常用研究设计类型
研究设计的类型
4. 測量工具誤差：測量內容過於混淆與模
糊 ，不易理解，填答空間不足
2020/3/30
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貳、測量工具的設計
六、測量的信度(Reliability)與 效度(Validity)
1. 信度：精密度的觀念、重覆量測的狀況
2. 效度：準確度的觀念，指測量工具能正 確測出所欲測量的特質之程度 (應用的 技術、工具、內容是否量測到要量測的 東西)
□依贊同方向製作 □依不贊同方向製作
5. 其假定每個陳述的權數相同
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量表的設計～階梯評量表
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3
很好 不好 普通
45 好 很好
2020/3/30
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量表的設計～圖表評量表
請問您覺得『酷果汁』好喝嗎？
很好喝
2020/3/30
普通
很不好喝
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量表的設計～比較評量表
1. A比B出眾 2. 台北的物價比高雄貴 3. 你比他帥/她比妳美
2020/3/30
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貳、測量工具的設計
五、測量誤差
1. 選樣誤差 2. 量測誤差
系統性誤差：使用測量工具，就會產生 隨機性誤差有四項
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貳、測量工具的設計
隨機性誤差
1. 受測者誤差：例認知有限卻不願承認， 而未正確答覆問題
2. 情境因素誤差：例隱私權而拒答或說謊
3. 測量者誤差：例訪談者的表情、動作、 語調等變化而引導
壹、研究設計的類型
一、探索性研究（exploratory research）
目的：對新主題或現象作初探，獲得新觀點 1. 專家經驗訪談（delphi） 2. 次級資料分析（文獻資料期刊、資料庫） 3. 個案研究 4. 深度集體訪談
常用研究设计类型
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g＝2)；
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秩和检验、多个独 立样本比较的Kruskal Wallis H检验； 计数资料：χ2检验或Ridit分析
第二节 析因设计和交叉设计
一、析因设计方法
⑴确定处理组数：
⑵随机分组：
注意：
①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。 ②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： ①效率高 ②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。
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
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。
第三节 拉丁方设计和正交设计
拉丁方设计
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。
拉丁方设计要求： ①三个因素无交互作用； ②三个因素水平数相等； ③方差齐。
三、假设检验方法
析因设计资料的方差分析
统计学设计类型
统计学设计类型
在统计学中，设计类型主要分为以下几类：
1. 实验设计（Experimental Design）：实验设计是指以控制变量的方式来研究因果关系的设计类型。
在实验设计中，研究者通过随机分配参与者或实验单位到不同处理组来比较不同处理的影响。
2. 观察性研究设计（Observational Study Design）：观察性研究设计是指在自然环境中观察和记录数据，而不进行干预或控制的设计类型。
观察性研究设计可以用于揭示变量之间的相关性和关联性。
3. 横断面研究设计（Cross-sectional Study Design）：横断面研究设计是指在特定时间点上对一个或多个样本进行数据收集和分析的设计类型。
横断面研究设计可以用于描述和比较不同组之间的差异。
4. 纵向研究设计（Longitudinal Study Design）：纵向研究设计是指在一段时间内，对一个或多个样本进行多次数据收集和分析的设计类型。
纵向研究设计可以用于观察和分析变量在时间上的变化和发展。
5. 配对设计（Matched Design）：配对设计是指在实验或观察性研究中，将参与者或实验单位按照一定的特征进行配对，然后将每对配对分配到不同处理组进行比较。
配对设计可以减少组间的差异，增加实验或研究的效力。
6. 多因素设计（Factorial Design）：多因素设计是指在实验设计中同时考虑多个自变量（因素）对因变量的影响，以及自变量之间的交互效应。
多因素设计可以揭示多个因素对因变量的综合影响，并进一步研究因素之间的相互作用。
以上是常见的统计学设计类型，研究者根据具体的研究目的和需求选择适合的设计类型来进行研究。
临床分析研究常见的设计类型
临床分析研究常见的设计类型在医学领域中，临床分析研究是一种对疾病的预防、诊断、治疗和康复进行科学分析和研究的方法。
临床分析研究的设计类型多种多样，不同类型的设计能够满足不同的研究目的和推断需求。
本文将讨论一些常见的临床分析研究设计类型，以及它们的优缺点和适用范围。
1. 横断面研究设计横断面研究也被称为“横断面调查”，是一种研究设计，旨在分析特定时间点上的某一或某些变量。
横断面研究通过一次性的数据收集，来描述特定群体中各个因素的存在情况。
这种设计类型的优点是快速、简便、成本较低，适用于确定某个特定时间点上的患病率、疗效、预后等因素。
然而，由于其无法确定因果关系，不能确定时间先后关系，因此在推断因果关系和确定因果效应方面有一定局限性。
2. 队列研究设计队列研究是一种纵向的观察性研究设计，基于研究参与者的初始曝露，通过对其随访观察来评估暴露与结果之间的关联程度。
队列研究设计的优点是能够评估因果关系，具有时间序列性，可以追踪暴露前后的效应。
它适用于研究相对较罕见的疾病和长期性曝露的影响。
然而，该设计类型需要长时间的随访，成本较高，存在参与者主动退出或难以继续随访的风险。
3. 病例对照研究设计病例对照研究是一种回顾性的观察性研究设计，通过比较病例组和对照组之间的曝露情况，来评估与特定疾病之间的关联性。
病例对照研究设计的优点是成本较低、时间短、适用于研究相对罕见的疾病和潜在危险因素。
然而，由于该设计是回顾性的，可能存在记忆偏倚和回顾性选择性的问题，同时难以确定因果关系。
4. 随机对照研究设计随机对照研究是一种经典的实验性研究设计，通过随机将参与者分配到不同的处理组和对照组，来评估干预措施的效果。
这种设计能够有效地降低干预措施之间的选择偏倚和混杂因素的干扰，同时能够推断因果关系。
随机对照研究设计的优点是具有最高的证据水平，能够得出相对准确和可靠的结论。
然而，在实际操作中，随机对照研究存在伦理、经济和实施的限制，特别是对于需要长期随访和大样本量的研究。
临床医学研究常用设计方案
临床医学研究常用设计方案
1.随机对照试验：将患者按照一定的随机方法分为两组，一组接受新
的治疗方法，另一组接受常规治疗方法，比较两组的疗效和安全性。
2.前瞻性队列研究：选择一组患者进行观察，收集他们的暴露信息和
结果信息，然后分析暴露因素与结果之间的关系。
3.病例对照研究：选择一组已经发病的患者作为病例组，再选择一组
没有发病的患者作为对照组，比较两组暴露因素的分布情况，以及暴露因
素与发病风险之间的关系。
4.横断面研究：在一定的时间点上，选择一组患者进行观察，收集他
们的暴露信息和结果信息，然后分析暴露因素与结果之间的关系。
5.回顾性队列研究：选择一组已经存在的队列，通过回顾性的方式收
集队列成员的暴露信息和结果信息，然后分析暴露因素与结果之间的关系。
6.资料库研究：利用已经存在的医疗资料库进行研究，通过检索和分
析已有的医疗记录来寻找暴露因素和结果之间的关系。
7.交叉研究：在一段时间内，将患者分为两组，一组先接受新的治疗
方法，然后再接受常规治疗方法，另一组则相反，比较两种治疗方法的疗
效和安全性。
8.综合研究：将多种研究方法结合起来，比如将随机对照试验与前瞻
性队列研究相结合，以获得更准确和全面的研究结果。
除了以上常见的设计方案，临床医学研究还可以根据具体研究目的和
研究对象的特点，采用更为复杂和灵活的设计方案，以满足研究的需要。
无论采用何种设计方案，都需要严格遵循科学的研究方法和伦理原则，以
确保研究的可靠性和可信度。
临床医学研究设计方案的选择应根据具体研究问题的特点和需要，结合实际情况进行灵活调整。
研究设计类型有哪些
研究设计类型有哪些研究设计是指在科学研究中，为了解决研究问题或验证研究假设而进行的一系列计划和安排。
根据研究目的、数据收集方式和数据分析方法的不同，研究设计可以分为多种类型。
下面将介绍常见的研究设计类型。
1.实验设计：实验设计是科学研究中最常见的一种研究设计类型。
在实验设计中，研究者通过控制自变量的变化，观察因变量的变化，以验证研究假设。
常见的实验设计包括前后实验设计、随机对照实验设计和因子实验设计等。
2.调查设计：调查设计是通过问卷调查或面访等方式，收集大量被试的数据，以了解被试的特征、看法或行为。
常见的调查设计包括横断面调查设计、纵向调查设计和案例对照调查设计等。
3.观察设计：观察设计是通过观察和记录研究对象的行为、现象或事件，来获取数据并研究问题。
常见的观察设计包括自然观察设计、实验室观察设计和参与观察设计等。
4.实证设计：实证设计是通过收集和分析大量数据，验证科学理论、检验研究假设或揭示现象背后的规律。
常见的实证设计包括多组设计、时间序列设计和因果比较设计等。
5.质性设计：质性设计是一种用于理解人类行为、经验和背后意义的研究设计。
质性设计通常采用深度访谈、观察和文件分析等方法，强调对研究对象丰富、详细和具体的描述和解释。
常见的质性设计包括个案研究、现象研究和理论构建等。
6.混合设计：混合设计是将定量研究和质性研究相结合的一种研究设计，旨在获取更全面、深入和准确的研究结果。
混合设计可以在研究的不同阶段或层次上应用定量和质性方法。
常见的混合设计包括序列型设计、并行型设计和转换型设计等。
总之，研究设计类型有实验设计、调查设计、观察设计、实证设计、质性设计和混合设计等。
每种研究设计类型都有其特定的应用范围和数据收集分析方法，研究者在选择研究设计类型时应根据研究问题和目标进行合理选择。
临床研究常用的两种设计类型
临床研究常用的两种设计类型临床研究常用的两种设计类型1. 随机对照试验设计1.1 研究目的随机对照试验旨在评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，通过将患者随机分配到不同的治疗组并进行比较分析，以确定其相对优劣。
1.2 研究步骤1.2.1 确定研究对象首先，确定研究的对象，即需要治疗的疾病或病种。
1.2.2 制定研究方案制定明确的研究方案，包括研究的目的、研究设计、随机分组方法、主要疗效指标、次要疗效指标、安全性评价指标等。
1.2.3 招募研究对象通过医院、社区、互联网等渠道招募符合研究对象标准的患者，并对其进行初步筛选。
1.2.4 随机分组根据预定的随机方法将招募到的患者分配到不同的治疗组和对照组。
1.2.5 实施治疗对治疗组进行新药物或治疗方法的介入，对对照组进行常规治疗或安慰剂处理。
1.2.6 数据收集和分析收集各组的疗效指标、安全性指标等相关数据，并进行统计分析。
1.2.7 结果解读和报告根据统计分析的结果，解读疗效和安全性，并撰写研究报告。
2. 前瞻性队列研究设计2.1 研究目的前瞻性队列研究旨在观察一组人群在一段时间内发生某种疾病或结局的风险，研究人群可具备某些暴露因素。
2.2 研究步骤2.2.1 确定研究对象首先，确定研究的对象和暴露因素，例如研究久坐时间与心血管疾病的关系。
2.2.2 制定研究方案制定明确的研究方案，包括研究的目的、研究设计、参与者的招募标准、数据采集方法等。
2.2.3 招募研究对象通过医院、社区等渠道招募符合研究对象标准的人群，并对其进行初步筛选。
2.2.4 数据采集收集参与者的暴露因素、临床指标、生活方式等相关数据，并进行定期的随访。
2.2.5 结局评估观察参与者在一定时间内发生的疾病或结局，如心血管疾病的发生率、死亡率等。
2.2.6 数据分析对采集到的数据进行统计分析，评估暴露因素与结局之间的关系。
2.2.7 结果解读和报告根据统计分析的结果，解读暴露因素与结局的关系，并撰写研究报告。
研究设计的类型
研究设计的类型研究设计的类型主要包括实证研究设计和非实证研究设计。
实证研究设计是以科学方法为基础，通过数据收集、分析和解释来验证或推测研究假设的一种设计类型。
实证研究设计主要分为两种类型：定性研究设计和定量研究设计。
定性研究设计是通过深入的访谈、观察和文本分析等方法，从主观的、解释性的角度研究现象的设计类型。
定性研究设计适用于研究主观经验、态度、观点、价值观等非可量化的因素。
研究者可以通过开放式的访谈或观察进行数据收集，并使用质性分析方法对数据进行解读和推断。
定量研究设计是通过收集大量的、可量化的数据来验证或推测研究假设的设计类型。
定量研究设计适用于研究可以量化的变量之间的关系，如因果关系或相关关系。
研究者可以使用问卷调查、实验研究或观察等方法进行数据收集，并使用统计分析方法对数据进行解读和推断。
非实证研究设计是指不依赖于科学方法来验证或推测研究假设的设计类型。
非实证研究设计主要有两种类型：描述性研究设计和解释性研究设计。
描述性研究设计是通过对现象进行描述和分类来了解其特征和规律的设计类型。
描述性研究设计适用于研究某个领域中的现象、事件、人群或组织的基本特征和情况。
研究者可以使用文献综述、案例分析或调查等方法进行数据收集，并通过总结和比较来描述现象的特点和规律。
解释性研究设计是通过深入分析现象的内在机制和影响因素来解释其原因和结果的设计类型。
解释性研究设计适用于研究现象之间的因果关系或复杂的关联和互动方式。
研究者可以使用因果分析、回归分析和模型构建等方法进行数据收集和分析，从而解释现象的产生和影响。
总之，研究设计的类型包括实证研究设计和非实证研究设计。
实证研究设计主要分为定性研究设计和定量研究设计；非实证研究设计主要分为描述性研究设计和解释性研究设计。
不同的研究问题和目标需要选择适合的研究设计类型来进行研究。
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交叉设计缺点
①不允许有患者失访 ②不适于病程较短的急性病治疗效果的研究。 ③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。 ④如有患者退出试验，不仅造成数据的缺失，也增加了统计
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χ2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
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。
拉丁方设计要求： ①三个因素无交互作用； ②三个因素水平数相等； ③方差齐。
拉丁方设计方法
⑴选择拉丁方 ⑵随机排列 ⑶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。
分析的困难。 ⑤不能得到关于个体差异和试验期差异大小的信息。 ⑥不能得到因素之间交互作用的信息。 ⑦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。
第三节 拉丁方设计和正交设计
拉丁方设计
概念： 拉丁方设计(latin square design)
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g＝2)；
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秩和检验、多个独 立样本比较的Kruskal Wallis H检验；
二、析因设计的优缺点
优点： ①效率高 ②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
析因设计资料的秩和检验
交叉设计
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。
交叉设计优点：
①能控制时间因素对实验效应的影响。
②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。
③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。
④可对每个研究对象观察多个时期的两种处理的效应。
⑤适用于个体差异较大的动物试验。
缺点：
①以牺牲分析各因素的交互作用为代价；
②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。
正交设计方法
⑴确定因素和水平 ⑵选用正交表 ⑶正交表的表头设计
正交设计的优缺点
优点：
①与析因实验相比，可成倍的减少实验次数；
②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；
③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。
计数资料：χ2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。
自身对比(self-contrast) 目的是推断某种处理有无作用。
析因设计 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 析因设计和交叉设计
一、析因设计方法
⑴确定处理组数：
⑵随机分组：
注意：
①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。 ②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。
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k＝2) 配伍组设计的多个样本的秩和检验(Friedman M-test)
第第二二节节析析因因和设交计叉和设交计叉设计
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。
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。