医学实验设计方法PPT课件
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9
交叉试验设计
• 确定受试对象的例数必须是偶数，并编号，尽 量使相邻的第1、2号非处理因素近似，第3、4 号非处理因素近似，余类推。随机地确定各单 号的接受两种处理的顺序，而各双号的顺序， 与其前一个单号的顺序相反。
• 统计分析方法：当服从正态分布时，用方差分
析；当不服从正态分布时，用秩和检验。
10
• 配对设计是将受试对象配成对子，随机给 予每对中的两个体以不同处理。配对条件 为主要的非处理因素。
• 在动物试验中，常将种属、性别、年龄、 体重相近的两动物配成对子；临床试验中， 常将性别相同，年龄，生活条件、病情轻 重等相似的两个病人配成对子。
5
配对设计的形式
• 自身配对
– 同一对象接受两种处理，如同一标本用两种方 法进行检验，同一患者接受两种处理方法。
第三讲 实验设计方法
1
统计设计
• 实验设计 • 现场调查设计
2
实验设计方法
• 1.配对设计(matched—pairs design) • 2.交叉试验设计(cross--over design) • 3.完全随机组设计(complete random design) • 4.配伍组设计(randomized block design) • 5.均衡不完全配伍组设计(balanced
14
完全随机组设计的特点
• 此种设计的优点是设计和统计分析比较简 单。
• 缺点是试验效率较低，且只能分析一个因 素。
15
完全随机组设计的统计分析
一、两处理组 1.大样本(当nl及n2均大于50时) 当资料为计量时可
用u检验，当资料为计数时可用χ2检验。 2.小样本 计量资料：当服从正态分布且方差齐时，
78
12
交叉试验设计的特点
• 交叉设计的优点是节省样本数，且均衡性较好。 但要求两种观察时间不能过长，处理没有持久 效果，使两种处理能够很快区分开。如比较两 种抗菌素治疗肺炎的效果，病人一旦痊愈就不 能再用另一种抗生素，就不适用。当药物有蓄 积作用或排泄缓慢，使得第二次处理不能很快 排除第一次的干扰，而影响第二次处理，也不 适于应用。
ⅠⅡ
2.5 2.0 2.3 1.6 3.5 3.1 2.4 1.8 1.9 1.6 2.6 1.6 3.0 2.6 3.8 3.2
2.2 2.9 3.0 3.3 2.0 2.4 3.2 3.9 3.0 3.4 2.5 3.2 2.1 2.8 1.9 2.0
差 秩次
0.5 12 0.7 15 0.4 10 0.6 14 0.3 9 1.0 16 0.4 11 0.6 13
incomplete blocks design)
3
实验设计方法
• 6.拉丁方设计(Latin--Square design) • 7.析因设计(factorial design) • 8.正交设计(orthogonal design) • 9.序贯实验设计(sequential trial)
4
一、配对设计 (matched—pairs design)
采用t检验；当服从正态分布但方差不齐时，采 用t′检验，当不服从正态分布或分布未知时，采 用秩和检验；当资料为计数时可用确切概率法。
16
完全随机组设计的统计分析
二、多个处理组 为计量资料时：当服从正态分布且方差 齐时，采用方差分析；当不服从正态分 布或分布未知时，采用秩和检验。当资 料为计数时采用χ2检验。
100
-0.7 1 -0.3 7 -0.4 5 -0.7 2 -0.4 6 -0.7 3 -0.7 4 -0.1 8
36
Ⅰ+Ⅱ
和 秩次
4.5 7 3.9 2.5 6.6 13.5 4.2 4.5
3.5 1 4.2 4.5 5.6 10 7.0 15
58
5.1 9 6.6 13.5
4.4 6 7.1 16 6.4 12 5.7 11 4.9 8 3.9 2.5
8
二、交叉试验设计 (cross--over design)
• 将A、B两种处理先后施于同一批试验对象，随机 地使半数对象先接受A，后接受B；另一半对象先 接受B，后接受A。两种处理在全部试验过程中 “交叉”进行，称为交叉试验。
• 由于A和B处于先后两个试验阶段的机会是相等的， 因此平衡了试验顺序的影响，而且能把处理方法 之间的差别与时间先后之间的差别分开来分析。
13
三、完全随机组设计 (complete random design)
• 完全随机组设计是将受试对象，随机地分配到 各个处理组中进行实验观察，或者从不同总体 中随机抽样进行对比观察的一种试验设计。在 实验研究中可先将实验对象编号，再用随机数 字表或随机排列表把它们随机地分成两组或多 组，分别用各种处理进行实验观察，各组实验 对象例数可以相等，也可以不相等。
表4-1
16只大自鼠的痛阈值
阶 编Ⅰ 号
1
A 2.5
2
B 2.2
3
A 2.3
4
B 3.0
5
B 2.0
6
A 3.5
7
B 3.2
8
A 2.4
9
A 1.9
10
B 3.0
11
B 2.5
12
A 2.6
13
B 2.1
14
A 3.0
wenku.baidu.com15
A 3.8
16
B 1.9
段 Ⅱ
B 2.0 A 2.9 B 1.6 A 3.3 A 2.4 B 3.1 A 3.9 B 1.8 B 1.6 A 3.4 A 3.2 B 1.6 A 2.8 B 2.6 B 3.2 A 2.0
• 异体配对
– 将条件相近的实验对象配对，并分别给予两种 处理。
6
配对设计的特点
• 配对设计的优点：比较理想地控制了非处 理因素的影响，均衡性较好，减少抽样误 差。
• 缺点：观察对象要经过挑选，特别是临床 试验中病例较少时，样本含量较少。
7
配对设计的统计分析
• 当服从正态分布时，用配对比较的t检验； 当不服从正态分布或分布未知时，用配对 符号秩和检验。
合计
4.5 5.1 3.9 6.3 4.4 6.6 7.1 4.2 3.5 6.4 5.7 4.2 4.9 5.6 7.0 3.9
合计
41.9
41.4
83.3
A参数合计 45.9
B参数合计
11
37.4
表4-3 表4-1资料的秩和检验
阶段
Ⅰ-Ⅱ
编号
按A-B顺序 1 3 6 8 9 12 14 15
按B-A顺序 2 4 5 7 10 11 13 16
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四、配伍组设计
(randomized block design)
交叉试验设计
• 确定受试对象的例数必须是偶数，并编号，尽 量使相邻的第1、2号非处理因素近似，第3、4 号非处理因素近似，余类推。随机地确定各单 号的接受两种处理的顺序，而各双号的顺序， 与其前一个单号的顺序相反。
• 统计分析方法：当服从正态分布时，用方差分
析；当不服从正态分布时，用秩和检验。
10
• 配对设计是将受试对象配成对子，随机给 予每对中的两个体以不同处理。配对条件 为主要的非处理因素。
• 在动物试验中，常将种属、性别、年龄、 体重相近的两动物配成对子；临床试验中， 常将性别相同，年龄，生活条件、病情轻 重等相似的两个病人配成对子。
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配对设计的形式
• 自身配对
– 同一对象接受两种处理，如同一标本用两种方 法进行检验，同一患者接受两种处理方法。
第三讲 实验设计方法
1
统计设计
• 实验设计 • 现场调查设计
2
实验设计方法
• 1.配对设计(matched—pairs design) • 2.交叉试验设计(cross--over design) • 3.完全随机组设计(complete random design) • 4.配伍组设计(randomized block design) • 5.均衡不完全配伍组设计(balanced
14
完全随机组设计的特点
• 此种设计的优点是设计和统计分析比较简 单。
• 缺点是试验效率较低，且只能分析一个因 素。
15
完全随机组设计的统计分析
一、两处理组 1.大样本(当nl及n2均大于50时) 当资料为计量时可
用u检验，当资料为计数时可用χ2检验。 2.小样本 计量资料：当服从正态分布且方差齐时，
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12
交叉试验设计的特点
• 交叉设计的优点是节省样本数，且均衡性较好。 但要求两种观察时间不能过长，处理没有持久 效果，使两种处理能够很快区分开。如比较两 种抗菌素治疗肺炎的效果，病人一旦痊愈就不 能再用另一种抗生素，就不适用。当药物有蓄 积作用或排泄缓慢，使得第二次处理不能很快 排除第一次的干扰，而影响第二次处理，也不 适于应用。
ⅠⅡ
2.5 2.0 2.3 1.6 3.5 3.1 2.4 1.8 1.9 1.6 2.6 1.6 3.0 2.6 3.8 3.2
2.2 2.9 3.0 3.3 2.0 2.4 3.2 3.9 3.0 3.4 2.5 3.2 2.1 2.8 1.9 2.0
差 秩次
0.5 12 0.7 15 0.4 10 0.6 14 0.3 9 1.0 16 0.4 11 0.6 13
incomplete blocks design)
3
实验设计方法
• 6.拉丁方设计(Latin--Square design) • 7.析因设计(factorial design) • 8.正交设计(orthogonal design) • 9.序贯实验设计(sequential trial)
4
一、配对设计 (matched—pairs design)
采用t检验；当服从正态分布但方差不齐时，采 用t′检验，当不服从正态分布或分布未知时，采 用秩和检验；当资料为计数时可用确切概率法。
16
完全随机组设计的统计分析
二、多个处理组 为计量资料时：当服从正态分布且方差 齐时，采用方差分析；当不服从正态分 布或分布未知时，采用秩和检验。当资 料为计数时采用χ2检验。
100
-0.7 1 -0.3 7 -0.4 5 -0.7 2 -0.4 6 -0.7 3 -0.7 4 -0.1 8
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Ⅰ+Ⅱ
和 秩次
4.5 7 3.9 2.5 6.6 13.5 4.2 4.5
3.5 1 4.2 4.5 5.6 10 7.0 15
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5.1 9 6.6 13.5
4.4 6 7.1 16 6.4 12 5.7 11 4.9 8 3.9 2.5
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二、交叉试验设计 (cross--over design)
• 将A、B两种处理先后施于同一批试验对象，随机 地使半数对象先接受A，后接受B；另一半对象先 接受B，后接受A。两种处理在全部试验过程中 “交叉”进行，称为交叉试验。
• 由于A和B处于先后两个试验阶段的机会是相等的， 因此平衡了试验顺序的影响，而且能把处理方法 之间的差别与时间先后之间的差别分开来分析。
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三、完全随机组设计 (complete random design)
• 完全随机组设计是将受试对象，随机地分配到 各个处理组中进行实验观察，或者从不同总体 中随机抽样进行对比观察的一种试验设计。在 实验研究中可先将实验对象编号，再用随机数 字表或随机排列表把它们随机地分成两组或多 组，分别用各种处理进行实验观察，各组实验 对象例数可以相等，也可以不相等。
表4-1
16只大自鼠的痛阈值
阶 编Ⅰ 号
1
A 2.5
2
B 2.2
3
A 2.3
4
B 3.0
5
B 2.0
6
A 3.5
7
B 3.2
8
A 2.4
9
A 1.9
10
B 3.0
11
B 2.5
12
A 2.6
13
B 2.1
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A 3.0
wenku.baidu.com15
A 3.8
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B 1.9
段 Ⅱ
B 2.0 A 2.9 B 1.6 A 3.3 A 2.4 B 3.1 A 3.9 B 1.8 B 1.6 A 3.4 A 3.2 B 1.6 A 2.8 B 2.6 B 3.2 A 2.0
• 异体配对
– 将条件相近的实验对象配对，并分别给予两种 处理。
6
配对设计的特点
• 配对设计的优点：比较理想地控制了非处 理因素的影响，均衡性较好，减少抽样误 差。
• 缺点：观察对象要经过挑选，特别是临床 试验中病例较少时，样本含量较少。
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配对设计的统计分析
• 当服从正态分布时，用配对比较的t检验； 当不服从正态分布或分布未知时，用配对 符号秩和检验。
合计
4.5 5.1 3.9 6.3 4.4 6.6 7.1 4.2 3.5 6.4 5.7 4.2 4.9 5.6 7.0 3.9
合计
41.9
41.4
83.3
A参数合计 45.9
B参数合计
11
37.4
表4-3 表4-1资料的秩和检验
阶段
Ⅰ-Ⅱ
编号
按A-B顺序 1 3 6 8 9 12 14 15
按B-A顺序 2 4 5 7 10 11 13 16
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四、配伍组设计
(randomized block design)