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1、第十四章 常用设计类型,第一节完全随机设计第二节 析因设计和交叉设计第三节 拉丁方设计和正交设计,一、完全随机设计,概念 完全随机设计(completely randomized design,CRD)是将实验对象完全随机地分配到实验组与对照组或几个对比组中。CRD只能分析一个处理因素的作用，也称单因素设计。,第一节 完全随机设计,特点,简单方便，应用广泛效率相对较低只能分析一个因素的作用,第一节 完全随机设计,假设检验方法,服从正态分布且方差齐同的计量资料：单因素方差分析、成组资料的t检验(水平组g2)；非正态分布且方差齐同的资料：可进行数据变换，或采用两个独立样本比较的Wilcoxon秩和
2、检验、多个独立样本比较的Kruskal Wallis H检验；计数资料：2检验或Ridit分析,第一节 完全随机设计,二、配对设计,概念 将受试对象按某些特征或条件配成对子，每对中的两个受试对象分别给予不同的处理。,第一节 完全随机设计,特点：,可以降低、减弱或消除两个比较组的非处理因素的作用；缩小受试对象间的个体差异，减少实验误差，提高实验效率。,第一节 完全随机设计,设计类型同源配对异源配对,第一节 完全随机设计,同源配对,指同一受试对象分别接受两种不同的干预措施，目的是推断两种干预措施的效果有无差别。交叉设计(cross-over design,COD)目的是推断某种处理有无作用。自身对
3、比(self-contrast)目的是推断某种处理有无作用。,第一节 完全随机设计,异源配对 是将若干研究对象按某些重要特征配对，并分别接受两种干预措施。目的是消除混杂因素的影响。,第一节 完全随机设计,假设检验方法,配对t检验(pared/matched t-test)配对2检验Wilcoxon符号秩和检验,第一节 完全随机设计,三、随机区组设计,概念：是配对设计的扩展。是将几个受试对象按一定条件配成区组，再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中。假设检验方法：两因素方差分析(two-way ANOVA)配对t检验(水平组k2)配伍组设计的多个样本的秩和检验(Friedman M-tes
4、t),第一节 完全随机设计,概念 是一种将两个或多个因素的各水平交叉分组，通过不同的组合，评价各因素的主效应、单独效应和交互作用，通过比较各种组合，找出最佳组合的实验设计。,第二节 析因和交叉设计,第二节 析因设计和交叉设计,析因设计,一、析因设计方法,确定处理组数：随机分组：,第二节 析因设计和交叉设计,注意：析因设计的基本要求是各组例数相等，且每组例数必须在2例以上。析因设计的因素数和水平数不宜过多，一般因素数不超过4，水平数不超过3。,二、析因设计的优缺点,优点：效率高 节约样本含量缺点：当处理因素增加时，实验组数呈几何倍数增加。,三、假设检验方法,析因设计资料的方差分析析因设计资料的秩
5、和检验,概念：是在自身配对设计基础上发展而成的双因素设计。他将整个设计分为两个或多个阶段，各阶段分别给予不同的干预措施，然后比较各阶段效应间的差异有/无统计学意义。主要用于评价慢性易复发疾病，如哮喘。,交叉设计,交叉设计优点：,能控制时间因素对实验效应的影响。消除个体间及两个试验时期间的差异对实验效应的影响，进一步突出处理效应。各实验对象均接受了试验因素和对照，照顾了每一个患者的利益，符合医德要求。可对每个研究对象观察多个时期的两种处理的效应。适用于个体差异较大的动物试验。不仅有组间对照，而且有自身前后对照，从而降低了两组的变异度，节省样本量，提高了评价疗效的效率。,交叉设计缺点,不允许有患者
6、失访不适于病程较短的急性病治疗效果的研究。疾病的变化如第一阶段实验对象的该病治愈或死亡，则第二阶段的处理将无法施加。如有患者退出试验，不仅造成数据的缺失，也增加了统计分析的困难。不能得到关于个体差异和试验期差异大小的信息。不能得到因素之间交互作用的信息。必须有一个严格的前提，即进入第二阶段之前，两组患者的病情均与进入第一阶段时相同。,交叉设计的假设检验方法 采用三因素无重复试验的F 检验。,概念：拉丁方设计(latin square design)是按拉丁字母组成的方阵来安排实验的三因素(一般是一个处理因素、两个配伍组因素)等水平设计。,第三节 拉丁方设计和正交设计,拉丁方设计,拉丁方设计要求
7、：三个因素无交互作用；三个因素水平数相等；方差齐。,拉丁方设计方法,选择拉丁方随机排列规定行、列、字母所代表的因素和水平,拉丁方设计的基本特点,拉丁方设计分别用行间、列间和字母间表示三个因素及其不同水平。拉丁方方阵可以进行随机化，目的是打乱原字母排列的有序性。无论如何随机化，方阵中每行每列每个字母仍只出现一次。拉丁方设计均衡性强，试验效率高，节省样本含量。,拉丁方设计的假设检验方法 采用拉丁方设计资料的方差分析。,正交设计,概念：正交试验设计是按照规范的正交表和相应的交互表进行的多因素多水平的设计方法。,正交设计方法,确定因素和水平选用正交表 正交表的表头设计,正交设计的优缺点,优点：与析因实验相比，可成倍的减少实验次数；能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案，并且通过这少数试验方案的试验结果的分析，推断出最优方案；作进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。缺点：以牺牲分析各因素的交互作用为代价；无空列正交试验设计的误差只有通过重复试验获得。,正交设计的假设检验方法,计量资料：正交设计资料的方差分析。计数资料：首先将计数资料进行数据转换，而后再用方差分析法。,
