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样本均数与总体均数（或配对）比较 假设检验方法： 对于计量资料，析因试验的结果可用方差分析进行假设检验，推断处理因素作用及交互作用。 析因设计 析因设计 析因设计 结论: A、B两因素各水平间差别有统计学意义，P均小于.0001， A、B间有交互作用，从A1B1（0.8）、A1B2(1.0)、A2B1(1.2)、A2B2(2.1)各自均值的关系可知：A、B间有协同作用。 析因设计 重复测量设计 例：为研究Nm23H1基因AN：对肝癌细胞SMMC-7721增殖和转移的影响，将4~6周龄雌性裸鼠10只随机等分为两组。一组接种蛋白高表达细胞克隆AN2，另一组未转染细胞SMMC-7721作对照，测定癌细胞计数，以光密度吸收值A595nm来反映，试分析转移基因AN2是否对肝癌细胞有抑制作用。 重复测量设计 * * 完全随机设计 完全随机设计—概念 完全随机设计(completely random design) 亦称单因素设计。将受试对象随机分到各处理组中进行实验观察，或分别从不同总体中随机抽样进行对比观察。 它适用于两个或两个以上样本的比较。各组间样本量可相等，也可不相等。样本相等时统计分析效率较高。 例1 将12头动物随机分配到A、B两组。 1、先将12头动物编号为1、2……12号。然后在随机数字表内任意确定一个起始点和方向连续取12个随机数字，并依次抄录于动物编号下。 2、本例从随机数字表第6行第19、20列起向下读取12个随机数字，取两位随机数字。 3、将随机数字从小到大顺序排列后得序号R，并规定R=1～6者为A组，R=7～12者为B组。 完全随机设计—随机分组 完全随机设计—随机分组 例2 将15头动物随机分成三组。 将动物编号如1、2……15号，然后在随机数字表内从某行某列起向某方向读取15个随机数字，取两位随机数字，依次抄录于动物编号下。 将随机数字从小到大顺序排列后得序号R。 规定R=1～5者为A组，R=6～10者为B组，R=11～15者为C组。 完全随机设计—随机分组 本例从第5行第17、18列起向下读取15个随机数字 完全随机设计—随机分组 随机分组应注意 ： 1、随机数的位数不应小于N的位数； 2、随机数如果有重号数字应舍弃； 3、若科研上需要各组例数不等可利用序号（R）调整各组例数。如在例2中要求A组6例，B组5例，C组4例，可规定R=1～6者为A组，R=7～11者为B组，R=12～15者为C组。 完全随机设计—随机分组 统计假设检验方法 计量资料：t检验、方差分析或秩和检验等。 计数资料：卡方检验等 完全随机设计 优缺点： 优点：设计及统计分析简单， 缺点：试验效率不高，只能分析单因素。 完全随机设计 配对设计 将受试对象按某些特征或条件配成对子，然后分别把每对中的两个受试对象随机分配到试验组和对照组，再给予每对中的个体以不同处理，连续试验若干对，观察对子间的差别有无意义。 配对设计(paired design)—概念 配对设计(paired design)—概念 配对的特征或条件： 动物实验：常以种属、品系、性别相同，年龄、 体重相近的两只动物配成对子； 临床疗效观察常将病种、病型、族别、性别相同，年龄相差不超过2—3岁，生活习惯、工作环境等相似的病人配成对子； 进行配对设计时应注意不要“配对过头”。例如，研究高血压与钠盐摄入量的关系，如果将高血压患者与非高血压患者按饮食习惯配对后比较钠盐摄人量，由于饮食习惯与钠盐摄入量关系密切，可能会掩盖病例与对照在钠盐摄人量上的差异； 实验者必须在整个研究过程中，始终能辨认属于同一对子的是哪两只动物。因此，动物编号是非常重要的； 记录实验数据应保持每对的一一对应关系，不能错乱或缺失。计算每对实验数据的差值时，顺序应当一致。 配对设计(paired design)—注意的问题 例： 取20只小白鼠，按性别、体重、窝别配成10对，试将其分配到实验组与对照组中去。 先按配对条件配对，并将对子编号，如1.1、 1.2 、2.1、 2.2 …..10.1、 10.2然后再在随机数字表上，任意指定行列及查找方向，将随机数字依次抄写在“对子号”下。 事先规定，遇单数定为AB顺序，遇双数定为BA顺序 配对设计(paired design)—随机分组 配对设计(paired design)—随机分组 常用统计假设检验方法 计量资料：配对t检验、配对符号检验、wilcoxon符号秩检验 计数资料：卡方检验、一致性检验等 配对设计(paired design) 优点 配对设计可做到严格控制非处理因素对试验结果的影响，同时使受试对象间的均衡性增大