统计设计方法讲解
统计学中的实验设计方法
统计学中的实验设计方法在统计学中，实验设计是一种用于研究因果关系的方法。
通过控制和调整实验条件，研究者可以获取有关因果关系的可靠证据。
实验设计方法涉及研究者要设计和进行实验的过程，以及如何分析和解释实验结果。
在本文中，我们将介绍几种常用的实验设计方法，并探讨它们在统计学中的应用。
一、完全随机设计完全随机设计是最简单和最基本的实验设计方法之一。
在完全随机设计中，实验对象被随机分配到不同的处理组中。
每个处理组接受不同的处理或条件，然后根据观察结果进行比较和分析。
这种设计方法可以有效地消除误差来源，并提供可靠的统计推断。
以医学实验为例，假设研究者想要研究一种药物对某种疾病的疗效。
他们将患者随机分成两组，一组接受药物治疗，另一组接受安慰剂。
在一定时间后，研究者会比较两组患者的病情好转情况，并进行统计分析来确定药物是否有效。
二、随机区组设计随机区组设计是一种在不同的实验单元中进行处理的实验设计方法。
相比于完全随机设计，随机区组设计可以降低误差来源的影响，并提高实验的准确性。
在随机区组设计中，实验对象被分为不同的区组，每个区组接受不同的处理。
例如，研究者想要测试一种新的肥料对作物产量的影响。
他们将实验区划分为不同的田块，每个田块接受不同的肥料处理。
通过比较不同肥料处理下作物的产量，研究者可以得出结论，并进一步优化肥料使用。
三、因子设计因子设计是一种将多个因子同时考虑的实验设计方法。
在因子设计中，研究者可以研究不同因素对实验结果的影响，并分析这些因素的交互作用。
这种设计方法可以帮助研究者更好地理解因子之间的关系，从而做出更准确的推断。
以工程实验为例，假设研究者想要优化某种产品的可靠性。
他们考虑到温度、湿度和振动等因素可能对产品可靠性产生影响。
通过因子设计，研究者可以研究不同因素对产品可靠性的影响，并了解因素之间的相互作用，以制定相应的改进策略。
结论统计学中的实验设计方法是进行科学研究的重要工具。
通过合理设计实验，研究者可以获取准确和可靠的统计推断，揭示因果关系。
统计实验设计原则及方法
统计实验设计原则及方法实验具有一定的目的性，为达到所要的结果会设计不同的实验。
而为了试验设计不出大的纰漏，必须依照实验设计的基本原则。
实验设计的基本原则是：重复性、随机性。
1，重复性。
所谓重复就是将已基本实验重做一次或几次。
重复实验必须是实验过程的全部重复，而不是简单地重复测定最后的实验数据测量，也不是从某一次实验步骤之后的实验重复。
对实验结果的重复测定只是通过多次测定以减少结果测定时的误差。
只有设置重复才能得到实验误差估计。
根据标准误差的定义S y=S/√n，为了的得到标准误差，首先必须计算出标准误差S，而标准误差只能通过重复试验获得。
通过重复试验才能得出正确的推断，以避免因偶然误差而造成偏差或错误的推断。
2，随机性。
随机化是指实验材料的配置和实验处理的顺序都是随机确定的。
统计学理论是建立在独立随机变量基础上的，其研究对象必须是随机变量。
只有所获得的样本是随机样本，才能用了解的统计方法进行推断，其实验结果才更有说服力。
而且还可以通过选用的实验材料或实验对象及实验结果的差异分析推断，并得出相应结论。
完成实验设计后根据其目的及实验设计选择合适的试验方法。
1，单因素方差分析。
单因素实验都只有一个因素。
方差分析用来判断从n个总体中所抽到的样本是否来自平均数不同的总体或样品间存在不同的处理效应。
在线性统计模型中，处理效应有：固定效应和随机效应。
处理两种因素所用的模型分别是：固定效应模型和随机效应模型。
2，双因素及多因素方差分析。
双因素方差分析是对两因素交叉分组设计的实验进行的结果分析。
双因素方差分析处理的模型：固定模型、随机模型和混合模型。
对不同模型采用不同方法。
双因素实验的典型设计是：假定A因素有a水平，B因素有b 水平，每次重复都包括ab次试验，重复n次，则试验次数为abn次；两个因素以上的方差分析实验设计：同样假设A因素有a个水平，B因素有b个水平，C因素有c个水平，以此类推，每次重复都包括abc…个实验，重复n次共有abcn…个实验。
统计调查方案设计的内容
统计调查方案设计的内容统计调查方案设计。
一、引言。
统计调查是一种收集、处理和分析数据的方法，它可以帮助我们了解某一特定群体的情况、趋势和特征。
因此，一个合理的统计调查方案设计对于研究的有效展开至关重要。
本文将讨论统计调查方案设计的一般步骤和注意事项。
二、确定调查目的。
在设计统计调查方案之前，首先需要明确调查的目的和目标。
调查目的可以是了解某一群体的消费习惯、了解某一社会问题的现状、评估某一政策的效果等。
明确的调查目的将有助于确定调查的内容和范围，为后续工作提供指导。
三、选择调查对象。
确定调查对象是统计调查方案设计的重要步骤。
调查对象可以是个人、家庭、组织、社区等不同的群体。
在选择调查对象时，需要考虑到调查的目的、调查的难易程度、调查的时限等因素，以确保调查的全面性和准确性。
四、确定调查内容和指标。
在确定调查对象之后，需要明确调查的内容和指标。
调查内容可以包括人口统计学信息、经济状况、社会活动等方面的内容，而调查指标可以包括收入水平、教育程度、健康状况等指标。
确定清晰的调查内容和指标将有助于后续数据的收集和整理。
五、设计调查问卷。
设计调查问卷是统计调查方案设计的关键环节。
在设计调查问卷时，需要考虑到问卷的结构、问题的设置、选项的设计等方面。
问卷设计应当简洁明了，问题应当具有针对性和可操作性，以便被调查对象准确理解和填写。
六、确定调查样本。
确定调查样本是统计调查方案设计的重要环节。
调查样本应当具有代表性和可操作性，以确保调查结果的准确性和可靠性。
在确定调查样本时，需要考虑到样本的大小、抽样的方法、样本的分层等因素，以确保样本的代表性和随机性。
七、实施调查。
实施调查是统计调查方案设计的关键环节。
在实施调查时，需要确保调查对象的积极性和真实性，以确保数据的准确性和完整性。
同时，需要保证调查的公正性和透明性，以确保调查结果的客观性和科学性。
八、数据处理和分析。
数据处理和分析是统计调查方案设计的最后环节。
在数据处理和分析时，需要进行数据的整理、清洗、统计和分析，以得出客观、准确的调查结论。
统计师如何应用统计方法进行实验设计
统计师如何应用统计方法进行实验设计实验设计是统计学中的重要领域，它帮助统计师们以科学严谨的方法进行数据收集和分析，从而得出可靠的结论和决策。
本文将介绍统计师如何应用统计方法进行实验设计，以及如何确保实验设计的可信度和准确性。
一、实验设计的基本原则实验设计的目标是获取能够代表总体的样本数据，并通过对样本数据的分析来得出结论。
以下是实验设计的基本原则：1. 随机化：在实验中对实验对象进行随机分配，可以消除可能存在的干扰因素，从而得到可比较的结果。
2. 重复性：通过多次重复实验来验证结果的一致性，以确保实验结果的可靠性和稳定性。
3. 控制变量：尽量将实验中的其他可能影响结果的因素进行控制，以保证实验结果的准确性。
4. 样本大小：合理确定样本的大小，以确保实验结果的统计显著性和可信度。
5. 实验分组：对实验对象进行合理的分组，从而比较不同组之间的差异，得出结论。
二、常用的实验设计方法根据实验的目的和需求，可以选择不同的实验设计方法。
以下是常用的几种实验设计方法：1. 完全随机设计(CRD)：在完全随机设计中，实验对象被随机分为不同的组，每组接受不同的处理或条件。
通过对各组数据的比较，可以评估处理的影响。
2. 阻击排列设计(RCB)：阻击排列设计可以消除地理位置或其他因素带来的影响。
实验对象按照随机顺序分组，每组分别进行不同的处理。
3. 区组随机设计(GRBD)：区组随机设计适用于实验对象分布在不同位置的情况。
实验区域被划分为若干个区块，并对每个区块进行随机分配，保证样本的均衡性和可比性。
4. 重叠设计：在某些情况下，可能需要对两个或更多个因素进行同时研究。
重叠设计可以帮助统计师们进行多因素分析，并了解因素之间的相互影响。
三、实验设计中的数据分析实验设计的另一个重要部分是数据分析，通过对收集到的数据进行统计分析，可以得出结论和推断。
以下是常用的数据分析方法：1. 描述统计分析：描述统计方法可以对数据进行总结和描述，例如计算均值、方差、中位数等。
统计调查方案的设计
三、拟定调查提纲和调查表
确定项目应该注意以下几点：
(1)只列入为实现调查目的所必需的项目，只登记与问 题本质有关的标志，不应包括可有可无、备而不用的标 志，以免内容庞杂，造成不必要的延长调查时间，影响 调查工作的质量。
(2)要从实际出发，只提出能够取得确切资料的项目。 (3)列入的调查项目之间尽可能相互联系，以便对有关
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统计学
有了明确的目的，才能有的放矢，确定向谁调查，调查 什么，采取什么方式和方法进行调查等一系列问题。
确定调查目的是任何一项统计调查方案首先要解决的问 题。
任何社会经济现象和过程都可以根据人们需要，从不同 方面、不同角度来搜集资料。
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二、确定调查对象和调查单位
调查对象是根据调查目的确定的、需要进 行调查研究的某一社会经济现象的总体。
调查单位就是构成该总体的个体，是在调 查过程中应该登记其标志的具体单位。
由于社会经济现象非常复杂，彼此之间相 互联系、相互交错，科学地确定调查对象 具有十分重要的意义。
其关键就是要从质的方面划分现象的类别，
结合实际情况，明确规定统计调查总体的
范围，分清应该调查和不
按照调查目的确定调查对象和调查单位后，应拟定调查 提纲。调查提纲是在调查前所确定的调查项目。通俗的 说，调查项目就是一份在调查过程中应该获得答案的各 种问题的清单，包括需要向调查单位了解的有关品质标 志、数量标志和其他情况。
调查项目直接关系到调查资料的数量和质量，因此，调 查项目的繁简和选择标志的多寡，应该根据调查目的和 对象的特点,贯彻少而精的原则，妥善处理。
统计学
统计调查方案的设计
统计调查方案又称统计调查计划，亦即组织统计调查必 须解决的基本问题，主要包括以下几项内容。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
统计与实验设计基本知识讲解
统计与实验设计基本知识讲解统计与实验设计是统计学的一个重要分支，是应用统计方法和科学实验原理来解决实际问题的过程。
在统计与实验设计中，研究者利用一定的方法和技巧来设计实验，收集数据并对数据进行统计分析，从而得出科学结论。
下面将从实验设计、数据收集和统计分析三个方面进行基本知识的讲解。
一、实验设计实验设计是为了解决具体问题而制定的一系列实验方案的过程。
在实验设计中，需要考虑如下几个关键因素：1.目标和假设：明确研究的目标和主要假设，为实验设计提供指导。
2.变量的选择和操作：确定能够影响实验结果的变量，并确定如何操作这些变量。
3.控制组设计：对照组的选择和设计是实验设计中一个关键的步骤，通过将实验组和对照组进行比较，可以更好地评估实验结果的有效性。
4.随机化：采用随机化的方法来避免个体差异对实验结果的影响，提高实验的可靠性。
5.重复性：为了验证实验结果的稳定性和可靠性，需要对实验进行多次重复。
二、数据收集数据收集是统计与实验设计中的重要环节，直接影响后续的统计分析和结论推断。
1.数据类型：根据所研究问题的特点，确定数据类型是离散型还是连续型。
其中，离散型数据是指可以数清具体数值的数据，如人数、次数等；连续型数据是指在一定范围内变化的数据，如长度、重量等。
2.抽样方法：抽样是数据收集的基础，通过合理的抽样方法可以在较小的样本中获取代表性的数据。
常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
3.数据收集工具：根据研究问题的不同，选择合适的数据收集工具。
常见的数据收集工具有问卷调查、观察记录、实验记录等。
三、统计分析统计分析是在数据收集的基础上，对数据进行整理、摘要和描述，并利用统计方法进行推断和决策的过程。
1.描述统计分析：包括数据的集中趋势（如均值、中位数）、数据的离散程度（如标准差、方差）、数据的分布特征等。
2.推断统计分析：通过利用样本数据来推断总体的特征，包括参数估计、假设检验和置信区间。
统计学论文研究设计与方法
统计学论文研究设计与方法统计学是一门研究数据搜集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
在进行统计学研究时，合理的研究设计和适当的方法选择是非常重要的。
本文将介绍统计学论文研究的设计原则和常用方法，并探讨其应用。
一. 研究设计的原则1.明确问题：在进行统计学研究前，需要明确研究的目的和问题。
明确的问题有助于确定研究的范围和方向，帮助研究者更好地进行数据搜集和分析。
2.确定研究目标：研究目标应该具体、明确，需要明确研究的内容、对象和因变量。
3.样本选择：样本选择是统计学研究中的重要环节。
样本的选择应该具有代表性，并且满足研究目标的要求。
常用的样本选择方法包括随机抽样和分层抽样。
4.数据收集：数据收集是研究的基础，需要根据研究目标选择合适的数据搜集方法，如问卷调查、实验研究、观察记录等。
数据收集时应注意数据的准确性和完整性。
5.数据分析：数据分析是统计学研究的核心过程。
根据研究问题和数据的特点，选择合适的统计方法进行数据分析。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、推断统计分析和多变量分析等。
二. 常用的统计方法1.描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法。
常用的描述统计分析方法包括频数分析、均值分析、标准差分析等。
通过描述统计分析可以了解数据的分布情况和基本特征。
2.推断统计分析：推断统计分析是通过样本数据推断总体特征的方法。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析等。
通过推断统计分析可以对总体进行推断和判断。
3.多变量分析：多变量分析是研究多个变量之间关系的方法。
常用的多变量分析方法包括相关分析、回归分析、主成分分析等。
通过多变量分析可以揭示变量之间的关联和影响。
三. 应用案例以“健康饮食与肥胖症发生的关系研究”为例，介绍统计学研究设计与方法的应用。
1.确定研究问题：明确调查“健康饮食与肥胖症发生的关系”。
2.确定研究目标：研究健康饮食与肥胖症之间的相关性，并探究其影响因素。
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随机化分组
交叉设计
(cross-over experiment design)
例 某医院研究依那普利(A 药)治疗高血压的疗效，以传统的抗高血压药
卡托普利(B 药)作对照。经随机化将个体分为两组，一组先给 A 药后给 B
药，另一组先给 B 药后给 A 药。第一、二阶段均为一个月，一、二阶段之
间的间歇期为一周。结果见下表。
1 0.092919
1
2 0.373374
6
3 0.478907
8
4 0.767174
10
5 0.98825
11
6 0.16218
4
7 0.131871
3
8 0.411285
7
9 0.575607
9
10 0.990747
12
11 0.130586
2
12 0.193939
5
【例2】
将【例1】中的12头动物用随机 方法分配到甲、乙、丙三组中去。
3
3 0.852039 丁
3
4 0.360423 乙
交叉设计
(cross-over experiment design)
每个受试者随机地在两个或多个不同试 验阶段分别接受指定的处理(试验药或对照 药)。
同源配对设计的扩展
优点：（1）控制个体间的差异， （2）减少受试者人数。
交叉设计
(cross-over experiment design)
（1）将多方面条件相近的受试对象配成一组，称作一 个区组（block）。
（2）每个区组的受试对象个数 取决于 对比组组数。 (3) 每个区组的受试对象被随机地分配到各对比组
中。
配对设计的扩展，故又称配伍组设计
【例4】将【例1】中的12头动物设计分为 三个区组，进行四种处理的比较。
方法 （1）编号：对12头动物进行区组编号，同时每个区组内的 四头动物也分别编号。 （2）产生随机数字：对于每一组合编号，依次由计算器 （计算机）产生随机数（共12个）。 （3）归组（区组内四头动物的随机） ：事先规定每一个区 组内随机数字由小到大对应动物分别分配到甲、乙、丙、丁 处理组。
4 0.587329259 先B后A
5 0.091805521 先A后B
6 0.895852174 先B后A
7 0.087670352 先A后B
8 0.079729898 先A后B
9 0.953320309 先B后A
10 0.860025371 先B后A
11 0.192581737 先A后B
12 0.588365124 先B后A
（5）计算器(计算机)产生随机数
几种不同设计类型的随机化分组：
（1）完全随机实验设计 （2）配对实验设计 （3）随机区组实验设计 （4）交叉设计
完全随机实验设计
（completely random experiment design）
• 将观察单位完全随机地分配到实验组与对 照组或几个对比组中去。
随机的三个含义
• 分组随机－均衡性 每个研究对象有同等机会被分配到各处理组
• 抽样随机－代表性 总体中每个观察个体有同等机会被抽取
• 实验顺序随机－平衡顺序或季节的影响 每个研究对象先后接受处理的机会相同。
2.随机化的方法
(1) 抛硬币法 “徽”与“字” (2) 掷骰子法 6面 1~6 点 (3) 抽签法 （捻阄） (4)随机数字表法（随机数字法）
被动地观察、如实记录
两种研究类型的区别与联系
干预因素 研究类型 研究范围 研究地点 控制误差 相互关系
实验研究 施加
推断性 较小
实验室或现场 较好
对调查加以验证
观察性研究 不施加 描述性 大 现场 较差
为实验提供线索
二、研究设计的基本类型
2. 按照研究的时间关系分类
二、研究设计的基本类型
3. 按照对象分类 代表研究和推广的目标人群
1.同源配对：同一受试对象用两种不同的实验方法； 受试对象自身实验前后的对比 。
2.非同源配对：将具有相同条件的实验对象配成对 子。
非同源配对随机化分组
【例3】将已按近似条件配好的10对小白鼠，用随机方法分配到实验组
和对照组。
方法
（1）编号：对小白鼠进行对子编号，同时每个对子内的二 只小白鼠也分别编号。
照、相互对照 、历史对照
2.设立对照应注意的事项
(1)均衡
对照组与实验组 除研究因素外，其他因素应 尽可能相同
(2)同步(平衡）
对照组与实验组 应处于同一空间和同一时间
3. 设立对照存在的问题
(1)缺乏对照 (2)缺乏适当的对照: 历史对照 （时间不
医学研究的统计设计技术
泸州医学院公共卫生学院 贾红
jhong_lz@
内容提要
一、医学研究设计的内容 二、研究设计的基本类型 三、研究设计的基本要素 四、实验设计的基本原则 五、研究设计的其他原则
一、医学研究设计的内容
二、研究设计的基本类型
1. 按照研究的形式分类
1）. 实验(Experiment)研究 (干预)
2
1 0.244509 对照组
2
2 0.942799 实验组
3
1 0.676174 对照组
3
2 0.746367 实验组
4
1 0.414228 对照组
4
2 0.839808 实验组
5
1 0.480219 对照组
5
2 0.779181 实验组
6
1 0.241587 对照组
6
2 0.801812 实验组
表 两种药物A治药疗高1组血压 B 的 药临床交叉试验
病例号 第一阶 第二阶
病例号
段
段
1
102
104
16
2
108
106
17
。。。 。。。 。。。
．。。
2组
B药
A药
第一阶 第二阶
段
段
108
100
110
94
。。。
。。。
【例5】某研究者拟采用交叉设计观察A、B两 种药物治疗18例高血压病患者的疗效。
1. 随机数字法
随机抽样：总体中每一个观察单位以机会 均等的可能性被抽取。
1.随机化的意义
（1）随机分组使两组样本在非处理因素 方面尽可能一致，使处理因素产生的效应 更加客观；
随机与随意
• 随机：random 机会均等， 客观性 • 随意：as will 随主观意愿，主观性
• 随机化分组，不仅能控制已知的混杂因素(非 研究因素)，而且还能控制未知的混杂因素。
在同源配对设计基础上发展的双因素设计。
它可在同一病人身上观察两种或多种处理的效应。
设计:配对分两组；1 组, 先 A
后 B 因素，
2 组， 先 B 后 A 因素。
（阶段Ⅰ）（阶段Ⅱ）
交叉设计的基本模式见图：
按纳入标准
阶段 I
阶段 II
确定病人 1组 A 处理(测量)
间 歇
2组 B 处理(测量)
期
B 处理(测量) A 处理(测量)
确定处理因素的注意事项:
（1）抓住实验中的主要因素 （2）明确处理因 Nhomakorabea和非处理因素
病人对治疗的反应除了治疗因素外，还包括病人的心理状态、 生产、生活条件及社会心理因素等。后者可称为非处理因素。 （3）处理因素须标准化
处理因素在整个试验过程中保持不变 例如，不同时期的药物批号，手术操作者熟练程度。
（二）受试对象( subject )
受试对象：人——临床试验（clinical trial） 动物——动物实验（ animal experiment ）
临床试验：治疗——临床疗效实验 预防——社区干预实验（community intervention trial）
2）. 观察性研究（Observational studies） (无干预)
三、研究设计的基本要素
（一）处理因素( treatment factor ) （二）受试对象( subject ) （三）实验效应( experimental effect )
其他因素
处理因素
降压药
受试对象
高血压病人
其他效应
实验效应
血压值
（一）处理因素( treatment factor )
例：药剂、手术方法、毒物
例：人、动物 1. 受试对象的选入标准 明确规定受试对象选入标准（eligibility criteria）：纳入标准（inclusion criteria）、排除
标准（exclusion criteria） 2. 受试对象的控制 （1）受试对象的一致性
人——年龄、性别、病情、病程等 动物——种系、年龄、性别、体重等 （2）受试对象影响因素的控制 季节、温度、湿度、生活环境、嗜好、 试验辅助措施等。
方法
（1）编号：按动物体重依次编号为1,2,3,…,12号。
（2）产生随机数字：对于每一个编号，依次由计算器（计 算机）产生随机数（共12次）。
以上两点与分成两组完全相同。 （3）归组：事先规定将较小随机数的4只动物分入甲
组，将较大随机数的4只动物分入丙组，其他4只动物 分入乙组。
编号 随机数 随机数排序
（2）产生随机数字：对于每一组合编号，依次由计算器 （计算机）产生随机数（共20个）。
（3）归组（对子内两只小白鼠的随机） ：事先规定每个对 子内随机数字较小者分配到对照组；随机数字较大者分配到 实验组。
对子编号 对子内编号 随机数 随机数排序
1
1 0.003176 对照组
1
2 0.92026 实验组
1 0.092919