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实验设计与调查设计主要内容实验设计的特点、目的掌握实验设计的特点；理解实验设计的目的。实验设计的要素、原则掌握实验设计的三大要素、三大原则；理解实验设计各要素、原则的具体要求。实验设计过程理解常用的实验设计方案的过程；观察性研究设计特点与目的理解常用的抽样方法。研究设计类型调查设计（观察性研究）是指研究者通过客观地观察、描述调查对象来搜集资料，未加任何的干预措施，比如：调查了解某地学龄前儿童的乙肝表面抗原的阳性率，某地新生儿出生缺陷的发生率等；实验设计（实验研究）是指研究者根据研究假设主动地对研究对象加以干预措施，并观察总结其结果，回答研究假设所提出的问题。实验设计的目的控制和降低系统误差对实验结果的影响，缩小实验随机误差，以利于进行统计推断，更确切地回答研究者事先提出的假设。FisherRA（1890-1962）Tocallinthestatisticianaftertheexperimentisdonemaybenomorethanaskinghimtoperformapostmortemexamination:hemaybeabletosaywhattheexperimentdiedof.实验设计的分类动物实验研究：以动物或标本（如细胞、组织等）为研究对象，因此在研究中，研究者可以主动施加干预措施。临床试验：以人为研究对象。多中心、随机、盲法、平行对照临床试验（RCT)社区干预试验：以社区人群为研究对象，接受某种处理或干预措施的基本单位是整个社区或某一人群的亚群。其主要目的是通过干扰某些危险因素或施加某些保护性措施，观察其对人群产生的预防效果。实验研究的要素处理因素受试对象实验效应处理因素处理因素是指研究者根据研究目的欲施加或观察的、能作用于研究对象并引起直接或间接效应的因素。要求：抓住主要的处理因素；找出非处理因素（混杂因素）加以控制；处理因素应标准化。受试对象动物实验对象和临床（现场）试验对象受试对象的同质性明确的疾病诊断的标准及纳入和排除标准好的依从性实验效应指处理作用于实验对象的反应，一般是通过某些观察指标，定量或定性地反映实验效应。选择观察指标的基本原则指标的选择必须与研究目的密切关联客观性尽可能选择客观指标，避免一些笼统的、不确切的指标。准确性选用的指标应尽量精确。灵敏性和特异性实验效应指标应当同时兼顾其灵敏性和特异性，尽量使灵敏性和特异性都高。实验设计的原则随机化原则对照原则重复原则盲法原则对照原则设立对照组的目的是衬托处理因素的效应。所设立的对照组必须与实验组达到均衡可比。除干预措施外，组间其他影响结果的非处理因素等尽可能相同。对所研究疾病的易感度及发病机会相等。检测和观察方法及诊断标准必须一致。空白对照、安慰剂对照、实验对照、标准对照、历史对照等。对照的基本形式自身对照对照与实验在同一受试者身上进行，如用药前后作为对比。空白对照对照组不施加任何处理因素。安慰剂对照主要目的是为了平衡对照组病人心理因素的影响。实验对照（阳性对照）对照组不施加处理因素，但施加某种实验因素。标准对照不设立专门的对照组，而是用现有标准值或正常值做对照。历史对照重复原则重复原则包含重现性和观察单位数量两方面的含义。可靠的实验结果应能在相同的条件下重现；可靠的实验结论也不能凭一次实验或3～5例结果获得，一定要有足够量的观察单位数。盲法盲法：为了控制临床试验过程和解释结果时产生的偏倚。单盲：受试者不知道分组情况。双盲：研究者和受试者均未知分组情况和接受处理的具体内容。第三方盲法评价开放性试验盲法技术胶囊技术双盲双模拟随机化原则What：将实验对象按相同的概率分配到预先设定的几个处理组中。Why：保证各处理组间在大量不可控制的非处理因素的分布方面尽量保持均衡一致。避免研究者主观因素对分组的干扰。How：常用的随机化方法有抽签法、随机数字表、随机排列表和随机函数法。常用的实验设计方案单因素：一个观察因素的不同强度水平作用效应间差异的研究。完全随机设计、序贯设计。多因素：观察两个以上因素不同强度水平下作用效应差异的研究。交叉设计、随机区组设计、拉丁方设计、析因设计、裂区设计、正交设计。completelyrandomdesign完全随机设计不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可有两个或多个水平，两个水平时也称为成组设计。设计方法：将受试对象编号，按预先规定，利用随机排列表、随机数字表或随机函数产生的随机数字将受试对象随机分配到各组中。各处理组的样本例数可以相等，也可以不等，但相等时检验效率最高。完全随机设计实例将24只大白鼠随机分成3个处理组进行实验，并要求每个处理组8只大白鼠。随机分组过程：1.将大白鼠按体重编号；2.任意指定随机数字表中第3行，从第7、8列开始由上向下抄录24个两位的随机数，重复数字删掉；3.将抄录的随机数按大小排序，用秩次R表示；4.规定秩次R为1-8者分入甲组，9-16者分入乙组，17-24者分入丙组。1.将大白鼠按体重编号编号123456789101112编号1314151617181920212223242.任意指定随机数字表中第3行，从第7、8列开始由上向下抄录24个两位的随机数，重复数字删掉编号123456789101112随机数027126645470303395414227编号131415161718192021222324随机数8417245918065675446812973.将抄录的随机数按大小排序，用秩次R表示编号123456789101112随机数027126645470303395414227R12071714199102311128编号131415161718192021222324随机数841724591806567544681297R22461652152113183244.规定秩次R为1-8者分入甲组，9-16者分入乙组，17-24者分入丙组。编号123456789101112随机数027126645470303395414227R12071714199102311128组别甲丙甲丙乙丙乙乙丙乙乙甲编号131415161718192021222324随机数841724591806567544681297R2246165215211318324组别丙甲甲乙甲甲乙丙乙丙甲丙完全随机设计的优缺点优点：设计和分析简单易行。缺点：只分析一个因素，没有考虑个体间的差异，因而要求各观察单位要有较好的同质性，否则，需扩大样本含量。Randomizedblockdesign随机区组设计亦称配伍组设计，是将受试对象先按配比条件配成区组，再将各区组中的受试对象分配到各个处理组。每个区组有两个或两个以上受试对象，当每个区组只有两个受试对象时，也称为配对设计（paireddesign)。随机区组设计一般以主要的非实验因素作为配比条件，而不以实验因素作为配比条件。随机区组设计实例将24只大白鼠随机分成3个处理组进行实验，并要求每个处理组8只大白鼠。随机分组步骤：1.将24只大鼠按体重顺序编号；2.按照体重相近的原则将大白鼠分成8个区组；3.各区组分别指定随机排列表中第1-8行，抄录1-3之间的随机数；4.规定随机数为1者分入甲组，2者分入乙组，3者分入丙组。1.将24只大鼠按体重顺序编号编号123456789101112编号1314151617181920212223242.按照体重相近的原则将大白鼠分成8个区组编号123456789101112区组111222333444编号131415161718192021222324区组5556667778883.各区组分别指定随机排列表中第1-8行，抄录1-3之间的随机数编号123456789101112区组111222333444随机数132213123132编号131415161718192021222324区组555666777888随机数1232133213214.随机数为1者入甲组，2者入乙组，3者入丙组。编号123456789101112区组111222333444随机数132213123132组别甲丙乙乙甲丙甲乙丙甲丙乙编号131415161718192021222324区组555666777888随机数123213321321组别甲乙丙乙甲丙丙乙甲丙乙甲两种设计方法分组结果对比完全随机设计：甲：1、3、12、14、15、17、18、23；乙：5、7、8、10、11、16、19、21；丙：2、4、6、9、13、20、22、24。随机区组设计：甲：1、5、7、10、13、17、21、24；乙：3、4、8、12、14、16、20、23；丙：2、6、9、11、15、18、19、22。随机区组设计的优缺点优点：该类设计按配比条件将受试对象配成对子或配伍组，从而排除了诸多非处理因素对实验的影响，保证了各组间的可比性，减少了抽样误差；增加了区组信息，可减少样本含量，提高统计效率。缺点：受配对或配伍条件的限制，有时难以将受试对象配成区组，从而损失部分受试对象的信息；区组内有受试对象脱落时会影响统计分析；自身配对时，两种处理施加于受试对象的顺序效应会混杂在实验效应中。factorialdesign析因设计：是一种将两个或多个因素的各水平交叉分组，进行实验（或试验）的设计。它不仅可以检验各因素内部不同水平间有无差异，还可检验各因素间是否存在交互作用。若因素间存在交互作用，表示各因素不是独立的，一个因素的水平发生变化，会影响其它因素的实验效应；反之，若因素间不存在交互作用，表示各因素是独立的，任一因素的水平发生变化，不会影响其它因素的实验效应。析因设计析因设计与完全随机设计的区别：析因设计的处理组是由两个或两个以上处理因素的不同水平的全面组合而成，即处理组数等于因素数与水平数的乘积。例如，两个因素各有3个水平时，实验组数为3×3=9；四个因素各有2个水平时，实验组数为2×2×2×2=16。应用析因实验设计时，分析的因素数和各因素的水平数不宜过多。一般因素数不超过4，水平数不超过3。析因设计常见的设计模型有2×2析因设计，两因素析因实验设计用于研究A、B两个因素内部不同水平间有无差异，特别是研究A、B因素间是否存在交互作用。2×2析因设计是指有两个因素，每个因素各有两个水平，共有4个组合。设A1代表A因素1水平，A2代表A因素2水平；B1代表B因素1水平，B2代表B因素2水平，交叉组合后的2×2析因设计模型如下：B1B2A1A1B1A1B2A2A2B1A2B2析因设计实例某医师欲研究A、B两药是否有治疗缺铁性贫血的作用，以及两药间是否存在交互作用。用何试验设计可达到研究者的研究目的，并做出设计分组。按2×2析因设计有4个实验组，分别为A1B1、A1B2、A2B1和A2B2。设计分组如下：第一组（A1B1）：A药+B药+一般疗法第二组（A1B2）：A药+一般疗法第三组（A2B1）：B药+一般疗法第四组（A2B2）：一般疗法析因设计的优缺点优点：是一种高效率的实验设计方法，不仅能够分析各因素内部不同水平间有无差别，还具有分析各种组合的交互作用的功能。缺点：析因设计随因素与水平数的增加，所需要受试对象和分析工作量急剧增加，分析结果的解释也比较复杂。crossoverdesign交叉设计：是在自身配对设计基础上发展起来的。该设计考虑了一个处理因素（A、B两水平），两个与处理因素无交互作用的非处理因素（试验阶段和受试对象）对试验结果的影响。ABI洗脱期BAII观察结果交叉设计的适用条件和注意事项处理因素只有2水平，且两个非处理因素（试验阶段、受试对象）与处理因素间无交互作用。试验要求两个阶段之间必须安排一定的间隔时间（洗脱期），以便消除前阶段治疗措施的残留效应，保证两阶段的起始条件一致，间隔时间的长短决定于药物从体内的排除