第四讲：科研方法.pptVIP

第三讲 试验设计的原则 一、对照的原则 对照的意义：鉴别处理因素与非处理因素的差异，消除和减少实验误差。 在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立不施加处理因素的对照组，这是非常重要的。 例如：某药物的降血脂实验 正常饲料对照组 高脂饲料对照组：与正常组比较，观察是否形成了高脂血症。 高脂饲料+药物组：与高脂对照组比较，观察药物的降血脂作用。 空白对照组 对照组不施加任何被试因素。 优点：简单易行。 缺点：易引起实验组与对照组在心理上的差异，从而影响实验效应的测定。 安慰剂组 对照组使用一种无药理作用的假药，药物的剂型、外观、包装或处理上不能为受试者识别。 优点：有助于避免对照组病人产生与实验组病人不同的心理作用。 缺点：只适用于小规模实验。 可能出现3种结果 1. 3组间无显著性差异：污染因素对试验指标无影响 2. 前2组与第3组有显著性差异：污染因素对实验指标不利 3. 2组和3组有显著性差异，1组和3组无显著性差异：污染因素引起？食用带糠皮米造成营养不良引起？ （二） 随机化方法 最常用的方法是随机数字表和随机排列表。 三、重复的原则 （一）重复的意义 重复是指在相同条件下进行多次观察。也就是样本含量大小的问题。 重复最主要的作用是估计实验误差。是消除非处理因素影响的重要手段。 （二）样本含量大小的估计 影响样本含量大小的因素 （1）第一类错误的概率α(检验水准)： 检验水准：比较的两组或多组作假设检验时，得出“假阳性”错误的概率。 α越小，所需样本含量越多。 （2）检验效能（1-β）：也称把握度。即两总体确有差别时，按α水准发现它们有差别的能力。 （1-β）越大，所需样本含量越多。· （3）所比较的两个总体参数间的差值δ： δ越小，所需样本含量越多。 （4）总体标准差σ：σ大，所需样本含量大。实际工作中可用样本标准差估计之。 （5）资料的性质：一般情况下，数值变量所需样本含量少于分类变量。 （6）实验设计的类型：完全随机设计所需样本量多，配对设计与随机区组设计所需样本量少，拉丁方、正交、析因等设计所需样本含量更少。 (三）估计样本含量的方法 （1）凭经验： 动物实验：10~20只，不得少于5只。 难治疾病：疗效显著时（如癌症）5~10例。急重病死亡率高的：30~50例。 一般病和慢性病：100~300~500例。 确定正常值范围：＞100例。 恶性肿瘤的流行病学调查：＞10万人。 多因素分析：研究因素个数的5~10倍以上。 四、均衡的原则 1. 均衡的意义 受试对象除了观察的某种被试因素不同外，其它一切条件应尽可能与对照组相同或相近，以消除非被试因素对实验效应的影响。 2. 均衡的方法 （1）找出影响实验结果的非被试因素，并将其分层。 （2）层内随机抽样进行实验对象分配。 如比较两种药物对高血压的疗效，将高血压分为轻、中、重，然后各层进行随机分组。 ③两个样本均数比较(样本含量不等） 标准差 样本比例，和为1 两个均数差 例：用新药降低高血脂患者的胆固醇，研究者规定试验组与对照组相比平均20mg/L以上，才有实际推广应用价值。胆固醇的标准差为30mg/L。规定样本比例为Q1=0.4，Q2=0.6，单侧α=0.05，β=0.10，要求估计样本含量。 总例数为80，试验组80×0.4=32例； 对照组80×0.6=48例 ④配对、交叉及试验前后比较 标准差 平均差值 例：已知患者白细胞数治疗前平均增加了1×109/L，标准差为1.2×109/L。规定α=0.05（双侧检验），β=0.10，求样本含量。 共需15对样本。 ⑤两个样本率比较 两组总例数 两组总体率 两组合并率 1.960 1.282 例：比较两种中药使肝炎表面抗原阴转的疗效，预试验甲药阴转率为30%，乙药阴转率为50%，正式实验拟取α=0.05，β=0.10，试问各组需要多少病例？ 已知π1=30%，π2=50%， 每组需103例 ⑥直线相关的样本含量 相关系数 例：根据参考文献估计ρ=0.70，规定：α=0.05（双侧），β=0.10，问需要观察多少样本含量，对总体相关系数的估计才能满足上述要求？ ⑦多个样本均数比较 查附表15 组数 总均数 i 组标准差 i 组均数 例：拟用A、B、C三种治疗方案治疗贫血患者，估计治疗后血红蛋白含量（g/L）增加的均数分别为17.2、11.8、15.6，标准差分别为8.0、7.1、7.9，设α=0.05，β=0.10，若要得出有差别的结论，每组需观察多少例？ 两次结果相近，每组各需观察52例。 练习题： 1. 有人在研究耐力训练与提高战士体质的关系时，设计了如下的实验：以血乳酸为主要观察指标，用20名连队的战士按训练方案进行耐力训练，以机关同龄的20名战士为对照，对照