实验设计与统计分析
临床试验设计与统计分析
临床试验设计与统计分析临床试验是从研究随机分配治疗手段的有效性开始的科学研究过程。
在这个过程中，试验设计和统计分析扮演着至关重要的角色。
本文将介绍临床试验的设计与统计分析，并探讨其在医学研究中的重要性。
一、临床试验设计临床试验设计是指研究者在进行试验之前所制定的整体计划。
一个好的试验设计能够确保结果的准确性和可靠性，提高研究的可信度。
在试验设计过程中，需要考虑以下几个关键因素：1. 研究问题的明确性：研究者需要明确试验的目标和研究问题。
他们应该确定主要研究问题，并制定相应的假设。
2. 样本大小和研究人群：样本大小的确定是试验设计中的重要因素。
需要考虑到统计功效和显著性水平，确保能够检测到所关注的效应。
此外，试验设计还需要考虑研究对象的选择和分组方法。
3. 随机分配和对照组设计：为了降低研究结果的偏倚，试验设计中通常需要采用随机分配方法来将研究对象分配至不同的治疗组。
对照组设计则使得研究者能够比较不同治疗手段的效果。
二、临床试验的统计分析临床试验的统计分析是基于试验数据进行推断和决策的过程。
通过合理的统计分析，能够从数据中得出可靠的结论，并对临床实践提供指导。
以下是临床试验统计分析的几个关键步骤：1. 数据收集和清洗：在进行统计分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和整理，排除异常值和缺失数据，并确保数据的质量。
2. 描述性统计分析：描述性统计分析可以帮助研究者对数据有一个全面的认识。
通过计算均值、标准差、频率等统计指标，可以描述数据的集中趋势和变异性。
3. 推断统计分析：推断统计分析是基于样本数据对总体参数进行估计和假设检验的过程。
通过计算置信区间和假设检验的结果，可以用来判断是否存在统计显著性，并对研究问题进行推断。
4. 子组分析和亚组分析：在一些复杂的试验中，可能存在不同亚组之间的差异。
通过子组分析和亚组分析，可以进一步研究不同亚组之间的效应差异，并得出相关结论。
5. 生存分析：对于一些涉及生存时间的临床试验，需要进行生存分析。
试验设计和统计分析 第三章 田间试验技术
九、设置保护行
指在试验地的周围设置保护行。小区与小区之间一般不设保护行，重复区之间一般也不设保护行。保护行的树种一般逸捧以不影响甙硷地树木生 长为壹。例如：杉木成發，用柳衫作保护行。
5. 进行区组及小区的区划；6. 试验材料的准备、编号；7. 根据设计图将各个处理对号安排到试验地里；8. 绘制田间栽植图，并且与设计图对照，查看是
否有错误，如果发现错误，要及时纠正;9.栽植保护行，并作地标。
试验布置中要注意以下几点：
1）设计一定要根据试验的要求和试验地的实际
进行选择；2） 试验材料一定要编号（处理号和区组号）， 并且要反复校对，不要出现错误；3） 对试验地的面积计算要根据小区的面积和重
十、设置地标
田间试验在野外较长时间，为了观察管理方便，
便于查找，设置地标是必要的。特别是造林试验，一般在试验范围的四周的每 个角埋上水泥桩。并要钉一个牌子，写明试验用地， 以示警示。
十一、田间试验的步骤
1. 拟定试验计划2. 确定试验因素、处理数、重复数、小区面 积，计算区组面积。3. 选择一个适宜的设计方案（设计方案在下 一章介绍）4. 选择试验用地
试验因素和处理（水平）数的确定1、试验因素的确定：试验因素是根据试验目的来提出的，那么根据试验目的来确定试验因素的类型及多少。同时也要考虑试验的条件、人力、财力、技术水平。
2、试验处理（水平）数的确定1） 处理数的多少依据试验的实际和别人的经验确定。2） 各处理间的效应要有明显的差异3） 各处理间的间距尽量相等
8、试验孑旨标(experiment indicator):指试验中用来判断试验处理效果的性状或标准。
试验设计与统计分析
Section 2.2 次数分布表
一、 间断性变数资料的整理
表1 100个麦穗的每穗小穗数
18 15 17 19 16 15 20 18 19 17 17 18 17 16 18 20 19 17 16 18 17 16 17 19 18 18 17 17 17 18 18 15 16 18 18 18 17 20 19 18 17 19 15 17 17 17 16 17 18 18 17 19 19 17 19 17 18 16 18 17 17 19 16 16 17 17 17 15 17 16 18 19 18 18 19 19 20 17 16 19 18 17 18 20 19 16 18 19 17 16 15 16 18 17 18 17 17 16 19 17
第1章 绪论
Introduction
一、什么是统计学
➢ 统计学(statistics)是关于数据（data）的科 学，是从数据中提取信息的一门学科，包括设 计、搜集、整理、分析和表达等步骤
➢ Data are numbers, but they are not “just numbers”
➢ 数据(data)+说明 (context)=信息 (information) ▪ 例：50 (just a number) ▪ 50公斤是可接受的体重 ▪ 50分是不及格的分数
二、 连续性变数资料的整理
3. 确定组数和组距( class interval ) 根据极差分为若 干组，每组的距离相等，称为组距。 在确定组数和组距 时应考虑：
(1)观察值个数的多少； (2)极差的大小； (3)便于计算； (4)能反映出资料的真实面貌等方面。 样本大小(即样本内包含观察值的个数的多少)与组 数多少的关系可参照表4来确定。
临床试验的研究设计与统计分析
临床试验的研究设计与统计分析临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械安全性和疗效的关键环节，它对于指导临床决策和提高患者治疗效果具有重要意义。
本文将重点介绍临床试验的研究设计以及统计分析的相关方法和技巧。
一、临床试验研究设计1. 研究类型选择根据研究目的和数据获取方式，临床试验研究设计可分为观察性研究和干预性研究。
观察性研究主要通过观察人群的暴露与结果之间的关系，探索潜在的危险因素和保护因素。
干预性研究则通过对人群进行干预，评估干预措施的效果。
常见的干预性研究设计包括随机对照试验、非随机对照试验和自身对照试验。
2. 样本容量计算样本容量的确定是保证试验结果的可靠性和有效性的关键步骤。
通过样本容量计算，可以估算出适当的样本规模，以减少随机误差和提高统计检验的可靠性。
样本容量计算需考虑试验的研究问题、预计的效应大小、显著性水平、统计检验的类型等因素。
3. 随机化设计随机化是临床试验中的重要原则，它能够降低实验组与对照组之间的混杂因素的影响，提高试验结果的可靠性。
常见的随机化设计包括简单随机化、分层随机化和区组随机化等。
在随机化设计中，应根据试验的目的和实际情况选择适当的随机化方法。
4. 平行设计与交叉设计在干预性临床试验中，研究设计可以采用平行设计或交叉设计。
平行设计将受试者随机分配至实验组和对照组，在不同组中接受不同的干预措施；交叉设计则是将受试者分为不同顺序接受不同干预措施，并在每个干预阶段测量结果。
二、临床试验统计分析1. 描述性统计分析试验数据的描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述。
如平均数、标准差、中位数、分位数等。
通过描述性统计分析，可以了解试验数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为进一步的推断性统计分析提供基础。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断，判断样本间差异是否代表总体间的差异。
常见的推断性统计分析包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于验证研究假设是否成立，置信区间估计则用于评估参数估计的精度。
正交试验设计及其统计析
05
结论
正交试验设计的优势与局限性
高效
通过合理地减少试验次数，提高试验 效率。
全面
能够全面地探索各个因素之间的交互 作用。
正交试验设计的优势与局限性
• 可靠：基于统计理论，结果具有较高的可 靠性。
正交试验设计的优势与局限性
适用范围有限
适用于因素数量和水平数目不太多的情况。
对数据要求较高
需要大量的数据进行分析，且数据质量要高。
促进科学决策
通过正交试验设计和统计分析，能够 为企业或研究机构提供科学依据，促 进科学决策和优化方案制定。
02
正交试验设计的基本原理
正交表的选择与设计
正交表的选择
交互作用和误差控制
根据试验因素的数量、水平数和试验 次数，选择合适的正交表。
考虑因素间的交互作用和误差控制， 确保试验结果的准确性和可靠性。
试验因素和水平的确定
明确试验目的，确定试验因素和水平， 确保试验结果具有实际意义。
Hale Waihona Puke 试验方案的制定试验操作步骤
根据正交表，确定每个试验方案的试验操作步骤。
数据记录
预先设计好数据记录表格，以便准确记录每个试 验方案下的数据。
试验重复
考虑试验的重复性，以提高结果的稳定性和可靠 性。
试验结果的收集
数据整理
方差分析
方差分析的原理
方差分析用于检验各因素对试验指标 的影响是否显著，通过比较各因素的 方差贡献，判断其对试验指标的影响 程度。
方差分析的应用
在正交试验设计中，方差分析可用于 确定显著影响因素，并进一步优化试 验条件。
回归分析
回归分析的原理
回归分析通过建立数学模型描述各因素与试验指标之间的数量关系，并预测不同因素水平下试验指标 的变化趋势。
试验设计与统计分析 教学大纲
山西农业大学信息学院《试验设计与统计分析》教学大纲课程名称：试验设计与统计分析Experiment Design and Statistical Analysis课程编码：105011课程类别：专业基础课学时/学分：48学时/3学分适用专业：资环、环科等专业一、前言1、课程性质《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。
课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。
课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。
《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修课程。
2、教学目标通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。
3、教学要求针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。
4、先修课程高等数学、线性代数、概率论等二、课程内容绪论教学内容及总体要求：掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。
了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。
教学目标：通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。
教学方式方法建议：课堂讲授、课堂讨论学时：2学时一、试验在科学研究中的作用二、试验研究的一般程式及过程三、试验设计与统计分析的涵义四、试验设计与统计分析的必要性五、课程特点与学习方法六、常用术语和基本概念思考题：1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；2、统计分析的基本要求第一章田间试验设计（6学时）第一节田间试验设计基础1、田间试验设计概述2、试验设计中的基本概念第二节田间试验的种类1、按试验性质分类2、按因子多少分类第三节田间试验的特点和要求一、田间试验的特点二、田间试验的基本要求第四节试验误差与土壤差异一、田间试验的误差二、试验地的土壤差异三、试验地的选择和培养第五节田间试验设计原则一、重复二、随机排列三、局部控制第六节试验小区的控制技术一、试验小区的面积二、小区的形状三、重复次数四、对照区的设置五、保护行的设置六、重复区和小区的排列第七节常用的试验设计方法一、完全随机设计二、随机区组设计三、拉丁方设计四、巢式设计五、裂区设计掌握：（1）试验设计的概念、特点和基本要求、试验方案的拟定；（2）试验设计的基本原则、作用及其相互关系；（3）完全随机试验设计、随机区组设计的概念及其方法、特点和试验结果的统计分析方法；（4）试验研究中样本含量的估计。
试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用
判别分析
根据已知分类的数据建立判别函数，对未知 分类的数据进行预测和分类。
03
试验设计与统计分析关系
试验设计对统计分析影响
试验设计确定数据收集方式和样本量，直接影响 统计分析的准确性和可靠性。
合理的试验设计可以减少误差，提高统计分析的 精度和效率。
试验设计确定的因素和水平，为统计分析提供了 依据和解释。
加强数据分析和解读
运用适当的统计分析方法对数据进行分析和解读，挖掘数据背后的信 息，为食品科学研究提供有力支持。
强化交叉学科合作
加强与其他相关学科的交流和合作，共同推动食品科学研究的发展。
关注新技术新方法
关注新技术、新方法在试验设计和统计分析中的应用，及时将其引入 食品科学研究中，提高研究的质量和效率。
食品中包含多种成分，其相互作 用和影响难以预测，增加了研究 的难度。
消费者需求多样性
消费者对食品的需求和偏好日益 多样化，要求食品科学研究更加 精细化和个性化。
食品安全与营养问
题
食品安全和营养问题一直是公众 关注的焦点，对食品科学研究提 出了更高的要求。
试验设计与统计分析发展趋势
多因素试验设计
未来试验设计将更加注重多因素、多水平的 试验，以更全面地了解食品成分和加工条件 对食品品质的影响。
因素干扰的情况。
析因设计
研究多个处理因素对试验结果的 影响及其交互作用，适用于处理 因素较多且需要全面考察各因素
及其交互作用的情况。
试验设计在食品科学中应用
配方优化
感官评价
通过试验设计确定最佳原料配比和工艺参 数，优化产品配方和加工工艺，提高产品 质量和降低成本。
运用试验设计原理和方法设计和实施感官 评价试验，对食品感官属性进行客观、准 确的评价。
试验设计与统计分析中的常见问题
6.试验数据的综合分析
（1）单因素试验数据的综合分析
有了单因素试验数据，可得到以下分析结果：
①通过方差分析得到因素对指标影响的显著性。
②通过回归分析得到因素对指标的影响规律。
③利用回归方程可得到最佳的参数水平及其指标值。
三、统计分析问题
（2）双因素试验数据的综合分析 有了双因素试验数据，可得到以下分析结果： ①通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。
“试验设计与统计分析”中的常见问题 四、写论文问题 1.题目要有吸引人眼球的地方 （1）试验手段先进，如：用流化床干燥大枣 （2）研究方法先进，如：用二次通用旋转组合 设计方法进行大枣干燥的研究，或大枣干燥工 艺参数的优化等。 （3）研究内容新颖，即无人进行过研究，如： 狗对牡丹花的看法。
四、写论文问题
“试验设计与统计分析”中的常见问题 三、统计分析问题 常用的统计分析方法有：方差分析，多重比较， 极差分析，回归分析，相关分析等。能得到的 分析结果如下：
三、统计分析问题 1.方差分析
以单因素试验为例，试验结果如下表。
重复次数
因素水平
1
x11 x21 … xi1
2
x12 x22 … …
…
… … … …
②通过方差分析得到因素及其交互作用对指标影响的 显著性。 ③对符合条件的正交试验数据，可进行回归分析。
三、统计分析问题
（4）多指标的参数优化
即找到一组最佳参数组合，使所有指标都较好的过程。
对于正交试验数据，可采用综合平衡法或加权综合评 分法。
对于回归试验数据，可采用加权综合评分法或主目标 优化法。
二、试验设计问题 5.回归试验
回归试验的目的是为了得到好的回归方程。有用的是 得到二次回归方程，可得到最佳参数组合。常采用二 次通用旋转组合设计，其优点是：利用回归方程预报 精度高，试验次数少。因为二次通用旋转组合设计各 因素都取5个水平，且试验点在编码空间分布合理 （分布在距中心点距离不等的3个球面上，且有星号 臂r控制回归方程的精度）。而BOX法设计，各因素 都取3个水平，分布在2个球面上，且无星号臂r控制， 回归成二次方程，不是也得是。因此，若是实际应用， 建议采用二次通用旋转组合设计。
田间试验设计与统计分析试验计划书
田间试验设计与统计分析试验计划书一、试验目的本试验旨在评估不同种植方法、肥料类型和播种密度对农作物产量的影响，为优化农业生产提供科学依据。
二、试验地点与作物试验将在本地的农田中进行，作物为小麦。
三、试验设计1. 试验设计类型：随机区组设计，包括3个处理（种植方法、肥料类型和播种密度）和3个重复。
2. 种植方法：处理A：机械播种；处理B：手工播种；处理C：机械与手工结合播种。
3. 肥料类型：处理D：常规化肥；处理E：有机肥；处理F：化肥与有机肥混合。
4. 播种密度：处理G：常规密度；处理H：增加密度；处理I：减少密度。
5. 观察与测量：观察作物生长情况，定期测量株高、叶面积、穗数、粒数等生长指标，并在成熟期采集样本进行品质分析。
6. 产量统计：收获后统计各处理的产量，并计算平均产量。
四、统计分析方法1. 数据整理：将试验数据整理成表格，便于后续分析。
2. 方差分析：使用ANOVA检验，比较各处理之间的产量差异，确定最佳种植方法、肥料类型和播种密度组合。
3. 相关性分析：通过绘制柱状图和散点图，直观展示各处理之间的差异，并分析产量与其他生长指标之间的相关性。
4. 回归分析：根据试验数据，建立产量与生长指标的回归模型，预测不同条件下的产量变化。
五、试验实施计划1. 时间表：试验开始时间-xxxx年x月xx日，结束时间-xxxx年x月xx日。
2. 人员安排：由专门的研究人员负责试验的全程跟踪和记录，确保数据的准确性和完整性。
3. 物资准备：提前准备好所需的种子、肥料、播种工具等物资，确保试验顺利进行。
4. 播种与观察：按照试验设计进行播种，并定期观察作物的生长情况，记录各项生长指标。
5. 收获与测量：在成熟期进行收获，统计各处理的产量，并测量其他品质指标。
6. 数据整理与分析：将试验数据整理成表格，并进行初步分析，得出初步结论。
7. 报告撰写：根据统计分析结果，撰写试验报告，提出优化农业生产的具体建议。
试验设计与统计分析教案.doc
1. 提供整理和描述数据资料的科学方法 2. 判断试验结果的可靠性
3
教 学 进 程
总结
3. 提供由样本推断总体的方法 4. 提供试验设计的一些重要原则
三、《试验设计与统计分析》特点、要求和学习方法
特点：概念多、符号多、公式多、计算量大、理论抽象、系统性强、实践性强 着重基本概念、基本方法的介绍，有选择地介绍基本公式及其推证过程，更 多地从应用角度理解。
CV s 100% x
总结
数据的搜集和整理分析是试验工作的重要组成部分。数据的收集常用的方法有调 查和试验，资料的整理一般需要通过对原始数据进行检查、核对，制作次数分布表和 次数分布图来完成。定量的来描述数据资料的分布特征，则需要计算它的特征数，平 均数是反映集中性的特征数，主要包括算术平均数、几何平均数、中数和众数；而反 映离散性的变异数主要包括极差、方差、标准差和变异系数。
要求：1. 熟练掌握几种基本的试验设计方法，能独立、正确进行试验设计； 2. 熟练掌握几种基本的生物统计方法，能独立进行试验结果的统计分析； 3. 培养严谨精细的治学态度，培养独立刻苦的治学能力。
四、科学试验及其误差控制
1. 科学研究与科学试验 2. 试验方案 3. 试验误差及其控制 建议学习方法：
重点 难点
重点：1. 试验设计与统计分析的研究对象和内容
2. 试验设计与统计分析与其他学科的关系 3. 试验误差及其控制 4. 试验方案
教学方法 多媒体课件教学
新课导入：对于我们学农业的来说，不管是农学、中药、资环专业，还是园艺、植
保专业，都离不开试验研究。研究的对象是复杂的生物有机体（作物、中药材、蔬菜、
实验设计与统计分析
1.重复(replication)
定义：在试验中，将一个处理实施在两个或 两个以上的试验单位上，称为处理有重复。如 用某种饲料喂4头猪，就说这个处理(饲料)有4 次重复。 作用：
(1)估计误差
_
y 单个观测值是无法估计误差的大小。只有 获得多个观测值，才可以根据这些观测值之间 的差异来估计试验误差。 24
试验设计基本原则：
重复试验以降低结果的机会变异。
随机化安排指定的处理。
控制隐藏变量对反应的效应。
统计显著性(Statistical Significance)。
若观察的效果太大，在概率分布上极不可能发生，
称为该效应统计显著。
试验设计三原则的关系及作用
重复 随机化
无偏误差估计 估计误差
43
第三节 随机区组设计及其统计分析
一、 随机区组设计 二、随机区组设计试验结果的统计分析
一、随机区组设计
1.特点：使用了田间试验设计三个原则，并根据“局
部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于
重复数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理
二是受误差影响不容易发现试验效应的规律。
16
3、试验方案中应包括对照水平或处理(check, CK)
对照是试验中比较处理效应的基准。
品种比较试验中常统一规定同生态区内使用对 照品种。
17
4、注意比较间的唯一差异性原则，才能正确
解析出试验因素的效应。唯一差异性原则：
为保证试验结果的严格可比性，除了试验因
素设置不同的水平外，其余因素或其他所有
条件均应保持一致，以排除非试验因素对试
验结果的干扰，这样的比较结果才能可靠。
如在对小麦进行叶面喷施P肥的试验中，可能
试验设计与统计分析
一、裂区设计
主区 完全随机
随机区组
拉丁方排列
副区 随机区组 拉丁方排列
一、裂区设计
有一肥料与品种试验，共6个品种，分别用1、2、 3、4、5、6表示，肥料用量有3个水平，分别用高、 中、低表示，试设计裂区试验。3次重复。
第二步，将主区因素A（肥料）的3个水平（高、 中、低）独立随机地排列在每个区组的3个主区中。
第三步，将各区组的每个主区划分为6个副区。
第四步，将副区因素B（品种）的6个水平1、2、 3、4、5、6品种独立随机地排列在每个主区的6个副 区中，即得裂区设计的田间排列。
152541243
Ⅰ
634362651
一、裂区设计
二因素试验：施肥（A，3个水平）、修剪（B，4个水平） 对第一个因素（施肥）要求有较大的试验面积，对第二个 因素（修剪）有较小的试验面积 按因素对试验面积的要求不同分成主因素和副因素。
A因素 B因素
一、裂区设计
在一个区组上，先按第一个因素（主因素或主处理）的水平
数划分主因素的试验小区，主因素的小区称为主区或整区，用
(4)多重比较—耕翻期×施氮量
同一绿肥耕翻时期内不同施氮水平的比较
s
aib1 aib2
2se2b
dfeb=12
0.634
LSD0.05=1.38
n
LSD0.01=1.94
施氮量
B3 B4 B2 B1
A1 早耕翻 差异显著性
平均产量 5％ 1％
22.0
aA
18.9
bB
15.2
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真實驗設計
(True-experimental design)
因為有隨機分派組別，可以確定各組在實驗前 是相似或等質的。但在實驗過程中，還是要看 研究者本身如何掌控及如何努力去排除對效度 的威脅。
方法
1. 隨機分組設計(randomized-groups design) 2. 因子設計(factorial design) 3. 隨機分組前後測設計(pretest-posttest randomized-
4. 多重處理的干擾(Multiple-treatment interference)：當受試者接 受一個以上的實驗處理，前一個處理可能會干擾到下一個。
如何掌控對外在效度的威脅？
1. 一般來說，以隨機的方法取樣，或以夠好的取樣(good enough sampling)，取出有代表性的受試者或樣本，是 掌控對外在效度威脅最主要的方法。
實驗前設計(Pre-experimental design)
1. 單組測驗研究：此設計無法看出任何意義， 更不用說探究因果關係了。
2. 單組前後測設計：可以觀察到處理(T)之 後所引起的變化，但此變化無法確定是由 T而來。
實驗前設計(Pre-experimental design)
3. 靜態組別比較：雖然此設計有兩組，但兩 組並沒有用隨機分配而來，可能在實驗前 兩組之間就已經有顯著的差異；還有所觀 察到的改變也無法確定是由T而來。
4. 多實驗處理所造成的影響，可經由平衡或隨機安排處理 給受試者來達到部分的控制，但是只有研究者可以掌握 實驗處理是否仍然會產生干擾，這個決定大部分是根據 對實驗處理的知識，而不是由實驗設計的種類來決定。
生態學效度(ecological validity)？
研究模仿真實情境的程序。生態的效度涉 及實驗的效果，概括於其他類似環境的條 件和程度，所要問的問題是：在什麼條件 (即情境、處理、實驗、依變項等)可期待得 到相同的結果。為了使實驗具有生態的效 度，研究設計需能確定實驗的效應，不受 特定實驗環境的約制。
---
出現在組別之間時，代表沒有以隨機方式來分派組別。
實驗前設計(Pre-experimental design)
此種設計因對效度的掌控很有限而得名， 最主要是沒有以隨機的方式來分派受試者， 也無法確定依變項的變化是因自變項而起。
方法
1. 單組測驗研究(one-shot study) 2. 單組前後測設計(one-group pretest-posttest) 3. 靜態組別比較(static group comparison)
外在效度(External validity)？
生態效度(ecological validity)？
外在效度：是指結果的可概括性，即指自變項與結果(依 變項)之間的關係，可以普遍應用於其他不屬於此一實驗 情境的程度。外在效度具有下列四個威脅：
1. 對測驗的反應或交互作用(reactive or interactive effects of testing)：前測可能使得受試者對後來的測驗更有知覺或更敏感。 它的結果是，實驗在沒有前測的情況下就會變得比較沒有效果。
也可以將自變項增加到三個以上。
需以單因子變異數分析（one-way ANOVA） 進行統計分析。
真實驗設計
(True-experimental design)
2. 因子設計：如果考慮到兩個或兩個以上的自變 項時，則稱為因子設計。如下圖，此設計的資 料分析可以3 × 2因子ANOVA (3 × 2 factorial ANOVA)來分析。分析因子A的主要效果(main effect)、因子B的主要效果和因子A和B之間的交 互作用(interaction)是否有統計上的顯著性。
真實驗設計
(True-experimental design)
3. 隨機分組前後測設計：在隨機分組之外，本設 計還加上前測和後測。此設計的主要目的在探 究處理(T)所引起的變化有多大。或許因為有前 測，內在效度會受到影響，但在此設計情況下， 內在效度是在能掌控的範圍之下。
隨機分組前後測設計
此種2 × 2的ANOVA，經常在體育、運動訓練的 研究中看到，而其統計分析的方法，可能可使用 下列三種：
8. 取樣與成熟的交互作用(selection-maturation interaction)：因取樣 的偏差和成熟因素所引起的交互作用，也會影響內在效度。
9. 研究者對受試者的預期(expectancy)，對內在效度也是一種威脅。
如何掌控對內在效度的威脅？
隨機分配受試者到各組別(random assignment)。 依某一特質，將受試者配對(matched-pair)後隨機分派
影響信度的因素
所謂信度(reliability)指測量結果的一致性或穩定 性。
亦即指對同一事物進行兩次獲兩次以上的測量， 其結果的相似程度。其相似程度越高，即代表信 度越高，測量的結果也就越可靠。
信度與誤差之間有密切的關係。誤差變異愈大， 信度愈低；誤差變異愈小，信度愈高。
探討影響信度的因素，基本上即是探討誤差的來 源。
威脅(threats)實驗內在效度的因素有下列八點：
1. 歷史(history)：是指實驗過程中所發生非預期的事件。 －－時間的效應
2. 成熟(maturation)：因時間飛逝而加之於人體上的變 化，如成長發育、老化、疲勞等因素。－－受試者身 心發生變化的效應
3. 測試(testing)：經過一次測試後，即使中間沒有任何 介入，也會影響下一次相同測試的成績表現。－－做 測驗的學習
groups design) 4. 所羅門四組設計(Solomon four-group design)
真實驗設計
(True-experimental design)
1. 隨機分組設計：因為以隨機分派組別，可以確 定兩組間之差異是因處理(T)引起，但處理之前 沒有觀察(O)，所以無法知道處理引起的變化有 多大。此種設計是自變項有兩個層級(two levels)， 即控制組和實驗組，可以用獨立樣本t考驗 (independent t-test)來考驗O1和O2之差異。
4. 儀器的使用(instrumentation)：儀器是否經過校正， 或不同實驗者對儀器操作，也都會引起測試結果的誤 差。－－測量工具的變化
內在效度(Internal validity)
威脅(threats)實驗內在效度的因素有下列八點：
5. 統計迴歸(statistical regression)：以表現在兩個極端的兩組做研究 比較時，好的一組之表現會退步，而差的一組之表現會進步，即 兩組的成績會往平均數迴歸。此現象在受試者沒有依隨機分組的 研究中較為嚴重，也常發生在高低焦慮、高低體適能、高低技術 等的比較研究。－－極端選樣
6. 取樣偏差(selection bias)：如沒有以隨機方式抽樣，沒有以隨機的 方式分派組別，或以不同的抽樣方式形成組別，以致在實驗之前 組別之間已經有顯著的差異存在。
7. 實驗流失率(experimental mortality)：受試者因太累、沒時間、生 病等因素，而在實驗過程中途流失，對內在效度也有某一程度的 影響。
5. 時間因素
實驗設計的類別
實驗設計是使研究者據以考驗假設，並就自變項 與依變項間的關係獲致有效結論的程序藍圖。
研究設計需處理如下的問題：
1. 如何選取實驗組與控制組的受試者？ 2. 如何操縱與控制變項？ 3. 如何控制無關變項？ 4. 如何進行觀察？ 5. 解釋資料的關係時，應採用哪種統計分析方法？
實驗設計的類別
實驗前設計、真實驗設計、準實驗設計、事後回溯設 計、運動流行病學設計、單一受試者設計
Байду номын сангаас
代表符號說明
R
代表以隨機的方式，將受試者分派到各組
O
代表觀察或測試，以取得資料。其右下方的數字，代 表觀察或測試的次序。
T
代表實驗處理或操弄，其右下方的數字，代表處理、 操弄的次序。如果沒有T出現的組別，即為控制組。
2. 取樣偏差和實驗處理的交互作用(Interaction of selection biases and experimental treatment)：當某個群組是根據某個特質選出 來的，實驗處理可能只對具有該特質的群組有效。
3. 實驗安排的反應(Reactive effects of experimental arrangements)： 實驗處理在非常受限制的情境才有效(如實驗試中)，可能在較少 受限制的情境(如真實世界)裡則未必有效。
1. 重複量數的因素分析(factorial repeated measures ANOVA)：一個因子是有和沒有處理(處理類別)，另一 個因子是處理前和處理後(時間)，但此類設計比較重要 的是要看二因子之間是否有交互作用，也就是兩組的 變化速率是否有所不同？
2. 簡單的(simple)共變數分析(analysis of covariance, ANCOVA)：共變數分析是以前測的資料(O1和O3)為共 變數，以調整後測的資料(O2和O4)。此法考慮到兩組 前測資料的差異，使兩組前後測資料的比較能顯示出 實際意義。
第五章 實驗設計與統計分析
授課教師：鄭景峰
實驗設計
內在效度與外在效度、實驗設計的類別
統計分析
基本觀念、統計方法
內在效度(Internal validity)
內在效度：可界定為控制無關變數的程度。內 在效度考慮的是，實驗處理(自變項)是否真正引 起某特質(依變項)的變化？研究者必須控制所有 可能影響依變項的變因。
所羅門四組設計：此設計是隨機分組前後測設計和隨機分 組設計的組合，這是一種強而有力的設計，不但能檢測處 理的效果(看是否O2＞O4，或是否O5＞O6)，可知道處理 效果的大小(看O2－O1是否大於O4－O3)，也可評估測試 (testing)的效度(看是否O4＞O6)，更可查知前測與處理(T) 的交互作用(看O2是否大於O5)。然而，此設計也是一種不 經濟的設計，因為受試者必須多一倍，且目前仍沒有適當 的統計分析方法，或許碩士或博士論文，最好不要使用此 類設計。