科研设计(三).ppt

医学科研设计和统计分析 卫生统计学教研室 曹 阳 多因素试验设计 例4-1 某研究者欲研究某中药复方治疗高胆固醇血症的效果，包括该中药复方中甲药和乙药对降低胆固醇的作用，以及甲药和乙药是否有交互作用，如何进行设计？ * 例4-1 研究对象：高胆固醇血症受试者 处理因素： 因素水平： 试验效应指标： 甲药 乙药 有 无 有 无 胆固醇 * 1.析因设计(Factorial design) 析因设计是研究两个或多个因素的效应及因素间交互作用的实验设计方法。 特点：析因设计是各因素和各水平的全面组合试验。 表示方法： 第1因素的水平数×第2因素的水平数…， 如 2×2，3×3，2×2×3 ，2×2×2 或 23 =水平数因素数= 2×2×2 * 表4-1 不同治疗组别胆固醇的降低量（mmol/L） 不用甲药 使用甲药 不用乙药 使用乙药 不用乙药 使用乙药 0.39 0.67 1.35 1.76 0.71 0.77 1.31 1.48 0.56 0.70 1.03 1.76 0.39 0.74 1.06 1.97 0.43 0.87 1.55 1.69 * 几种比较？ 1.73 甲(用) 乙(用) 甲(用) 乙(不) 1.26 0.75 甲(不) 乙(用) 甲(不) 乙(不) 0.50 1.50 0.50 0.25 0.75 1.00 1.25 1.75 0 胆固醇的降低量（mmol·L-1） 甲(不) 甲(用) * 例4-1 单独效应（simple effect）：同一因素不同水平之间的效应的差异； 主效应（main effect）：某一因素单独效应的平均值； 交互作用（interaction）：某一因素的单独效应随另一因素的不同水平变化而变化的情况。 * 1） 单独效应 指其他因素的水平固定时，同一因素不同水平间的差别 2） 主效应 指某一因素各水平间的平均差别 * 3） 交互效应 指某一因素的单独效应随另一因素水平变化的改变 * AB间的交互效应 0.98-0.76=0.22 AB间的交互效应 0.47-0.25=0.22 用途和优缺点 用途： 可比较各种组合，筛选最佳测定值方案。 优点： 1）可分析单因素的效应和交互效应； 2）比单因素节省试验次数，统计效率高。 缺点：如果因素和水平过多，则造成处理组数很多和样本例数多。 实验样本例数=实验组合数×实验重复例数 * 2×2析因实验设计方法 1）将 2×2析因组合成4个处理组 2）根据实验对象（动物、标本、人）选择分配处理随机化方法 采用随机化方法： （完全随机化分组、随机区组） 3）每组例数至少2例 * 例4-3 某研究者欲研究可降解淀粉微球包载某药物的条件，淀粉浓度（A）、淀粉/药物溶液体积比（B）、交联剂用量（C）和油/水相体积比（D）对微球的载药量的影响，其中因素A和B可能存在交互作用，包载效果采用载药量评价。实验条件有四个因素，各因素有两个水平，如何进行研究？ * 2、正交设计 析因设计：G个处理组的全面组合试验设计。例：24 =16个处理组。在因素组合多时常采用正交设计。 正交设计：是多因素非全面组合的实验设计。是析因设计的部分组合（如1/2G、1/3G）设计。 * 用途和优点 用途：主要用于标本、动物试验，寻找影响因素和筛选最佳实验方案。 优点：在不减少效率基础上，可成倍减少试验次数。特别适用多因素(3个及以上）的实验设计。 假定：各因素无交互或只有一阶交互作用。 * 正交实验设计方法（借助正交表） 实验按正交表的表头和表体安排处理组 表头用 表示 L：表示正交表 N：试验次数（最多的处理组数） m：表示因素的水平数 K：表示最多安排的因素及交互项 例： * 正交设计表头 因素 实施 列号 个数 比例 1 2 3 4 5 6 7 3 1 A B AB C AC BC ABC 4 1/2 A B AB C AC BC D CD BD AD * 正交表体 处理 列 号 实验号 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 * 实验序号 淀粉浓度（A） 淀粉/药物溶液体积比（B）