaces(BCIs):detection insteadof classification.J Neurosci Methods.2008Jan 15:167(1):51-62.[2]王斐,张育中,宁延会,闻时光.脑-机接口研究进展[J].智能系统学报,2011,6(6):189-199.[3]赵慧,李远清.脑机接口技术研究概况[J].计算机技术与自动化,2006,25(4):115-118.[4]葛哲学,陈仲生.Matlab时频分析技术及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2006.[5]杨哂哂,李明.用Hilbert-Huang变换做时频分析的频率分辨率的实验研究[D].华东师范大学,2007.[6]Duda R O,Hart P E,Stork D G.Pattern Classi¯cation (2ndedition).New York:Wiley,2001.[7]徐宝国.基于脑电信号的人机接口技术研究[D].南京:东南大学,2009.。
教育统计学_第七、八章 抽样分布及总体平均数的推断
20 1
20 1
P(57.14 68.86) 0.99
答：该地区这一年高考数学平均分95%和99%的 置 信 区 间 分 别 为 58.72 至 67.28 分 之 间 和 57.14 至 68.86分之间。
3.大样本的情况：
当样本容量比较大，自由度在逐渐增大，这时的t分布 已经非常接近正态分布。这时可把t分布转成标准正态 分布来作处理。然后再作区间估计。
n
n
P( X 1.96 X 1.96 ) 0.95
n
n
要在一定可靠度上求出总体参数的置信区间的 上下限，需要以下条件：
1.要知道与所要估计的参数相对应的样本统计量的 值，以及样本统计量的理论分布；
2.要求出该种统计量的标准误；
3.要确定在多大的可靠度上对总体参数作估计，再 通过查某种理论概率分布表，找出与某种可靠度相 对应的该分布横轴上记分的临界值，才能计算出总 体参数的置信区间上下限。
三、 σ未知条件下总体平均数的区间估计
1.σ未知条件下总体平均数区间估计的基本原理 （1）当总体σ未知，总体呈正态分布，大样本或小
样本时
（2）或当总体σ未知，总体虽不呈正态分布，大样 本容量较大（n>30）时，样本平均数可以转换成t 值。
总体平均数95%置信区间为：
P(t X t ) 0.95
E(X )
第一节 抽样分布
2、容量为n的平均数在抽样分布上的标准差，等 于总体标准差除以n的方根。
X
n
第一节 抽样分布
3、从正态总体中，随机抽取的容量为n的一切可能 样本平均数的分布也呈正态分布。
4、虽然总体不呈正态分布，如果样本容量较大， 反映总体μ和σ的样本平均数的抽样分布，也接近于 正态分布。
基线审查样本量
基线审查样本量
基线审查样本量的确定通常是根据具体的研究目的、研究设计和统计考虑而定的。
基线审查是在实施一项研究、项目或计划之前进行的调查或评估，以了解在实施前的情况，作为未来评估变化的基准。
以下是一些常见的考虑因素：
1.总体大小：样本量的确定通常会考虑到研究或调查的总体大小。
大型总体可能需要更大的样本量来确保结果的代表性。
2.可接受的误差：误差是研究结果和真实情况之间的差异。
研究
者通常会规定一个可接受的误差水平，即期望的结果与真实情
况之间的最大差异。
3.置信水平：置信水平表示研究者对结果的信心水平，通常以百
分比表示。
例如，95%的置信水平表示研究者对结果的置信水平
为95%。
4.方差：方差是测量样本数据与样本均值之间差异的统计指标。
方差越大，通常需要更大的样本量来确保结果的稳定性。
5.研究设计：研究设计的不同可能需要不同的样本量。
例如，如
果采用随机对照试验设计，通常需要更多的样本。
6.实际可用资源：样本量的确定还需要考虑研究者实际可用的资
源，包括时间、人力、财力等。
通常，研究者会利用统计学中的样本量计算方法，如样本量计算公式或统计软件，来确定在给定置信水平和误差的条件下所需的样本量。
这个过程通常需要一定的统计知识或者专业人士的协助。
在研究计划
初期，与统计学家或研究方法专家合作，确保样本量的计算是合理的是很重要的。
[小学教育]小样本实验研究设计方法与思路
![[小学教育]小样本实验研究设计方法与思路](https://img.taocdn.com/s3/m/33922f92b8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2ba1.png)
刘勇、王涛：小样本实验研究设计方法与思路个案实验研究及小样本实验设计越来越被临床心理学工作者所重视，传统的大样本实验方法不能解决临床实验研究中存在的一些问题。
作为临床实践的各位工作者们也需要一套方法来证明自己的基本理论和实践的真实性与可行性。
本文在查阅相关大量文献资料的情况下，结合临床实践经验以及对实验方法的理解。
在化繁为简原则的指导下，为广大真正工作在临床心理咨询第一线的同行们提供一个参考。
希望广大课题组成员能从中获得一些启发，使我们的技术更具有科学性，使更多的人们从中受益。
一、问题的提出1．再实用的心理技术也需要验证性科学实验研究2006年12月，美国迈阿密大学王爱民教授应辽宁师范大学的特殊聘请暨辽宁师范大学杨丽珠教授的特别邀请，前来我校进行短期工作。
其中的一项重要内容就是要帮助辽宁师范大学心理咨询中心对正在使用的一套高效的心理技术进行科学研究方法上的升级。
我们都知道，由于金洪源教授及其所带领的研究生学习团队近年开发研究的心理学临床咨询治疗新技术，已经被大量的临床治疗事实证明是一套易学易用，简捷而高效的新的实用技术。
无论是对于广大咨询员，还是对于广大从中受益的来访者来说，它的高效、实用的特点已经是人所共知的事实。
为此，很多人对此不理解，认为多年多人用临床治疗事实明明白白地证明了的实用、高效技术，为什么要花很大的精力去搞什么科学实验方法上的检证证明？对于这个问题的回答其实可以从另一个角度进行回答，那就是科学与技术的关系。
科学是通过逻辑性、实证性所反映的客观事物的关系和规律的真理性的系统化知识体系。
我们知道心理学是一门科学，作为科学家族的一个成员，就要要求它具有科学上的一般特点。
科学是一个求“真”的过程，无限追求真理的过程。
科学本身有一套标准的研究范式。
要求每个学科本身对其研究过程，以及研究对象，进行可观察，可控制，可重复的实验研究。
也就是说对一某一现象不但描述它是什么，而且不要进行证明它肯定是什么。
小样本实验研究设计方法与思路
刘勇、王涛：小样本实验研究设计方法与思路个案实验研究及小样本实验设计越来越被临床心理学工作者所重视，传统的大样本实验方法不能解决临床实验研究中存在的一些问题。
作为临床实践的各位工作者们也需要一套方法来证明自己的基本理论和实践的真实性与可行性。
本文在查阅相关大量文献资料的情况下，结合临床实践经验以及对实验方法的理解。
在化繁为简原则的指导下，为广大真正工作在临床心理咨询第一线的同行们提供一个参考。
希望广大课题组成员能从中获得一些启发，使我们的技术更具有科学性，使更多的人们从中受益。
一、问题的提出1．再实用的心理技术也需要验证性科学实验研究2006年12月，美国迈阿密大学王爱民教授应辽宁师范大学的特殊聘请暨辽宁师范大学杨丽珠教授的特别邀请，前来我校进行短期工作。
其中的一项重要内容就是要帮助辽宁师范大学心理咨询中心对正在使用的一套高效的心理技术进行科学研究方法上的升级。
我们都知道，由于金洪源教授及其所带领的研究生学习团队近年开发研究的心理学临床咨询治疗新技术，已经被大量的临床治疗事实证明是一套易学易用，简捷而高效的新的实用技术。
无论是对于广大咨询员，还是对于广大从中受益的来访者来说，它的高效、实用的特点已经是人所共知的事实。
为此，很多人对此不理解，认为多年多人用临床治疗事实明明白白地证明了的实用、高效技术，为什么要花很大的精力去搞什么科学实验方法上的检证证明？对于这个问题的回答其实可以从另一个角度进行回答，那就是科学与技术的关系。
科学是通过逻辑性、实证性所反映的客观事物的关系和规律的真理性的系统化知识体系。
我们知道心理学是一门科学，作为科学家族的一个成员，就要要求它具有科学上的一般特点。
科学是一个求“真”的过程，无限追求真理的过程。
科学本身有一套标准的研究范式。
要求每个学科本身对其研究过程，以及研究对象，进行可观察，可控制，可重复的实验研究。
也就是说对一某一现象不但描述它是什么，而且不要进行证明它肯定是什么。
fh不分的学术说法
fh不分的学术说法
学术界常用的fh不分是指对实验组和对照组进行比较时，要尽量减少因基线数据差异所引起的影响。
本文将围绕fh不分展开，从一些常见的问题入手，探讨如何正确运用fh不分方法。
一、基线数据记录的重要性
基线数据是进行实验前，需要记录的各项指标数值，它代表了研究对象在未接受实验干预前的状态。
正确记录基线数据是进行fh不分研究的前提，它能减少实验组与对照组因基线数据差异而产生的影响。
二、随机分组的必要性
随机分组是将研究对象随机分配到实验组和对照组中的一种方法。
通过随机分组，各项基线数据能够在两组之间随机分布，从而减少因基线数据差异所引起的影响。
三、分层随机分组的优越性
分层随机分组能更好地控制因基线数据差异而产生的影响。
借助此方法，研究对象能按某些影响因素进行分层，然后再进行随机分组，从而保证各组之间基线数据的相似性和随机性。
四、协变量分析的优势
协变量分析是一种常用的多元线性回归分析方法，它能根据控制变量的不同进行分析，从而减少因基线数据差异所引起的影响。
对于需要在基线数据上进行调整的情况，此方法能给出更准确的结果。
五、fh不分在小样本下的运用
在小样本研究中，基线数据的差异更难以避免，因此需要更加精确地运用fh不分方法。
例如，在随机分组时，可以采用双盲分组、交叉设计等，从而取得更可靠的结果。
综上所述，fh不分方法是进行实验研究时必须要考虑到的问题。
正确记录基线数据、采用随机分组和协变量分析等方法能够减少因基线数据差异所产生的影响。
在小样本研究中需要更加精确地运用fh不分方法，以获得更可靠的结果。
《实验心理学》之多基线设计_毙考题
中公名师精讲《实验心理学》之多基线设计第二章心理实验的变量与设计第二节实验研究的设计三、小样本设计(二)多基线设计ABA设计得以顺利进行的一个前提是，B阶段的治疗效果应该是不持久的，因为只有这样，当治疗结束后，被试的行为才能回到治疗前的基线状态。
然而，事实上，这一前提经常是无法满足的，即治疗的痕迹很难消除而回到从前的状态。
基于此，研究者提出了多基线设计(如图2-4所示)。
图2-4 多基线设计轮廓图注：不同的人(被试间)或不同的行为(被试内)有长短不同的基线期，垂线指出了自变量(处理)何时被引进。
多基线设计的程序是：找到一个或若干个与所要研究的行为(或被试)接近的行为(或被试)，在不同时间内对它们引入同一自变量的处理(治疗)，也就是不同的行为(或不同的被试)在引入自变量之前有长短不等的基线期(图2-4中基线期在垂线的左边，处理期----引进自变量的时期----在垂线的右边)，从而可以将自变量的影响和时间的因素逐阶段地演示出来，以便于研究者终确定被试行为变化的真正原因和自变量处理的真实效果。
多基线设计的内在逻辑是：当一种行为或一个被试(比如图2-4中的A)正在接受处理时，另一种行为或另一个被试仍处于基线条件下(比如图2-3中的B)。
如果这种未受处理的行为在自变量引进之前(如图2-4中的A的垂线到B的垂线这段时间)保持稳定，然后随自变量的变化而变化，我们就可以认定，是自变量导致了该行为的改变，而不是一些碰巧在观察期内发生变化的其他因素。
多基线设计有被试内多基线设计和被试间多基线设计之分。
如果在几个不同的基线阶段比较同一被试的不同行为，那么就是被试内多基线设计(比如图2-4中A、B、C分别代表同一个被试的三种行为);如果在几个不同的基线阶段比较不同被试的同一行为，那么就是被试间多基线设计(比如图2-4中A、B、C分别代表三个被试)。
以上两种小样本设计(ABA设计和多基线设计)中，研究者没有运用推断统计来证实所得出的结论，只是通过对自变量的良好控制和因变量的反复测量，致使实验条件之间出现了明显差异，而使得统计推断略显得多余。
最小随机化方法
最小随机化方法最小随机化方法是一种动态随机化方法，主要用于临床试验的随机分配。
这种方法在控制混杂因素时，不必把患者分成过多的亚组，可以处理更多的预后分层因素和水平。
在小样本条件下，如 II 期和 III 期新药临床试验中，它可以比分层随机化方法处理更多的预后分层因素和水平，即使是在分层因素数目很大的时候仍能获得较为均衡的试验组。
此法能够从总体上综合考虑患者重要的基线因素，提高试验的均衡性和检验效能，在试验样本量不可能很大的情况下有其他随机化方法所不能匹及的优势。
最小随机化法的原理是入组新病例时，综合考虑已入组病例基线因素的分布情况，分别分析其进入各组可能造成预后因素分布的不平衡性，使新病例以更大的几率进入能够缩小组间差异的目标组，从而达到各试验组间均衡效果最好的目的。
根据预试验或实践经验给预后因素赋以相应的权重能使最小随机化法达到更好的均衡效果。
在多中心临床试验中，中心应该作为一个重要的预后因素参加分组，否则将会在推断试验结论时造成很大偏倚。
另外要注意的一点是：最小随机化法是一种非完全随机化方法。
实际上，其实真正符合传统统计检验方法条件的只有简单随机化方法，而区组随机化和分层随机化是非完全随机方法，但它们也使用了传统的统计方法作为后续的分析方法。
现阶段较推崇将传统的统计方法作为最小随机化的分析方法。
最小随机化法的实施过程如下：1. 运行宏程序，根据前14名病例特征分布情况计算第15名病例分组信息并存入原数据集中。
2. 根据前15名病例特征分布情况计算第16名病例分组结果并储存，以此类推，直至第20名病例。
3. 如此可适当降低人工操作频率，简化实施过程。
4. 本程序设定采用极差表示因素不平衡函数，若采用方差则需作相应更改；因素的权重和最优分配概率可根据实际情况在宏变量中定义。
5. 最优分配概率P的设定方法有多种。
P值大小没有绝对的设定规则，研究者可综合考虑组间均衡和预测难度的需要进行设定。
在多中心研究中，因预测难度大，P可取值为1，以实现均衡最大化。
小样本应用场景
小样本指的是数据集中样本数量较少的情况。
小样本问题在许多领域都很常见，例如医学、生物学、金融、自然语言处理等。
以下是一些小样本应用场景：
1. 医学诊断：在医学诊断中，可能会面临少量患者的数据，特别是对于罕见病或新型疾病的诊断。
利用小样本数据进行医学诊断需要精心设计的算法和模型。
2. 生物学研究：在生物学研究中，特别是在研究罕见物种或者稀有基因变异时，可能会面临小样本数据。
分析这些数据有助于理解生物多样性、基因组学、蛋白质组学等方面的问题。
3. 金融风险管理：在金融领域，特别是在个人信用评分或欺诈检测等方面，可能会面临小样本问题。
利用小样本数据来预测信用风险或者识别欺诈行为是金融机构的重要任务之一。
4. 自然语言处理：在自然语言处理中，对于一些特定领域的文本数据（如专业领域的文献、医学报告等），可能会遇到小样本数据的情况。
针对小样本数据的文本分类、命名实体识别等任务是自然语言处理中的挑战之一。
5. 图像识别：在图像识别领域，有时可能会面临对于特定物体或场景的识别任务，但是该物体或场景的样本数量较少。
例如，在医学影像中识别罕见病变，或者在安全监控中识别不寻常的行为。
在这些应用场景中，如何有效地利用小样本数据进行建模和分析是一个重要的挑战。
通常需要采用一些特殊的技术和方法，如迁移学习、数据增强、生成对抗网络（GANs）、半监督学习等来克服小样本数据带来的限制。
EMEA关于临床研究中基线协变量的考虑要点
发布日期20090415栏目化药药物评价>>临床安全性和有效性评价标题EMEA关于临床研究中基线协变量的考虑要点作者唐健元部门审评二部正文内容基线协变量是指受试者在服用试验用药物之前，预计会对主要变量分析产生重要影响的一个定性因素或一个定量变量。
这类变量可以是人口统计学变量如年龄和体重；也可以是疾病情况如病程或病情严重程度；还可以是一些疾病预后因素如通常认可的病理生理基础；当然还有一些其它因素如中心或研究者等。
基线协变量在临床试验期间有两个阶段需要考虑，一是在随机化过程中作为分层因素，其次是在分析过程中便于调整。
目前有许多不同的技术用于调整基线协变量，可以根据协变量和结局变量（outcome variable）的性质进行选择，例如当主要结局是定量时通常采用方差分析或协方差分析，如果主要结局是一个二元或分类变量时则采用Logistic回归，如果是时间－事件数据则可采用Cox回归。
一、设计考虑1分层事实上，随机化处理是为了使各个协变量水平在不同治疗组间得以均衡，它通常不被用来观察在此之后的不平衡。
如果某些不平衡趋于支持试验组则需特别关注。
分层随机通常用来减少治疗组间指定协变量水平内的不平衡可能，如“一般定性协变量”（generally qualitative covariates）或“分类定量协变量”（categorised quantitative covariates）。
以下其他原因也可采用分层设计：①平衡各治疗组间某个或多个相关特定预后协变量，以加强试验结果的可信性；②分层后可能会改善治疗效应的有效性评估，特别是对于小样本或中等规模的试验。
在随机化阶段分层和分析中调整协变量被视为是说明协变量的补充手段；③如果认为治疗效应在之前规定的亚组（如人种或年龄组）中确实存在明显差异，那么对这些亚组分层可以有助于解释这个治疗效应以及这些亚组的一致性。
这也有助于加强推理认为可能有较大获益的某些亚组分析的可信性。
提高小样本精度的方法
提高小样本精度的方法如何提高小样本精度在机器学习领域中，样本数据的数量往往对模型的精度有着重要的影响。
大样本数据集通常能够提供更多的信息，从而让模型更加准确。
然而，在实际应用中，我们有时面临的是小样本数据集，这给模型的训练带来了一定的挑战。
本文将介绍一些提高小样本精度的方法。
1. 数据增强技术数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，从而增加样本数量的方法。
常见的数据增强技术包括旋转、翻转、缩放、平移等操作。
这些操作可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
此外，还可以通过添加噪声、模糊等方式来模拟真实世界中的变化，使模型更加鲁棒。
2. 迁移学习迁移学习是指将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务中的方法。
在小样本情况下，可以使用预训练好的模型来提取特征，然后仅训练少量的参数。
这样可以利用大样本数据集的知识，提高小样本数据集的精度。
常用的预训练模型有VGG、ResNet、Inception等。
3. 优化算法调整优化算法对于模型的训练效果有着重要的影响。
在小样本情况下，可以尝试使用一些更加适合的优化算法，如Adam、RMSprop等。
这些算法在处理小样本数据集时能够更好地避免过拟合问题，并且收敛速度较快。
此外，还可以通过调整学习率、正则化等方式来优化模型的训练过程。
4. 模型结构设计模型的结构对于小样本数据集的训练效果有着重要的影响。
在小样本情况下，可以考虑使用一些轻量级的模型结构，如MobileNet、ShuffleNet等。
这些模型具有较少的参数量，能够更好地适应小样本数据集的特点。
另外，还可以通过添加注意力机制、残差连接等方式来增强模型的表达能力。
5. 数据策略选择对于小样本数据集，合理的数据策略选择也是提高精度的关键。
可以采用交叉验证、重采样等方式来充分利用有限的数据。
此外，还可以采用半监督学习、主动学习等方法来引入无标签数据，从而增加训练样本的数量。
6. 集成学习方法集成学习是指通过将多个模型的预测结果进行组合，从而提高模型的精度的方法。
社区高血压控制：方案及患者基线特点
社区高血压控制：方案及患者基线特点王增武，王文，王馨，陈伟伟，朱曼璐，胡盛寿，雷正龙，孔灵芝，刘力生，代表社区高血压控制项目组高血压不仅是发达国家，而且是发展中国家的主要公共健康问题。
它的危害不只是因为其本身可发展为高血压危象危及生命，还在于它是心肌梗死、脑卒中、充血性心力衰竭、。
肾脏病和外周血管疾病的主要危险因素。
据调查，我国疾病总死亡的第一位危险因素是高血压。
由于高血压等危险因素控制不佳，我国心脑血管病发生和死亡率一直居高不下。
建国以来我国进行过4次大规模抽样调查，高血压患病率呈现逐步上升态势。
而且高血压每年的直接医疗费用就高达360亿元，而与之密切相关的心血管病的医疗费用更是高达1300亿元。
由于其高致残率、高致死率，使相当一部分患者因病返贫、因病致贫。
这对我国有限的卫生资源构成了严峻的挑战。
可见，高血压已成为影响我国居民健康的主要公共卫生问题。
国内外大量研究已证明高血压是可以预防和控制的。
积极开展基于社区的高血压防治工作是改善高血压控制状况的有效措施。
如何使成熟的高血压防治知识和技术被社区医务人员所掌握，转化为高血压防治的有力武器，如何在社区开展规范化的管理，从而有效改善高血压的防治局面是亟待解决的问题。
为此，2005年卫生部疾病预防控制局发起了社区高血压规范化管理项目，委托卫生部心血管病防治研究中心实施，目的是通过高血压防治技术的推广和普及，开展高血压规范化管理，改善社区高血压的控制状况。
该项目计划在全国培训基层医生2万名，规范化管理高血压患者100万名，管理1年血压控制率超过5O%。
现就项目方案和患者基线特点介绍如下。
1 对象与方法1．1 对象1．1．1 入选标准同时具备以下2项者可被人选：①依据2005年中国高血压防治指南诊断标准明确诊断为高血压的患者；②年龄在18至79岁之间(包括18及79岁)。
1．1．2 排除标准具有下面1项者将被除外：①继发性高血压患者；②急性冠脉综合征(<3月)和脑卒中急性期(<3月)；③不易配合(智力、听力、肢体活动明显障碍)；④合并严重疾病，预期寿命不足一年；⑤个人不愿加入本项目。
03 小样本设计(共30张PPT)
如果因变量在B期的变化不同于A期的基线 水 平 ， 实 验 者 就 可 以 (kěyǐ) 得 出 初 步 的 结 论 ， 因变量在B期所产生的变化，可能是自变 量的作用引起的。
第十三页，共三十页。
（二）ABA 设计
AB设计的缺点显而易见，在B期无法完全排除其 他因素的作用，它们非常可能与自变量的作用发 生混淆。比如一些偶然事件，自然的发展等等。 为了解决这个问题，可以在实验处理期（B）过后， 撤消实验处理。如果确实(quèshí)是自变量在起作用， 那么撤除实验处理后，因变量应该回复到基线的 水平。这就是所谓的ABA设计。它是小（单）样本 设计的最主要模式。但该设计必须保证自变量对 因变量的影响是暂时的，可逆的。
第二十五页，共三十页。
第二十六页，共三十页。
三、小样本设计的评价(píngjià) （一） 优缺点 1．优点 （1）采用一个或为数极少的被试便可进行 科学研究，探讨变量之间的因果关系。 （2）无须采用统计方法处理分析数据，仅 用图示法便可表明研究结果。 （3）内在效度极高。因为没有被试之间的 差异，而且对单个或为数极少的被试的控 制也非常严格。
第三页，共三十页。
而科学心理学的创始人冯特及早期的 许多心理学家都是采用单被试的研究方法。 他们探讨同一个人在一个或连续的实验条 件下的心理过程。著名的心理学家艾宾浩 思更是用自己当被试，遗忘曲线以及(yǐjí)许 多成果都是从他自己身上得到的结果。
第四页，共三十页。
但到20世纪初，随着统计学的发展，尤其是英国统计 学家费希尔（R. H. Fisher）对抽样理论以及有关推论 统计的创造性发展，大样本研究策略日益在心理与行为 科学以及其它社会科学领域占距主导地位。这种策略要 求从总体中随机抽取样本，然后(ránhòu)对样本的实验结果 进行统计分析，据此推论总体的情况。它比小样本策略 更客观的保证了结果的可推广性。在此策略下心理学的 研究取得了丰富的成果。
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壹
1、行为抑制 2、害羞观察 3、父母调查
实验设计的基本逻辑
Emde（1992）曾根据不同测定程序为婴儿害羞下了三个操作定义：
皮尔逊相关 害羞测量 同卵双生子 行为抑制 害羞观察 父母调查 0.57 0.70 0.38 异卵双生子 0.26 0.45 0.03
贰
二、确定目标行为
小 N 基线设计的基础
一个好的目标行为可以使得不同的人在进行观察时其结果具有一致性。因此我们 在进行实验设计之前，还需要对目标行为做观察者信度分析。 如：萨维和迪克在1979年层矫治过的1名12岁智障儿童：该儿童喜欢到处乱摸乱
碰，常把自己弄脏，惹恼他人，甚至使自己处于危险之中。
请问如何去确定“喜欢到处乱摸乱碰”？
叁
小 N 基线设计的类型
一、倒返设计（Reversal Replication Design）
2、基线—处理设计（A—B设计）
实验：强化对小学生注意力分散的影响。A 阶段：以天为单位建立基线：观察 时间为 6 天，记录该生每10分钟注意分散次数；B 阶段：从第 7 天起，该生出现
注意集中则给予强化，并记录其注意分散次数。需注意的是，A 阶段是一系列前测，
肆
二、特教中的应用
小 N 基线设计的应用
2、盲童空间定位训练有效性评估 空间定位操作定义： 训练程序： 观察工具的编制： 实验设计： 数据分析：
思考：以下关于某6岁儿童说谎行为的研究属于什么层次或能达成什么研究目的？
壹
二、变量语言
实验设计的基本逻辑
变量：变量即变动的量。就是一个可以去取同数值的物体的属性或事件，其数值 具有不确定性；当变量中的某一个值确定，我们就称之为观测值。如： 多动症儿童注意集中时间：3m，5m，8m…
我们做实验设计的目的就是要探寻变量与变量之间的因果关系。如： 某认知策略是否促进阅读障碍儿童成绩？
肆
4、实验设计 5、建立基线
小 N 基线设计的应用
儿童攻击性的认知训练有效性评估
肆
6、实验处理
小 N 基线设计的应用
儿童攻击性的认知训练有效性评估
肆
1、理论假设
小 N 基线设计的应用
儿童攻击性的认知训练有效性评估
部分儿童的攻击行为产生原因在于其认知不足，也即是说，儿童不知道什么是 攻击行为，从而无法控制自己的攻击。 2、攻击行为的操作定义 采用“攻击机器法”范式（Teacher Paradigm），观察儿童选择电击的强度和 实施电击的持续时间。 攻击性行为操作定义： 认知训练程序： 观察工具的编制：
料，通过收集到的数据来评量受训练者的目标行为表现情况，这一阶段称为基线期， 一般可持续一周左右，多数是在2-5天之间。 建立行为基线的意义：
贰
小 N 基线设计的基础
四、什么是小 N 基线设计
3、什么是处理
用行为处理策略或其他辅导措施针对受训练者的目标行为实施处理的整个阶段， 称为处理期，通常应持续2～4周或更长的时间。 处理期是行为改变程序中最具实质意义的阶段。
别教学、小组教学、大班教学），自闭症（教室、操场）等等。
叁
I 研究目的 II 研究方法 III研究结果
小 N 基线设计的类型
4、跨情境多重基线设计（举例） 某社会化互动方案是否能增进自闭症儿童的社会互动能力。
叁
小 N 基线设计的类型
三、逐变标准设计（Changing Criterion Design）
实验设计：
数据分析：
肆
一、经典实验再现 2、经典条件反射 原理简介： 变量分析： 被试选择： 记录工具： 实施步骤： 数据分析：
小 N 基线设计的应用
肆
二、特教中的应用
小 N 基线设计的应用
1、儿童攻击性的认知训练有效性评估 攻击性行为操作定义： 认知训练程序： 观察工具的编制： 实验设计： 数据分析：
单一被试实验设计
内容梗概
壹、实验设计的基本逻辑
贰、小 N 基线设计的基础
叁、小 N 基线设计的类型
肆、小 N 基线设计的应用
壹
一、科学研究的目的
实验设计的基本逻辑
描述：描述研究对象的特点和状况，回答“是什么”；
∨ 解释：对现象的形成原因、发展变化相互关系作出说明，回答“为什么”； ∨ 预测：在构建的理论之上，对研究对象未来反应做出推断，回答“怎么样”； ∨ 控制：操纵研究对象某一变量的决定条件，使其产生理论预期的改变。
叁
3、跨行为多重基线设计
小 N 基线设计的类型
跨行为设计是在同一处理的前提下，针对一个被试不同目标行为的设计模式。
其实施步骤是：
叁
小 N 基线设计的类型
3、跨行为多重基线设计（举例）
I 研究目的
II 研究方法
消退某孤独症患者若干不良行为。
叁
小 N 基线设计的类型
3、跨行为多重基线设计（举例）
III研究结果
1、多重基线设计的特点
注意事项
叁
小 N 基线设计的类型
二、多重基线设计（Multiple Baseline Design）
2、跨主体多重基线设计
同时对几个样本进行研究，但其行为或情景是相同的。
叁
小 N 基线设计的类型
2、跨主体多重基线设计（举例）
I 研究目的
II 研究方法 III研究结果
提高三位学生的语文学习成绩。
横、纵轴，
坐标轴标志， 坐标轴数字， 数据点， 阶段线， 阶段名称。
数
天数
贰
小 N 基线设计的基础
四、小 N 基线设计的核心概念
1、什么是小样本
在实验研究中采用一个或几个被试作为样本的设计方法。斯金纳、巴甫洛夫等。 2、什么是基线
在行为处理策略正式展开之前，应通过观察、记录来收集受训练者的目标行为资
贰
小 N 基线设计的基础
四、什么是小 N 基线设计
4、什么是追踪
当目标行为的已发生改变并达到预期，处理策略停止后，仍需继续保持一段时间 观察和记录，以验证行为处理的效果能否在自然情境中保持稳定，此阶段为追踪期，
通常应坚持1～2周或更长的时间，有些甚至是1-2年。
为处理的长期效应，在目标行为达成改变时，应逐渐取消或改变实验处理措施， 以使被训练者的新行为能在较为自然的情境中稳定的表现。但对被训练者的行为变化 仍要继续维持一段时间的观察和记录，这实际上是一种追踪性的研究。
壹
二、变量语言
变量种类 1、自变量
实验设计的基本逻辑
实验者所操纵，对被试的反应产生影响的变量，也称之为因素。同一因素的不 同标准称为水平（Levels），又叫实验处理。 操作定义：采用明确、统一、量化的术语严格规定。一个概念应该由测定它所
用的程序来下定义。只有下操作定义才能进行实验；知道操作定义，才可能重复实
Y
（ Y） Y
Y
Y
X
贰
一、什么是行为
小 N 基线设计的基础
1、行为是人们所说所做——有一个主动动词 2、行为有一种及以上的测量尺度——频率、强度、持续时间 3、行为可有别人活自己观察、描述和记录——客观、具体 4、行为对外界环境产生影响——行为会有后果 5、行为受自然规律支配——行为会有原因 6、行为有外显和内隐之分——可被别人观察或自我观察
应直至达到稳定水平。这样，从A（稳定）到 B 的变化可以归于处理的效果。
思考：这种设计的效度可能 受到什么影响？该如何消除 由于历史事件所带来的影响？
叁
小 N 基线设计的类型
3、基线—处理—基线设计（A—B—A设计）
B 阶段（处理）
A 阶段（基线） A 阶段（基线）
叁
小 N 基线设计的类型
4、基线—处理—基线—处理设计（A—B—A—B设计） 实验：强化对小学生注意力分散的影响。
7、倒返设计举例（Hall 等，1968）
I 研究目
II 研究方法 III研究结果
叁
小 N 基线设计的类型
二、多重基线设计（Multiple Baseline Design）
1、多重基线设计的特点
基本逻辑 基本方法 使用前提
叁
小 N 基线设计的类型
二、多重基线设计（Multiple Baseline Design）
B 阶段
B 阶段
A 阶段
A 阶段
叁
小 N 基线设计的类型
5、倒返设计的变式（B—A—B—A设计） 当情况紧急，需要立即进行干预时，就不能从基线开始。
叁
小 N 基线设计的类型
一、倒返设计（Reversal Replication Design）
6、倒返设计的优势与限制
优势
限制
叁
小 N 基线设计的类型
壹
二、变量语言
变量种类 2、因变量
实验设计的基本逻辑
实即被试的反应变量，是实验者操纵自变量的结果。因变量有客观指标也有主 观指标。
壹
三、实验设计的功能 增大系统变异
实验设计的基本逻辑
控制额外变量
减小实验误差 充分体现自变量与因变量的内在关系
壹
实验设计的基本逻辑
Y
P (X,Y)
（Y Y）
（Y Y ）
叁
2、实验举例 I 研究目的 II 研究方法 III研究结果
小 N 基线设计的类型
对某脑瘫儿童进行康复性体能训练。
肆
1、理论假设
小 N 基线设计的应用
儿童攻击性的认知训练有效性评估
部分儿童的攻击行为产生原因在于其认知不足。 2、攻击行为的操作定义 采用“攻击机器法”范式（Teacher Paradigm 3、编制认知训练计划 采用程序教学原理编制认知训练计划，每周训练一次。
叁
小 N 基线设计的类型