08 实验设计
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第八章 实验设计
[教学要求]
了解：科研方法的分类；样本含量估计的意义。
熟悉：实验设计的三个基本要素； 对照的几种形式；假设检验时样本含量的估计。
掌握：实验设计的基本原则；几种常用设计方法及其应用；盲法的概念及意义，
多中心临床试验的概念及意义。
[重点难点]
科研方法按是否给予干预措施分为实验性研究(有干预)和观察性研究(无干
预)；实验性研究的设计属于实验设计，而观察性研究的设计则属于调查设计。
实验性研究的优点在于能够较好地控制非处理因素(即混杂因素)的影响，避免
人为造成的偏倚，使欲比较的组之间具有均衡性和可比性；其缺点为小样本时，
不能保证非处理因素(混杂因素)在组间有较好的均衡性和可比性。
观察性研究较实验性研究简单，可细分为描述性研究和分析性研究。
第一节 实验设计的基本要素
一、受试对象
受试对象或称研究对象是处理因素作用的客体。
在试验进行前必须对研究对象的条件作明确的规定，即明确纳入标准、排除
标准，必要时应有剔除标准，以确保研究对象的同质性，同时使参与研究的样本
有良好的代表性。
二、处理因素
处理因素是根据研究目的确定欲施加或欲观察的、并能引起受试对象直接或
间接效应的因素。
在同一项研究中，处理因素在研究过程中应自始至终保持一致，即标准化。
在研究中还必须明确，除了“处理”对实验结果会产生影响外，一些“非处理因
素”也会对结果产生影响，其混杂于处理因素中，对处理因素的效应产生干扰作
用，故在实验设计中，应尽可能找出这些“非处理因素”即混杂因素，控制并削
弱其影响。
三、实验效应
1
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效应是处理因素作用于受试对象产生的结果。
效应通过适宜指标表达出来。在指标的选择上，应根据客观、精确、敏感或
特异的原则进行遴选。
第二节 实验设计的基本原则
一、对照原则
对照是比较的基础，设立对照是控制混杂因素和偏倚不可缺少的重要手段。
一个实验必须设立对照，以便衬托出处理效应，得出正确结论。
设立对照应满足均衡性，即除给予的处理因素不同外，对照组和实验组的其
它一切因素应一致，使对照组和实验组具有可比性。对照组设立后，应对各组的
基线情况进行比较，检验开始时的状态是否均衡。
根据研究目的和内容不同对照可分为：
1.安慰剂对照 对照组给予安慰剂，其它方面与试验药物一致，惟独不含试验
药物的有效成分，不能为受试对象所识别。
目的在于消除受试对象和观察者的主观因素可能造成的偏性，消除疾病自然
进程的影响，分离出由于试验药物所引起的真正反应。
主要应用于临床药物试验中。
2.空白对照 对照组不给予任何处理。动物实验和实验室方法研究中最常见。
3.实验对照 对照组施加某种与处理因素有关的实验因素。
4. 自身对照 对照与实验在同一受试对象身上进行，如身体对称部位或实验前
后接受不同研究因素，一个为对照，一个为实验，比较其差异。
5.标准对照 用现有标准方法或常规方法，或者现有标准值或参考值作对照。
二、随机化原则
随机化是保证各对比组间在大量不可控制的非处理因素分布方面尽量一致的
一种统计学措施。各种统计分析方法均建立在随机化的基础之上。
随机化通常借助计算机产生的随机数字或随机数字表实现。随机化包括：
1.随机抽样 总体中的每一个体都有同等机会进入样本，保证样本的代表性。
2.随机分组 每一个体都有同等的机会分配到各处理组，保证各处理组间的均
衡性。
3.试验顺序随机 每个试验个体接受处理先后的机会均等，从而平衡试验顺序
2
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的影响。
三、重复原则
重复是指在相同实验条件下进行多次研究或多次观察，以提高实验的可靠性
和科学性。广义来讲，重复包括三种情形：
1.整个实验的重复 确保实验的重现性
2.用多个受试对象进行重复 换言之，要有足够的样本含量，避免把个别情况
误认为普遍情况，把偶然性或巧合的现象当成必然的规律。
3.同一受试对象的重复观察 保证观察结果的精度。
第三节 常用的实验设计方案
一、完全随机设计
将同质受试对象随机地分配到各处理组，再观察其实验效应，是最为常见的
一种考察单因素两水平或多水平的实验设计方法。
优点是简单易行，缺点是在小样本的实验中，均衡性较差，抽样误差较大。
二、配对设计
将受试对象按一定条件配成对子，再将每对中的两个受试对象随机分配到不
同处理组。配对因素为可能影响实验结果的主要混杂因素。
优点：和完全随机
设计相比，能提高组间均衡性和检验效率，相应的样本量
减小。缺点：较完全随机设计复杂，配对失败或配对欠佳时，反而会降低效率。
三、交叉设计
是一种特殊的自身对照设计。2×2 交叉设计是将同质个体随机分为两组，每组
接受一种处理措施，待第一阶段结束后，两组交换处理措施，进行第二阶段的实
验，相当于每一个体在不同阶段都接受了两种处理。当然阶段数和处理数都可以
扩展，成为多种处理多重交叉试验。交叉设计常用于反复发作，不易治愈或病程
较长的疾病研究。
需要注意的是在阶段间必须有一定的“清洗阶段”，以消除前一阶段的残留效
应，同时尽量采用盲法观察。
交叉设计的优点，一是节约样本含量；二是能够控制个体差异和时间对处理
因素的影响；三是在临床试验中均等地考虑了每个患者的利益。其缺点，一是处
理时间不能太长。二是当受试对象的状态发生根本变化时，后一阶段的处理将无
3
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法进行；三是受试对象一旦在某一阶段退出试验，就会造成数据缺失。
四、随机区组设计
又称单位组设计、随机配伍组设计。它实际上为配对设计的扩展，是将受试
对象按性质相同或相近者组成b 个区组(或称单位组、配伍组)，每个区组中的k 个
受试对象随机分配到k 个处理组中。
优缺点同配对设计。实验结果中若有数据缺失，统计分析较麻烦。
五、析因设计
是一种多因素多水平交叉分组的全面试验设计，它是将两个或多个实验因素
的各水平进行组合，对所有可能的组合都进行试验，从而探讨各实验因素不同水
平间的差异，同时可以检验各因素间的交互效应。最常用最简单的析因设计为 2
×2 析因设计。
析因设计的优点在于其全面高效性，以最小的实验次数探讨各因素不同水平
的效应，同时可获得各因素间的交互效应。其缺点为工作量较大，设计和统计分
析复杂，众多交互效应的解释困难。
第四节 样本含量的估计
一、样本含量估计的意义
样本含量估计充分反映科研设计中“重复”的基本原则，过小过大都有其弊
端。样本量过大，导致人力、物力和时间上的浪费；同时由于过多的观察对象，
可能引入更多的混杂因素，对研究结果造成不良影响。样本量过小，导致检验功
效过低，出现“假阴性”结果。因此正确地估计样本含量是试验设计中的一个重
要环节。
二、影响样本含量估计的因
素
1.第一类错误的概率 α，即检验水准。
2.检验功效 1–β或第二类错误的概率β。
3.总体参数间的差值或误差δ。可通过预试验估计，或根据专业要求由研究者
规定。
4.总体标准差σ或总体概率π。一般未知，多由预试验、查阅文献、经验估计
获得。
4
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三、样本含量估计的方法
1.单样本均数检验或均数的配对检验(交叉设计样本含量估计也用该公式)
N ??(Zα/ 2 +Zβ )σ??2
?? δ ??
式中Z 为标准正态分布的双侧临界值；单侧检验时，可改为单侧临界值Z ；而不
α/2 α
论双侧还是单侧检验，均取单侧临界值Zβ。若为配对比较，σ取σ 。
d
2.两样本均数检验
N ????(Zα/ 2 +δZβ )σ????2 (Q1?1 =+Q2?1 )
式中Z 和Zβ同上。Q 和Q 为样本比例。
α/2 1 2
3.单样本频率检验
2
?Zα/ 2 +Zβ ?
=? ? ?
N ? ? π (1 π )
0 0
? δ ?
Z 和Zβ同上；δ= π ?π ，其中π为已知的总体概率，π为预期实验结果的总体概
α/2 1 0 0 1
率。
2
4.配对二分类资料的χ 检验
? ?2
N Z 2π Z 2(π π)(π π) /π / π π
??( α/ 2 =+ β 1 ? 2 ? ) ( 1 ? 2 )??
式中，Z 和Zβ同上；π和π为两总体的阳性概率，π为两处理结果一致的总体阳性
α/2 1 2
概率，π= (π+π–2π)/2。
1 2
5.两样本频率检验
2
?Z π (1?π )(Q?1 +Q?1) +Z π(1?π) Q +π (1?π ) Q ?
N ? α/ 2 c c 1 2 β 1 1 1 2 2 2 ?
π π
?? 1 ? 2 ??
式中π 为两总体合计概率，π Qπ +Q π ，其它符号同前。
c c 1 1 2 2
需要指出的是，以上所有公式求得的样本含量N均为两组(单样本除外)总例数，
每组例数n 和n 根据样本比例最终求得。
1 2
5
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第五节 临床试验设计
一、概论
临床试验是以人(含病人与健康人)为试验对象，对干预措施(通常为新药)的疗
效和安全性进行前瞻性的追踪研究。
二、临床试验设计的特殊问题
1.盲法
盲法是纠正偏倚的一种重要措施，它的优点在于能够避免受试对象和/或研究
者的心理或精神因素影响，使指标的评价，尤其是对一些主观指标的测量更为客
观。
(1)单盲 仅受试者不知道所接受何种疗法或处理；
(2)双盲 疗效的观察者和受试者均不知道所接受何种疗法或处理；
在盲法应用中，必须注意药品编盲与盲底保存，必须有应急信件，以便在紧
急情况下进行揭盲，必须设立揭盲规定，同时盲法原则应自始至终地贯彻于整个
试验之中。
2.医学伦理
进行临床试验最为重要的是不能给参加试验的病人带来不必要的痛苦、不舒
服或失去自由，必须考虑医学伦理道德的问题。
3.多中心临床试验
多中心临床试验系指一个或几个组长单位(即牵头单位)的主要研究者总负责，
多个单位的研究者合作，按同一个试验方案同时进行的临床试验。多中心临床试
验可以在较短的时间内搜集所需的病例，而且搜集的病例范围广，用药的临床条
件也广泛，临床试验的结果对将来药物的应用更具代表性。
4.临床试验的评价
意向性治疗(intention-to-treat，ITT)分析 根据临床试验的要求，对经随机化
并分配到各组的全部病例进行统计分析，按照原分组意向来分析数据，而不管其
是否依计划完成了治疗试验。
符合方案(per protocol， PP)的数据分析 对所有符合试验方案、依从性好、
试验期间未服用违禁药、完成 CRF 规定填写内容的病例进行统计分析。
[案例讨论参考答案]
6
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案例8-1 (1)该文未设对照组；
(2)虽然共收治 80 例，但发作期和间歇期患者的合计却为 98 例，估计两者中
有交叉重叠，题目未予交待。
两组治疗情况
分期 显效 有效 无效 合计
发作期 42 16 5 63
间歇期 19 16 0 35
合计 61 32 5 98
案例8-2 (1)该设计最大缺点在于缺乏对照。
(2)只凭上述血铅和尿铅在治疗前后的数据，不做假设检
验就下结论自然欠妥。
较好的设计应将患者随机分为两组，试验组给予果胶，对照组给予有肯定驱铅作
用的药物，治疗一段时间后，以两组血铅和尿铅的改变值作假设检验，再下结论
就比较可信。
案例8-3 (1)有对照，属安慰剂对照。
(2) 由于长期服用大剂量蔗糖可能使血糖水平升高，选用蔗糖作为对照组的治
疗药物，显然不能真实反映出花粉对患者血糖水平的影响作用。故本设计选用蔗
糖作对照不妥。
案例8-4 (1)从附表数据直观判断，两组在性别、病程和肾功能损害等方面均衡性
差，尤其是病程，P 组比P+C 组长得多，而病程的长短显然会影响疗效。性别和
肾功能损害经四格表确切概率法得其P 值分别为 0.050 和0.139，而平均年龄和病
程本应采用两样本 t 检验或秩和检验进行比较，但此处由于缺标准差，也为提供原
始数据，故不能算出。
(2)两组资料不均衡，可比性差的主要原因是采用了历史对照。
案例8-5 (1)
两组的治疗情况
分组 治愈 非治愈 合计
试验组 17 5 22
对照组 14 7 21
合计 31 12 43
2
最小理论频数为 5.86>5，n＝43>40，故选用一般χ 检验是合适的。但经计算
2
χ =0.38，P>0.05。
7
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(2)试验组与对照组治愈率分别为 77.3%和 66.7%，两者实际相差近 10%。若
10%的差异即是临床上认定有专业意义的最小值，则此研究得出两种药物治疗效果
相似的结论，其检验效能 1–β约为0.117。而一般认为检验效能至少应在0.80 以上，
才能得出真阴性的结论，因为此时样本含量可能不够，证据不足。这就是我们为
何下结论总是宁愿采用“还不能认为两者不同或不等”的说法，也不下其相同或
相等的缘故。也就是说通常的假设检验主要解决是否不同或不等的问题，而不是
相同或相等的问题，如果要解决相同或相等甚至相似的问题，应采用等效检验。
[电脑实验程序及结果解释]
实验8-1 完全随机设计 请用完全随机化的方法将n 个受试对象分为k 组。
程序 8-1 完全随机化分组
行号 程 序 解 释
01 DATA crd; 建立 SAS 数据集crd;
02 n=30;k=3;seed=20021207;
定义变量，其中n 为受试对象总数30，k 为组数3，seed
为随机数种子20021207;
03 alphabet="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";将26 个字母串赋值给变量alphabet；
04 DO no=1 TO n; 设立循环，循环变量no 从 1 增加到n，每次加 1；
05 rnd1=RANUNI(seed); 根据随机种子数产生0～1 间均匀分布的随机数，并赋
值给变量rnd1；
06 rnd2=INT(rnd1*n); 将rnd1 乘以n 取整，并赋值给变量rnd2；
07 grp1=MOD(rnd2,k); 将rnd2 除以k 取余数，并赋值给变量grp1；
08 treat1=SUBSTR(alphabet,grp1+1,1); 将grp1 加1后转变为alphabet 对应的字母并赋值给treat1
09 OUTPUT; 将产生的变量写入数据集；
10 END; 结束循环；
11PROC SORT; 按变量rnd1 对数据集进行排序；
12 BY rnd1;
13DATA crdnew; 建立 SAS 数据集crdnew;
14 SET crd; 读取数据集crd 中的数据；
15 grp2=INT((_n_-1)*k/n); 将数据的序号减 1 后乘以k，然后除以n 取整，并赋值给
变量grp2；
16 treat2=SUBSTR(alphabet,grp2+1,1); 将grp2 加 1 后转变为alphabet 对应的字母并赋值给treat1
17PROC SORT; 按变量no 对数据集进行排序；
18 BY no;
19PROC PRINT; 在Output 窗口输出数据集；
20 VAR rnd2 treat1 no treat2 rnd1; 指定只输出变量rnd2 treat1 no treat2 rnd1 值；
21 RUN; 提交运行。
运行结果：
8
----------------------- Page 9-----------------------
Obs rnd2 treat1 no treat2 rnd1
1 26 C 1 C 0.89766
2 29 C 2 C 0.98442
3 5 C 3 A 0.19585
4 29 C 4 C 0.97460
5 29 C 5 C 0.98319
6 13 B 6 B 0.45980
7 12 A 7 B 0.42231
8 1 B 8 A 0.04275
9 15 A 9 B 0.50607
10 21 A 10 B 0.70888
11 21 A 11 B 0.70049
12 4 B 12 A 0.15153
13 4 B 13 A 0.15021
14 9 A 14 A 0.31924
15 22 B 15 C 0.75709
16 26 C 16 C 0.87540
17 1 B 17 A 0.05954
18 28 B 18 C 0.95626
19 15 A 19 B 0.50073
20 27 A 20 C 0.91587
21 13 B 21 B 0.43818
22 24 A 22 C 0.80976
23 15 A 23 B 0.51118
24 12 A 24 B 0.40773
25 4 B 25 A 0.16468
26 5 C 26 A 0.17849
27 21 A 27 C 0.72199
28 7 B 28 A 0.24872
29 10 B 29 A 0.33454
30 21 A 30 B 0.70599
实验8-2 配对及交叉设计 请用随机化的方法将n对受试对象随机分为A、B
两组。
程序8-2 配对和交叉设计的随机化分组
行号 程 序 解 释
01 PROC PLAN SEED=20021208; 调用PLAN 过程，设定种子数为20021208；
02 FACTORS pair=10 ORDERED treat=2; 设定抽样产生随机数的方式，其中对子数
pair 为 10，从 1 到 10 按升序排列；处理效
应treat 共分2 组，按 1、2 随机排列；
03 RUN; 提交运行；
运行结果：
The PLAN Procedure
Factor Select Levels Order
9
----------------------- Page 10-----------------------
pair 10 10 Ordered
treat 2 2 Random
pair -treat-
1 1 2
2 2 1
3 2 1
4 2 1
5 2 1
6 2 1
7 1 2
8 2 1
9 1 2
10 1 2
实验 8-3 随机区组设计 请将 n 例受试对象分为 b 个区组，每个区组分别随
机给予k 种处理。
行号 程 序 解 释
01 PROC PLAN SEED=20021209; 调用PLAN 过程，设定种子数为20021209；
02 FACTORS block=9 ORDERED treat=3; 设定产生随机数的主效果的抽样方式，其中区
组数block 为9，从 1 到9 按升序排列；处理
效应treat 共 3 组，按 1、2、3 随机排列；
03 RUN; 提交运行；
运行结果：
The PLAN Procedure
Factor Select Levels Order
block 9 9 Ordered
treat 3 3 Random
block -treat-
1 1 3 2
2 2 3 1
3 2 1 3
4 3 2 1
5 3 2 1
6 2 3 1
7 2 1 3
8 2 3 1
9 1 3 2
实验8-4 随机化分组后的均衡性检验
程序 8-4 实际数据随机分组后均衡性检验
行号 程 序 解 释
01 DATA hgtest1; 建立 SAS 数据集hgtest1；
02 INPUT group sex age@@; 连续输入 3 个变量group sex age；
03 n=50;k=2;seed=20021216; 设定n＝50(样本量)；k=2(组数)；种子数为20021216；
04 rnd=RANUNI(seed); 根据随机种子数产生0～1 间均匀分布的随机数，并赋值给变
10
----------------------- Page 11-----------------------
量rnd；
05 CARDS; 数据步开始；
06 0 2 28 1 1 50
07 … …
08 1 1 33 1 1 22
;
09 PROC FR
EQ; 调用FREQ 过程；
10 TABLES group*sex 以group 为行、sex 为列建立四格表，并进行卡方检验，不
/CHISQ NOPERCENT NOCOL; 输出各格的百分比，不输出按列计算的百分比；
11 PROC TTEST; 调用TTEST 过程；
12 CLASS group; 定义group 为分组变量；
13 VAR age; 指定age 为分析变量；
14 RUN; 提交运行；
15 PROC SORT; 按变量rnd 对数据集进行排序；
16 BY rnd;
17 DATA hgtest2; 建立数据集hgtest2；
18 SET hgtest1; 读取hgtest1 中的数据；
19 grp2=INT((_N_-1)*k/n); 将数据按序号减 1 后乘以k，然后除以n 取整，并赋值给变量
grp2；
20 PROC FREQ; 调用FREQ 过程；
21 TABLES grp2*sex/CHISQ 以grp2 为行、sex 为列建立四格表，进行卡方检验，不输出各
NOPERCENT NOCOL; 格的百分比，不输出按列计算的百分比；
22 PROC TTEST; 调用TTEST 过程；
23 CLASS grp2; 定义grp2 为分组变量；
24 VAR age; 指定age 为分析变量；
25 RUN; 提交运行；
运行结果(主要部分)：
原来分组结果：
The FREQ Procedure
Table of group by sex
group sex
Frequency|
Row Pct | 1| 2| Total
---------+--------+--------+
0 | 9 | 16 | 25
| 36.00 | 64.00 |
---------+--------+--------+
1 | 12 | 13 | 25
| 48.00 | 52.00 |
---------+--------+--------+
Total 21 29 50
The FREQ Procedure
Statistics for Table of group by sex
11
----------------------- Page 12-----------------------
Statistic DF Value Prob
------------------------------------------------------
Chi-Square 1 0.7389 0.3900
Likelihood Ratio Chi-Square 1 0.7409 0.3894
Continuity Adj. Chi-Square 1 0.3284 0.5666
┆
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL Upper CLLower CL Upper CL
Variable group N Mean Mean Mean Std Dev Std DevStd Dev Std ErrMinimumMaximum
age 0 25 32.879 38.32 43.761 10.292 13.181 18.336 2.6361 19 64
age 1 25 32.473 38.36 44.247 11.136 14.262 19.841 2.8524 20 65
age Diff (1-2) -7.849 -0.04 7.7693 11.451 13.732 17.155 3.884
T-Tests
Variable Method Variances DF t Value Pr > |t|
age Pooled Equal 48 -0.01 0.9918
age Satterthwaite Unequal 47.7 -0.01 0.9918
Equality of Variances
Variable Method Num DF Den DF F Value Pr > F
age Folded F 24 24 1.17 0.7024
-------------------------------------------------------------------------------------
随机化分组后结果：
The FREQ Procedure
Table of grp2 by sex
grp2 sex
Frequency|
Row Pct | 1| 2| Total
---------+--------+--------+
0 | 14 | 11 | 25
| 56.00 | 44.00 |
---------+--------+--------+
1 | 7 | 18 | 25
| 28.00 | 72.00 |
---------+--------+--------+
Total 21 29 50
The FREQ Procedure
Statistics for Table of grp2 by sex
Statistic DF Value Prob
------------------------------------------------------
Chi-Square 1 4.0230 0.0449
12
----------------------- Page 13-----------------------
Likelihood Ratio Chi-Square 1 4.0850 0.0433
Continuity Adj. Chi-Square 1 2.9557 0.0856
┆
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL Upper CLLower CL Upper CL
Variable group N Mean Mean Mean Std Dev Std DevStd Dev Std ErrMinimumMaximum
age 0 25 31.754 37.64 43.526 11.134 14.259 19.837 2.8518 19 64
age 1 25 33.614 39.04 44.466 10.264 13.145 18.287 2.629 20 65
age Diff (1-2) -9.199 -1.4 6.3987 11.436 13.713 17.132 3.8787
T-Tests
Variable Method Variances DF t Value Pr > |t|
age Pooled Equal 48 -0.36 0.7197
age Satterthwaite Unequal 47.7 -0.36 0.7197
Equality of Variances
Variable Method Num DF Den DF F Value Pr > F
age Folded F 24 24 1.18 0.6934
[思考与练习的参考答案]
一、简答题
1. 实验研究和调查研究的根本区别就在于研究者是否人为地设置处理因素，
即对研究对象是否施加了干预措施，实验研究中研究者可以主动加以干预措施，
控制非试验因素的干扰，而调查研究则客观地反映事物的实际情况，未施加任何
的干预措施。
2. 实验设计的三个基本原则是: (1)对照；(2)随机化；(3)重复。
3. 在临床试验中安慰剂一般用在盲法设计中，其目的是为了消除受试对象(如
病人)和试验观察者(如医生) 由于主观因素造成的偏倚，以及对试验结果的人为干
扰，保证试验的可靠性。
4. 随机化可以保证所得到的样本具有良好代表性，各对比组间在大量不可控
制非处理因素的分布方面尽量一致，因此提高了对比组间的可比性，使试验结论
的外推具有科学性和可靠性。
5. 实验设计的基本要素有三：即受试对象、处理因素和实验效应。
13
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6. 估计样本含量时，所定容许误差越大，则样本量越小；相反容许误差越小，
所需的样本含量越大。
7. 配对设计是按可能影响结果的主要混杂因素将受试对象一一组成对子，然
后随机分配到实验组和对照组。其目的在于保证对比组间具有更高的可比性，从
而提高了检验效能，节约了样本含量。
8. 为避免医生和病人对实验效应观察的偏性，设计时应用盲法，安慰剂和模
拟技术，使医生和病人都不清楚接受了何种处理措施，达到真正显示处理因素的
效果。
9. 此为自身对照。
10. 此为标准对照。
11. (1) 配对设计；(2) 计量资料；(3) 可根据资料的特点选用配对t 检验，或
随机区组设计资料的方差分析，或配对秩和检验。
二、分析计算题
1. 不正确，随机不等于随便，随机的意思在这里是指每只动物都有相同机会
进入实验组或对照组，而目前的方法由于动物活跃程度不相同，进入各组的机会
就不同，活跃度低的动物进入实验组的机会就会增大，因此破坏了随机化原则。
2. 不正确，体温为感染的一个重要指征，体温不同可以反应感染的程度不同，
目前分组方法将体温低的分在试验组，而将体温高的分在了对照组，显然使两组
间不具有可比性，其结果也就不可信，它高估了试验药的疗效。
3. (1)本题适用单样本频率检验，故其公式为
2
?Zα/ 2 +Zβ ?
=? ? ?
N ? ? π (1 π )
0 0
? δ ?
其中Zα/2 ＝Z0.05 ＝1.645，Zβ＝Z0.2 ＝0.842，δ=0.08，π ＝0.8837，代入得：
0
2
?1.645+0.842?
N ? ? =?0.8837?(1?0.8837) ≈99 例
? 0.08 ?
(2)如果取 1–β＝0.90，则Zβ＝Z0.1 ＝1.282，代入上式得N=138 例
(3) 由上述两样本含量可知，随β减小、检验效能 1–β增大，而其它条件不变，
样本含量也要相应扩大。
4. (1)本题为两样本均数检验，其中Z ＝Z ＝1.645，Zβ＝Z ＝0.842，
α 0.05 0.2
14
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δ=117.7-103.3＝14.4(g/L)，σ=10.2(g/L)，Q ＝Q ＝0.5，代入公式，得：
1 2
2
? 1.645+0.842 ×10.2?
(
) 1 1
N ? ? ×( =+ ) ≈12
? 14.4 ? 0.5 0.5
故每组6 例即可。
如果Q ＝0.6，Q ＝0.4，则N为 13 例，其中母乳喂养组为 13×0.6＝8 例，人
1 2
工喂养组为5 例。
5.本题为两样本频率检验，其中Z ＝1.645，Zβ＝1.282， π ?π ＝0.326，π＝
α 1 0 c
0.719，带入公式：
2
?1.645 0.719(1?0.719)(0.5?1 +0.5?1 ) +1.282 0.556(1?0.556) 0.5+0.882(1?0.882) / 0.5?
N ? ?
?? 0.556 ?0.882 ??
≈61
则每组32 例。
三、思考题
1. 析因设计是一种多因素多水平交叉分组的全面试验设计方法，它是将两个
或多个实验因素的各水平进行组合，对所有可能的组合都进行实验，从而探讨各
实验因素各水平间的差异，同时检验各因素间的交互效应。
析因设计的特点在于其全面高效性，以最小的实验次数探讨各因素不同水平
的效应，同时可获得各因素间的交互效应。但工作量较大，设计和统计分析复杂，
众多交互效应的解释困难。
2. 交叉设计是一种特殊的自身对照设计。其中2×2 交叉设计首先是将同质个
体随机分为两组，每组接受一种处理措施，待第一阶段结束后，两组交换处理措
施进行第二阶段的试验，这样每个个体在不同的阶段都接受了两种处理。当然阶
段数和处理数都可以扩展，成为多种处理多重交叉试验。交叉设计一般用于不具
有自愈倾向或病程较长的疾病研究。
交叉设计的优点，一是节约样本含量；二是能够控制个体差异和时间对处理
因素的影响；三是在临床试验中同等地考虑了每个患者的利益。其缺点，一是处
理时间不能太长。二是当受试对象的状态发生根本变化时，后一阶段的处理将无
法进行；三是受试对象一旦在某一阶段退出试验，就会造成数据缺失。
3. 本试验其目的在于比较某饮食疗法与某药物疗法对降低血清胆固醇含量的
疗效，最好采用2×2 析因设计。因为设立的4 个组中，正常饮食组相当于既无饮
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食疗法有无药物疗法的情形；饮食疗法组相当于仅有饮食疗法而无药物疗法的情
形；药物组相当于仅有药物疗法而无饮食疗法的情形；药物+饮食疗法组则是既有
药物疗法也有饮食疗
法的情形。尽管题中未提及是否考虑饮食疗法和药物疗法的
交互效应，但根据专业考虑饮食疗法和药物疗法的相互影响是必要的。
4. (1)可采用完全随机设计；
(2)应选择试验对照，即实验组食用添加赖氨酸盐的面包，对照组食用普通面
包。
(3)观察指标应选择灵敏、客观的反应生长发育的指标，比如身高、体重、头
围、智商等指标。
(4)需要控制的非处理因素比如年龄、性别、疾病、家庭经济状况等一般指标，
以及一些主观因素对试验结果的影响。为控制这些因素，在设计时，应明确纳入、
排除标准，采用分层抽样方法进行抽样，自始至终贯彻随机化原则，同时该试验
可使用盲法观察。
5. (1) 本试验目的在于评价对苯二甲酸、乙二醇联合作用对肾脏损伤，所以宜
选用2 ×2 析因设计，因为在常用的设计方法中，析因设计不仅能比较组间的效应
和交互效应，同时也节约样本。
(2) 如果仅在于比较对苯二甲酸、乙二醇对肾脏是否有损伤，损伤是否有差异，
采用完全随机设计，或者随机区组设计，可不设苯二甲酸＋乙二醇组。
[补充练习题]
一、选择题
（一）A1 型：每一道题下面有A、B、C、D、E 五个备选答案，请从
中选择一个最佳答案。
1. 某研究属于观察性研究抑或试验性研究是根据 确定的。
A.研究者的工作属性 B.在现场工作，还是在实验室工作
C.研究对象所提供的信息 D.是否给予研究对象干预措施
E.是否遵循随机化原则
2. 实验组和对照组除了 外，要求其他条件必须齐同。
A.系统误差 B.处理因素 C.年龄人口构成比
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D.个体因素 E.抽样误差
3. 为避免医生以及病人对实验效应观察的主观偏性，可采用 法。
A.随机化 B.单盲 C.双盲 D.对照 E.多中心研究
4. 样本含量的估计是 。
A.经济条件允许的情况下，越多越好 B.时间允许的情况下，越多越好
C.根据实际情况，能选多少是多少 D.不必估计，调查整个总体最好
E.保证研究结论具有一定可靠性的前提下确定的最少例数
5. 为了估计总体均数，事先确定样本含量需要关于 的信息。
A. α、β、δ、μ B. α、β、μ、1-β C. δ、π、μ、λ
D. α、β、S、μ E. α、β、δ、σ
（二）A2 型：每一道题以一个小案例出现，其下面都有A、B、C、D、
E 五个备选答案，请从中选择一个最佳答案。
1. 某医生用海桂愈疡胶囊随机治疗十二指肠溃疡 10 例，共观察到7 例有效，有效
率为70%，认为该新药有效，可以在临床推广。该分析 。
A.正确 B.不正确，未贯彻随机化原则
C.不正确，未设立对照 D.不正确，未采用盲法
E.不正确，未设立对照，同时样本例数少
2. 某新药临床试验中，将 5 个医院的 200 例病人随机分为 A、B 两组，A 组给予
试验药＋对照药的模拟剂，B 组给予对照药＋试验药的模拟剂，整个过程中医生不
知道病人属于试验组或对照组，本试验中采用了 技术，以控制偏性。
A. 同时、同地对照、多中心 B.随机化、单盲、重复
C.随机化、重复、双盲双模拟 D.重复、双盲双模拟、对照
E.随机化、单盲、对照
3. 为研究某新法接生对新生儿窒息是否有作用，选择市级医院作为试验组，使用
新法接生；县级医院为对照组，用普通接生法，该方案 。
A. 可行 B. 不可行，未使用盲法观察
C. 不可行，样本含量太小 D. 不可行，对照设立不当，可比性差
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E. 不可行，未设立对照
（三）A3/A4 型：以下提供若干案例，每个案例下设若干道题目。请
根据题目所提供的信息，在每一道题下面的 A、B、C、D、E 五个备
选答案中选择一个最佳答案。
（第1~2 题共用题干）
为研究卡托普利能否减少糖尿病性肾病(ND)患者尿白蛋白排出量以及是否对
伴高血压者更为有效，某医生研究了服用卡托普利后糖尿病性肾病患者24 小时尿
白蛋白排出量(mg)，得以下表格资料，其中数值以 (例数)表示。并对资料中
X S ±
X
形成的四个组进行了两两 t 检验，结果认为：按 α=0.05 水准，卡托普利对血压正
常的糖尿病性肾病患者的尿白蛋白排出量无影响(P ＝0.91)，但对伴有高血压的患
者可明显减少尿白蛋白的排出量(P ＝0.04)。
卡托普利对ND 患者尿白蛋白排出量(mg/24 小时)的影响
伴有高血压
卡托普利
否 是
使用 9.49±
6.77 （22 ） 12.78±3.58 （12）
不用 9.72±7.16 （21 ） 7.49 ±7.10 （14）
1. 该设计属于 。
A.完全随机设计 B. 配对设计 C.交叉设计
D.析因设计 E.随机区组设计
2. 该设计和统计分析 。
A.合理 B.不能实现研究目的
C.未贯彻随机化原则 D.设计复杂，完全随机设计即可
E.不应使用两两t 检验进行统计分析
（四）B1 型：以下提供若干组题目，每组题目共用题目前列出的A、
B、C、D、E 五个备选答案。请从中选择一个与问题关系最密切的答
案。某个备选答案可能被选择一次、多次或不被选择。
（1~4 题共用备选答案）
A.试验对照 B.空白对照 C.安慰剂对照
D.标准对照 E. 自身对照
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1.为研究某新药治疗胃溃疡的效果，对照组选用雷尼替丁治疗，这属于 。
2.为明确某食物疗法对贫血的疗效，选用治疗前、后血红蛋白量作为疗效观察指标，
这属于 。
3.为研究某感冒药物疗效，实验组服用该新药，对照组不使用任何药物，这属
于 。
4.若上题，对照组服用感冒通胶囊，则属于 。
二、是非题
1.交叉设计可以分析各因素间的交互效应。( )
2.处理因素一般为外部施加的因素，如疗法、药物等，因此受试者本身的特征如年
龄、性别、职业、民族等不应看作处理因素。( )
3.设计中要求有足够的样本含量实际上就是贯彻重复原则。( )
4.一般试验可以不设任何对照，只有重要的试验才设对照。( )
5.配对设计的优点在于提高了各处理组间的均衡性，从而提高了检验效率。( )
6.为研究某化学药品对皮肤的刺激作用，对照组涂抹该化学药品的溶剂，这属于空
白对照。( )
7.新药临床试验资料的统计分析只需对“有效病例”(即PP 数据集)进行分析即可。
( )
8.随机化原则体现在随机抽样、随机分组、随机实验顺序等多环节中。( )
9. 功效 1–β越大，所需的样本含量越小。( )
10. 第一类错误的概率α越大，所需样本含量越多。( )
[参考答案]
一、选择题
(一) 1.D 2.B 3.C 4.E 5. E
(二) 1.E 2.C
3.D
(三) 1.D 2.E
(四) 1.D 2.E 3.B 4.D
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二、是非题
1. × 2. × 3. √ 4. × 5. √ 6. × 7. × 8. √ 9. × 10. ×
(潘晓平、陈卫中、夏彦)
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