第二十六章 实验设计.ppt

第二十六章 实验设计 任何一项医学研究，在确定研究目的之后，首先应该考虑的问题就是怎样安排实验，或者说需要一份良好的研究计划。这一份良好的研究计划就是研究设计，它是使研究结果满足科学性的重要保证。 研究设计包括专业设计与统计设计两个部分，其中统计设计主要是依据研究目的，从研究的现有条件出发，规定研究因素、选择效应指标、确定研究对象的引入方式方法和规模，拟定实施的方法、以及数据收集、整理分析的模式，直至结果的解释。通过合理的、系统的安排，达到控制系统误差，以消耗最少的人力、物力和时间，而获得可靠的信息与结论。统计设计作为医学科学研究的重要组成部分，是科学研究成功的基础。 在医学研究中，根据观察者是否主动施加干预而分为实验研究与调查研究两类。实验研究是指研究者根据研究目的人为地对受试对象（包括人或动物）设置干预措施，控制非干预措施的影响，总结干预因素的效果。调查研究是指对特定对象群体进行调查，影响被调查者的因素是客观存在的，研究者只能被动地观察和如实记录。调查时研究条件难以控制，一般只有通过合理分组、设置对照等手段尽可能地减少干扰。例如研究某县高山、平原与丘陵三类地区儿童血红蛋白水平，已知血红蛋白与营养有一定关系，因此三个人群按经济收人。饮食习惯分层。确定各层样本含量进行随机抽样，以达到减少营养状况对调查结果干扰的目的。实验与调查虽然在设计上有区别，但实际研究工作中常结合应用，某些现场调查可为实验提供线索，而实验结果还需要通过调查加以证实。 第一节 医学科研设计的基本要素与设计原则 一、医学实验研究的误差 1．随机误差 随机误差（random error）是由于一系列实验或观察条件的随机波动造成的实测值与真值之差。这种波动是随机的，在一次测定中随机误差的大小、方向无法预言，但在大量重复测定中，呈现为以“0”中心的正态分布，具有统计规律性。例如某医师同一时刻多次测定同一病人的脉搏数，这种重复测量获得多个不尽相同的数据；又如同时检测30份正常成人血样中的红细胞数，这种重复实验的测量值，也是各不相等，获得的每个数据都是“真值”和“随机误差”的综合结果。 2．系统误差 系统误差（systematic error）又称为偏倚（bias），是实验因素之外的某些非实验因素干扰造成的实测值与真值之差。测量值呈现一定的倾向性。主要包括： （1）选择偏倚（selection bias）：又称为引入偏倚，常出现在研究初始阶段或引人研究对象的各个阶段。这是由于受试对象未能按照纳入标准随机分配进入实验队列。例如设计规定观察对象为原发性高血压患者，却有继发性高血压病人参加实验，这将对结果造成引入偏倚。 （2）测量偏倚（measurement bias）：可能发生在正式研究的全部测定过程或观察过程，主要由于实验条件、操作标准与方法以及主观方面等因素所造成。例如测试时间、测量仪器、环境不同以及操作人员技术不同、熟练程度不同等等，使获得的数据与真值出现偏差。 在临床实验中，受试者的依从性（compliance）亦是产生偏倚的原因，例如受试者由于观察时间过长或其他原因，不能遵从试验要求，如服药、实验室检查、填表、回答问题等，这样使药物效果不能充分显示。此外，由于各种原因受试者在试验过程中途退出而形成失访（withdraw），这样会导致过高估计治疗效果。 （3）混杂偏倚（confounding bias）：是因为作用于受试对象的非处理因素在各对比组中分布不均匀而引起的。一般既与疾病病因又与疾病发展有联系的因素都可能成为混杂因素。例如性别、年龄、生活行为习惯、病情等均能作为混杂因素造成偏倚。如某医师观察两种疗法的效果，甲疗法用于住院病人，而乙疗法的病人却来自门诊就诊者，观察结果，乙疗法优于甲疗法，显然这一结果与两组病人病情状况不同有关。 实验设计的目的就是在于控制和降低系统误差对实验结果的影响，缩小随机误差以利于进行统计推断，更确切地回答研究者事先提出的假说。为实现这一目的，就需要精心安排实验，通过一组规则来完成实验全过程。这一组规则就是实验设计。因此实验设计的任务是如何合理安排实验因素和实验对象、选择表达实验效应的指标、分析和考查实验效应。 二、医学实验研究的要素 医学实验包括三个基本组成部分，即处理因素、受试对象和实验效应。例如观察某降压药的效果，那么某降压药就是处理因素，高血压患者为受试对象，被测的血压值则是实验效应，这三部分内容就构成了完整的实验基本要素，缺一不可。因此任何一项实验研究在进行设计时，首先应明确这三个要素，再根据它来制订详细的研究计划。 1．处理因素 研究者根据研究目的欲施加或