非随机对照实验的SPSS软件实现项目七实验性研究设计84课.pptxVIP

非随机对照实验的SPSS软件实现主讲老师：景燕敏《健康数据统计分析》项目七实验性研究设计版权单位：

任务描述在医学研究领域，一种新的降压药物研发成功并进入临床试验阶段，需要评估该药物的有效性和安全性。于是设计了一个实验性研究项目。研究对象为100名患有轻度高血压的患者，他们被随机分为两组：实验组和对照组，每组50人。实验组患者接受新降压药物的治疗，而对照组患者则服用传统的降压药物。在治疗前后，研究人员分别测量了患者的收缩压、舒张压、心率等指标，并对患者进行了为期4个月的随访观察，记录药物的不良反应情况。任务二：如何设计和实施一个非随机对照实验来评估新降压药物的临床效果。

任务分析非随机对照实验通常用于无法进行随机分配的情况。在本任务中，将分析一个自然形成的对照组（例如，接受不同治疗的患者组）的数据。需要评估新药物相对于对照组的效果，并考虑可能的偏倚和混杂因素。

任务实施一、准备阶段数据准备阶段，研究团队必须精心规划和执行一系列关键步骤，以确保研究数据的质量和可靠性。这包括明确数据需求、设计数据收集工具、培训研究团队、进行预测试和试点测试、获取伦理批准、准备知情同意书、制定数据管理计划以及建立质量控制措施。这些细致的准备工作对于确保非随机对照实验的成功至关重要，因为它们为收集到的数据奠定了坚实的基础，这些数据将被用于回答研究的关键问题，并对最终的临床决策产生影响。

任务实施二、招募参与者招募志愿者是进行非随机对照实验的关键步骤，需要明确定义目标人群，制定详细的招募计划，并确保整个过程获得伦理审批。提前准备吸引人的招募材料，并通过医院、社区中心、大学和在线平台等多渠道进行宣传。在招募过程中，向潜在参与者提供完整的研究信息，以获取他们的知情同意。同时，还要进行参与者的筛选和注册，确保他们的个人信息和数据得到妥善保护。

根据既定标准而非随机化方法将参与者分配到实验组或对照组。此过程旨在确保实验的内部效度和结果解释力，同时需特别注意平衡各组间的已知混杂变量，如年龄、性别和基线血压等，以减少潜在偏倚并提高结果的可靠性。研究者必须透明地记录每位参与者的分组信息，并清晰解释分组过程，确保符合伦理标准，保护参与者权益。通过遵循这些步骤，研究者能够合理地进行分组，为实验的顺利实施和结果的可信度打下坚实基础。在本次实验中将100名患者按就诊顺序分为两组：实验组（新降压药）和对照组（标准治疗或安慰剂），每组各50人。任务实施三、分组

任务实施四、数据收集1.在治疗前收集“年龄、性别、身高、体重、基线收缩压、舒张压和心率”基线数据。2.实施干预实验组：给予新降压药，按照制造商推荐的剂量和时间表。对照组：给予当前标准降压治疗。3.数据收集治疗4周后，收集治疗后收缩压、舒张压和心率等数据。4.混杂变量控制。尽可能匹配两组患者的基线特征（如年龄、性别）。使用协方差分析控制混杂变量的影响。5.将收集的数据录入SPSS，建立数据库。

任务实施五、数据分析（一）描述性统计分析执行“Descriptives...”命令。将所有感兴趣的变量移到右侧的变量框中，，选择需要的统计量，生成描述性统计结果。从数据中可以看出，治疗后收缩压和舒张压的平均值均有所下降，表明新降压药物可能有效。然而，由于非随机对照实验的设计，不能排除其他混杂因素的影响影响。因此，这些结果需要在更严格的随机对照实验中进一步验证。此外，心率的降低效果在患者间存在变异，可能需要进一步分析其临床意义和安全性。

任务实施（二）组间比较分析因为“组别”是字符串类型，所以首先要生成一个数字类型的变量“组别2”来代替“组别”。执行“RecodeintoDifferentVariables...”命令，生成一个数字类型的变量“组别2”，设置“实验组”为“1”、“对照组“为2。

任务实施（二）组间比较分析执行“Independent-SamplesTTest”命令，将治疗前的结果变量（基线收缩压、基线舒张压、基线心率）和治疗后的结果变量（如治疗后收缩压、治疗后舒张压、治疗后心率）分别移到“TestVariable(s)”框中，将“组别2”移到“GroupingVariable(s)”输入框中，生成独立样本T检验结果。

任务实施（二）组间比较分析独立样本T检验结果表明，实验组和对照组在基线收缩压、舒张压和心率方面基本相似。治疗后，实验组的收缩压和舒张压显著低于对照组，分别达到p0.001和p=0.001的显著性水平，这表明新降压药物在降低血压方面优于对照药物；然而，两组治疗后心率差异不显著，说明新药物对心率的影响与对照药物相当。

任务实施（三）混杂变量控制如果需要控制混杂变量（如年龄、性别），可以使用协方差分析（ANCOVA）。因为“性别”是字符串类型，所以首先要通过执行RecodeintoDiffer