卫生统计学实验设计
合集下载
医学统计学 常用实验设计方案
只能研究一个因素且为两水平，此外设置一 个控制因素（配对因素）
配对的特征或条件：影响研究结果的主要非 处理因素或混杂因素
种属、品系、性别，年龄、体重； 病种、病型、族别、生活习惯、工作环境
配对原则
配对设计
原则
条件相近，“对子”内同质， “对子”内随机分组
目的
控制已知的主要非处理因素，提高组间均衡
随机分组时应注意：
完全随机设计
• 随机数的位数不应小于N的位数，如果有重 号数字应舍弃；
• 若科研上需要各组例数不等可利用序号（R） 调整各组例数。如在例2中要求A组6例，B 组5例，C组4例，可规定R=1～6者为A组， R=7～11者为B组，R=12～15者为C组。
优点：
完全随机设计
1.设计、操作简单，最常见的单因素实验设计方法。 2.统计分析方法简便易行，各组例数可相等(平衡设计)， 也可不相等（非平衡设计）（以相等时检验效能最高）。
研究 总体
纳入标准 排除标准
受试 对象
按匹配 条件
区组1
区组2
● ● ●
区组b
随机分组 随机分组 随机分组
k个水平
k个水平
● ● ●
k个水平
随机区组设计方案示意图
随机分组
随机区组设计
例 将16头动物按体重配伍随机分为4组
匹配编号：先将16头动物称重，记录，再把体 重相近的4头动物配成一个区组，每一个区组 内4头动物分别编号为1,2,3,4
例2 将15头动物随机分成三组。
完全随机设计
① 先将动物编号如1、2……15号，然后在随机数 字表内从第5行第11列起向下读取15个随机数 字，取两位随机数字，依次抄录于动物编号下。
② 将随机数字从小到大顺序排列后得序号R。 ③ 规定R=1～5者为A组，R=6～10者为B组，
配对的特征或条件：影响研究结果的主要非 处理因素或混杂因素
种属、品系、性别，年龄、体重； 病种、病型、族别、生活习惯、工作环境
配对原则
配对设计
原则
条件相近，“对子”内同质， “对子”内随机分组
目的
控制已知的主要非处理因素，提高组间均衡
随机分组时应注意：
完全随机设计
• 随机数的位数不应小于N的位数，如果有重 号数字应舍弃；
• 若科研上需要各组例数不等可利用序号（R） 调整各组例数。如在例2中要求A组6例，B 组5例，C组4例，可规定R=1～6者为A组， R=7～11者为B组，R=12～15者为C组。
优点：
完全随机设计
1.设计、操作简单，最常见的单因素实验设计方法。 2.统计分析方法简便易行，各组例数可相等(平衡设计)， 也可不相等（非平衡设计）（以相等时检验效能最高）。
研究 总体
纳入标准 排除标准
受试 对象
按匹配 条件
区组1
区组2
● ● ●
区组b
随机分组 随机分组 随机分组
k个水平
k个水平
● ● ●
k个水平
随机区组设计方案示意图
随机分组
随机区组设计
例 将16头动物按体重配伍随机分为4组
匹配编号：先将16头动物称重，记录，再把体 重相近的4头动物配成一个区组，每一个区组 内4头动物分别编号为1,2,3,4
例2 将15头动物随机分成三组。
完全随机设计
① 先将动物编号如1、2……15号，然后在随机数 字表内从第5行第11列起向下读取15个随机数 字，取两位随机数字，依次抄录于动物编号下。
② 将随机数字从小到大顺序排列后得序号R。 ③ 规定R=1～5者为A组，R=6～10者为B组，
实验设计(样本的含量估计)
2
两组总例数为206例，每组需103例。
（2）设新药组占60%，旧药组占40%，则：
Q1和Q2为样本比例，Q1 ＝n1/N, Q2 ＝n2/N,N= n1+n2,
Z 1 Q Q c c N
1 1 1 2
Z
1 1 1 Q 2 1 2 Q
侧值。自由度＝∞，然后查 t 值表，利用公式再计 算N 。 d 取 若用S估计，则取 S d 若为配对比较， 上述公式也适用于交叉设计的样本含量估计。
例8-1 呋喃丙胺治疗血吸虫病人血红蛋白变化。 δ =10g/L,σ =25 g/L,双侧α ＝0.05，β ＝0.10。 解：
以自由度
查t界值表
2
因此，需要约58名鼻咽癌患者的血清。
（5）两组样本频率检验
计算公式：
Z 1 Q Q c c N
1 1 1 2
Z
1 1 1 Q 2 1 2 Q
1 1 1 2
2
1 2
(8-5)
1 2 2 / 2。
例8-5 拟比较甲、乙两种血清学方法对鼻咽癌患者的检出情况， 初步估计甲法的阳性检出率为91%，乙法的阳性检出率为75%， 两种方法一致的阳性检出率为73%。请估计样本含量。 解： 本例 设 0.05双侧， 0.10，Z0.05/ 2 1.96, Z0.10 1.282,
新药组：209×0.6=125例
旧药组：209×0.4=84例
实 验 设 计
一、影响样本含检验效能：1-β （三）总体变异度：σ或π （四）容许误差：δ=μ1-μ2或δ=π1-π2
医学统计学第3章实验设计
设计类型、估算样本含量、选定统计分析指标和方法等。
根据研究者是否人为地设置处理因素，即是否给予干预
措施，可将医学研究分为调查研究和实验研究两大类。
1. 调查研究
又称观察性研究或非实验性研究，确切地说应是非随机
化对比研究。它对研究对象不施加任何干预措施，是在 完全“自然状态”下对研究对象的特征进行观察、记录， 并对观察结果进行描述和对比分析。
依照因素与水平的不同，可产生四类实验：
单因素单水平实验，如研究教育干预法预防小儿单纯性
肥胖的效果； 单因素多水平实验，如研究不同含氟制剂的防龋效果； 多因素单水平实验，如比较不同治疗方案对椎间盘突出 的治疗效果； 多因素多水平实验，如研究多种药物不同剂量的联合治 疗对消化溃疡的疗效。
与处理因素相对应并同时存在的是非处理因素。某些非
性。
三、实验效应
实验效应是处理因素作用下，受试对象的反应或结局，
它通过观察指标来体现。 选择观察指标时，应当注意以下几点：
1. 客观性
观察指标有主观指标和客观指标之分，主观指标是指被
观察者的主观感受、记忆、陈述或观察者的主观判断结 果；而客观指标则是借助测量仪器或实验室检查等手段 获得的结果。 在临床试验中，主观指标易受观察者和被观察者心理因
组的研究对象数量出现较大差异。应用随机化排列可避 免这种现象。（中医药统计学与软件应用：附表17）
1. 完全随机化 完全随机化就是直接对受试对象进行随机化 分组，分组后各组受试对象的例数不一定相 等。其具体步骤如下： (1) 编号 将n个受试对象按一定顺序编号，如动物可
对照形式有多种，常有以下几种： 1. 安慰剂对照 安慰剂或称伪药物，是一种无药理作用的制剂，不含试 验药物的有效成分，但其外观如剂型、大小、颜色、重
第十五讲 卫生统计学 实验设计
含赖氨酸面包+非处理因素→赖氨酸效应 + 面包效应+非处理因素效应 面包+非处理因素→ 面包效应+非处理因素效应
赖氨酸
赖氨酸效应
（三）自身对照
实验在同一受试对象上进行。
特点： 简单易行，使用广泛。但若试验前后某些 环境或自身因素发生改变，并且会影响试验结 果，就难以说明问题。
（四）标准对照(standard control)
以现有的标准或正常值作对照。
例①某种新的方法能否代替传统方法的研究； ②某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。
——实验室应用较多
（五一疾病的疗效。
（六）历史对照：以过去的研究结果作对照。
与本人或他人过去的研究结果作比较。
—— 不好！！！！！！
二、处理因素
处理因素或受试因素：根据研究目的确定的
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，简称处理或因素(factor)。 是根据研究目的确定的主要因素，处理因素在 整个实验中应始终要保持不变。
非处理因素：与处理因素可能同时存在的能
使受试对象产生效应的非研究因素。非处理因 素干扰效应与所研究因素间关系的观察与分析， 常常又称混杂因素(confounder)。
分层随机化步骤：
(1)编号排序：将每层的受试对象编号排序，如体重 从轻到重，时间由前至后等。 (2)取随机数：从随机数字表或计算器或计算机获得。 每个受试对象可取两位数。 (3)确定组别：根据每层受试对象获得的随机数的大 小顺序决定受试对象在哪一组。对每个处理也可规定 顺序，如处理A, B, C, …分别对应于序号1, 2, 3, …。
均衡性
(1) 对等：除处理因素外，对照组具备与实验组对等的 一切非处理因素。
赖氨酸
赖氨酸效应
（三）自身对照
实验在同一受试对象上进行。
特点： 简单易行，使用广泛。但若试验前后某些 环境或自身因素发生改变，并且会影响试验结 果，就难以说明问题。
（四）标准对照(standard control)
以现有的标准或正常值作对照。
例①某种新的方法能否代替传统方法的研究； ②某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。
——实验室应用较多
（五一疾病的疗效。
（六）历史对照：以过去的研究结果作对照。
与本人或他人过去的研究结果作比较。
—— 不好！！！！！！
二、处理因素
处理因素或受试因素：根据研究目的确定的
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，简称处理或因素(factor)。 是根据研究目的确定的主要因素，处理因素在 整个实验中应始终要保持不变。
非处理因素：与处理因素可能同时存在的能
使受试对象产生效应的非研究因素。非处理因 素干扰效应与所研究因素间关系的观察与分析， 常常又称混杂因素(confounder)。
分层随机化步骤：
(1)编号排序：将每层的受试对象编号排序，如体重 从轻到重，时间由前至后等。 (2)取随机数：从随机数字表或计算器或计算机获得。 每个受试对象可取两位数。 (3)确定组别：根据每层受试对象获得的随机数的大 小顺序决定受试对象在哪一组。对每个处理也可规定 顺序，如处理A, B, C, …分别对应于序号1, 2, 3, …。
均衡性
(1) 对等：除处理因素外，对照组具备与实验组对等的 一切非处理因素。
实验设计(基本要素)
（二）常用受试对象的基本特征 1. 动物 医学研究中的各个领域几乎都 要用到实验动物。使用动物作为受试对 象非常方便，安全性高，价格相对便宜， 而且不涉及人类的医德问题。研究中动 物意外缺失可以据情予以补充。饲养、 管理及观察动物十分方便且容易做到。 选择动物一般要考虑动物的种类、种属、 品系、窝别、性别、年龄、体重、健康 状况、是否容易饲养和存活，对施加的 处理因素的反应特征等方面。
• 人体作为受试对象，常用于临床治疗方案的
疗效观察研究以及某种疫苗在人群中预防某 种疾病的效果观察等。在临床治疗工作中， 每一位病人都可以作为一个观察对象。但是， 按照实验设计的四个基本原则，如想在特定 时期内选择几组除处理因素不同以外，其它 各方面条件都基本一致的病例，则是一件相 当困难的事情。 病例的选择：明确纳入标准和排除标准
在实验研究中，由于影响试验结果的因素 很多，有时则十分复杂。因此，在安排施加处 理因素时，应考虑下列几个方面 。 1.抓住实验中的主要因素 任何一项实验研究都 有其主要的方面或主要矛盾。 2.确定处理因素和非处理因素 实验研究中应根 据研究目的确定处理因素和非处理因素。一般 情况下，两者的区别并不困难。 3.处理因素标准化 是指在进行同一个实验研究 时，施加于多个受试对象的处理因素是相同一 致的。不能随意加以改变。尤其是用于病人的 药物。
干扰因素也称为非处理因素或混杂因素，它是
Hale Waihona Puke 指处理因素以外的可以影响实验效应及实验
结果的一切可能的因素。
一般多为受试对象本身的特征及外界
环境因素，其来源复杂，范围广，经常不
易控制或不易察觉。
2.实验设计的基本构成
三个基本要素
受试对象 处理因素 试验效应
实验设计 的 基本构成
卫生统计学实习一
2
在完全随机设计中，每个实验对象被等量随机分 配到不同的处理组，每个处理组具有相同的样本 量和实验条件。
3
完全随机设计适用于处理组数较少且实验条件一 致的情况，可以有效地减少系统误差和随机误差。
随机区组设计
01
随机区组设计是一种将实验对象按照一定特征进行分组，并在 各组内随机分配处理的方法。
02
区组的设计旨在平衡实验对象的各种潜在影响因素，使得各处
正态分布与t分布
正态分布
一种常见的概率分布，描述连续随机变量的不确定性，其曲 线呈钟形。
t分布
基于正态分布的连续概率分布，用于描述小样本数据的分散 情况。
05
参数估计与假设检验
点估计与区间估计
点估计
用单一数值来表示总体参数的估计值，通常是 一个样本统计量。
区间估计
用一个区间范围来表示总体参数的可能取值， 基于样本统计量和样本标准误差计算得出。
条形图与饼图
用条形图或饼图展示分类 变量的频数分布，便于比 较不同类别的数据。
描述性统计指标
均值、中位数
描述数据的集中趋势。
标准差、变异系数
描述数据的离散程度。
偏度、峰度
描述数据的分布形态。
频数、比例、百分比
描述分类数据的分布情况。
04
概率与概率分布
概率基础
1 2
概率定义
概率是描述随机事件发生可能性的数学量，通常 表示为 P(事件)。
方差分析在卫生统计学中广泛应用于实验设计和数据分析，可以有效地比较不同处 理组之间的平均数差异，并确定差异是否具有统计学显著性。
THANKS
感谢观看
数据来源
确定研究目的，选择合适的调查方法，如普查、抽样调查等，确 保数据来源可靠。
医学统计学：常用实验设计方法
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
• 不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素， 但可以有两个或多个水平，故亦称单因素实验设 计。 • 该设计常用于将受试对象按随机化原则分配到处 理组和对照组中，各组样本例数可以相等，也可 以不等，但相等时效率高。 • 优点：设计和统计分析方法简单易行； • 缺点：只分析一个因素，不考虑个体间的差异， 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。
• 例：按完全随机设计方法将10只小鼠随机分 配到甲、乙两组。
完全随机设计（completely random design） ：
常用实验设计方法
二、试验结果的统计分析
对于完全随机试验的统计分析，由于试验 处理数不同，统计分析方法也不同。 （一）处理数为2 两个处理的完全随机设计 也就是非配对设计，对其试验结果采用非配对 设计的 t 检验法进行统计分析。
常用实验设计方法
流行病与卫生统计学研究所
常用实验设计方法
医学实验设计必须遵循对照、随机、重复和均衡的 基本原则。不同的研究目的应采用不同的设计方法 安排实验。医学研究中常用的实验设计方法有：
1. 完全随机设计 2. 配对设计 3. 配伍组设计 4. 交叉设计 5. 析因试验设计 6. 拉丁方设计 7. 正交试验设计 8. 均匀设计
完全随机设计的优缺点
完全随机设计是一种最简单的设计方法，主要优缺点如下：
完全随机设计的主要优点 1、设计容易 处理数与重复数都不受限制，适用于试 验条件、环境、试验动物差异较小的试验。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design） ：
2、统计分析简单 进行统计分析。
卫生学-卫生统计学方法及步骤
总体均数的估计，t检验、 z检验、方差分析
分类变量
无序分类 有序分类
统计描述 统计推断 统计描述
统计图表 和相对数
总体率的估计，率 的z检验、x2检验
统计图表 和相对数
统计推断 秩和检验
分析用什么样的统计方法
1. 随机将20只雌性大鼠均匀的分为甲、乙两组。甲组大鼠 不接受任何处理(即空白对照)，乙组中的每只大鼠接受 3mg/kg的内毒素，分别测得两组大鼠的肌酐 (μmol/L)数据，请问内毒素对肌酐水平有无影响？ 甲组：55，33，51，24，34，54，59，69，34，61 乙组：75，60，100，83，82，65，50，70，64，72
δ=72-67=5，s=5.97, 单侧α=0.05, z0.05=1.645；β=0.10，z0.10=1.282
n
zα
zβ δ
S
2
1.645 1.282 * 5.972
5
12.21
故至少需要13人
练习：
例：用某药治疗矽肺患者，估计可增加 尿的排出量，标准差89.0mmol/L,要求以 α=0.05，β=0.10的概率，能够辨别出尿的 排出量平均增加35.6mmol/L，需观察多少 例矽肺患者？
n为两组总例数，p1，p2为两组率， p为两组合并率。
例题
比较两种化疗方法对淋巴系统肿瘤的疗 效，估计两种方法的缓解率分别为15% 和50%，按照α=0.05，β=0.1标准，需 治疗多少例患者？
p1=0.15，p2=0.50, p=(0.15+0.50)/2=0.325， z0.05=1.96；z0.10=1.282
7.某厂医务室测定了100名氟作业工人工 前工后4小时的尿氟浓度(umol/L)，问 氟作业工人在工作前后的尿氟浓度有无 差别？
分类变量
无序分类 有序分类
统计描述 统计推断 统计描述
统计图表 和相对数
总体率的估计，率 的z检验、x2检验
统计图表 和相对数
统计推断 秩和检验
分析用什么样的统计方法
1. 随机将20只雌性大鼠均匀的分为甲、乙两组。甲组大鼠 不接受任何处理(即空白对照)，乙组中的每只大鼠接受 3mg/kg的内毒素，分别测得两组大鼠的肌酐 (μmol/L)数据，请问内毒素对肌酐水平有无影响？ 甲组：55，33，51，24，34，54，59，69，34，61 乙组：75，60，100，83，82，65，50，70，64，72
δ=72-67=5，s=5.97, 单侧α=0.05, z0.05=1.645；β=0.10，z0.10=1.282
n
zα
zβ δ
S
2
1.645 1.282 * 5.972
5
12.21
故至少需要13人
练习：
例：用某药治疗矽肺患者，估计可增加 尿的排出量，标准差89.0mmol/L,要求以 α=0.05，β=0.10的概率，能够辨别出尿的 排出量平均增加35.6mmol/L，需观察多少 例矽肺患者？
n为两组总例数，p1，p2为两组率， p为两组合并率。
例题
比较两种化疗方法对淋巴系统肿瘤的疗 效，估计两种方法的缓解率分别为15% 和50%，按照α=0.05，β=0.1标准，需 治疗多少例患者？
p1=0.15，p2=0.50, p=(0.15+0.50)/2=0.325， z0.05=1.96；z0.10=1.282
7.某厂医务室测定了100名氟作业工人工 前工后4小时的尿氟浓度(umol/L)，问 氟作业工人在工作前后的尿氟浓度有无 差别？
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
N 1.96 20.10 1.282 20.91 0.730.75 0.73/ 0.10 0.91 0.75 2 58
5.两样本率的比较
N
Z
2
c 1 c Q11 Q21
Z
11 1 / Q1
2 1 2 / Q2
2
1 2
其中 c Q11 Q2 2 （合并率）
例8-7 比较两种药物治疗乙型肝炎后表面抗原HBsAg的阴转情况。预试中，甲药的阴
第五节 临床试验设计
测量结果一致性检验
1.意义
卫生工作者在实际研究中，对观察事物的测量往往出现判断上的不一致。例如，同一医师对同一 患者的两次胃镜检查的结论不一致，两次阅读同一张X光片的结论不一致。两个或多个医务工作者检 查同一患者、阅读同一张X光片、同一张病理切片也可能发生判断上的不一致。因此在临床诊断和临 床实验工作中有必要对判断的一致性作出估计。
受试对象→处理因素→ 实验效应
例如：研究脂健乳是否有降血脂的作用，首先假设脂健乳可以降低血脂，再将 条件相近的20只大鼠先用高脂饲料喂养做成高脂血症的模型，然后将动物随机 分入实验组和对照组，实验组服用脂健乳加豆奶，对照组单纯服用豆奶，喂养 一月后观察比较两组之间各项血脂指标的差别有无统计学意义，进而得出脂健 乳是否具有降低血脂的保健作用的结论。
当例数相等时 当例数不等时
u
N 2
u
u u
1 n1
1 n2
1.单样本均数或配对设计检验
N
(Z 2 Z ) 2
Z
N
Z
2
Z 2 — 为双侧值，若问题是单 侧可该为Z N — 样本数或对子数
— 单样本资料的标准差或 配对差值的标准差
例8-3 为了解高温作业工人的心率是否高于一般人群。某研究者随机抽取了10名 高温作业工人做预试，测得其标准差S=6.2次/分。若高温作业工人的心率高于一般 人群3.0次/分才有专业意义，问α=0.05，β=0.10时，需要多大样本量？
N
1.6451.282 6.2
3.0
2 37
2.两样本均数检验
N
(Z 2 Z )
2 Q11 Q21
其中Q1、Q2为两样本比例，Q1 Q2 1
例8-4 某人欲比较黄芪与生血散对粒细胞减少症的疗效。据经验，黄芪可
平均增加粒细胞1×109个/L，生血散可平均增加粒细胞2×109个/L。若
一般地，当Kappa 0.75时，说明已取得相当满意的一致性程度，若小于0.4，则一致程度不理想。
例
例 两名放射科医师对200名棉屑沉着病可疑患者的诊断结果如下，试判断两次 检查结果的一致性。
解：
1）两次检查结果一致数
A
78
56
32
166，一致率PA
166 200
0.83
2）期望率Pe
若假设H
N
1.6451.282 0.10
2 0.85 1 0.85
109
4.配对二分类资料χ 2 检验
N Z 2 2 Z 2 1 2 1 2 2 其中为两处理结果一致的总 体阳性率， 1 2 2 2
例8-6 拟比较甲、乙两种血清学法对鼻咽癌患者的检出情况，初步估计甲 法的阳性检出率为91%，乙法为75%，两种方法一致的阳性检出率为73%。 试估计样本量。α=0.05（双侧），β=0.10
σ=1.8×109个/L，取α=0.05（单），β=0.2，若黄芪组例数占60%，求各组例
数。
N
(1.645 0.842)1.8 1
2 0.61 0.41
84
n1 50 , n2 34
3. 单样本频率检验
N
Z 2 Z
1 0
2
0 10
例8-5 用常规方法治疗过敏性鼻炎的有效率为85%，现试验某一新药，预计 有效率为95%。若取α=0.05（单），β=0.1，问需要多少病例？
2.计算方法
Kappa 统计量
Kappa PA Pe 1 Pe
式中PA为实际观察到的一致率
PA
实际观察一致数 总检查人数
A
N
Pe 为期望一致率（两次检查结果由于偶然机遇造成的一致率，也称期望率）
当Kappa 1时，说明两次判断结果完全一致 0 Kappa 1 当Kappa 0时，说明两次判断结果完全不一致
第三节 常用实验设计方法
1.完全随机设计（简单随机分组设计） 2.配对设计 3.交叉设计 4.随机区组设计（配伍设计） 5.析因设计 6.裂区试验设计 7. 拉丁方设计 8.正交试验设计
第四节 样本含量的估计
在保证研究课题具有一定代表性与可靠性的条件下所具有的 最少例数。要符合这一标准，必须具备以下条件：
实验设计分类
1.动物实验 2.临床试验 3.社区干预试验
第二节 实验设计的基本原则
1.对照原则
对照形式有：
空白对照、安慰剂对照、实验对照、自身对照、标准对照
2.随机化原则
随机化内容包括： 抽样的随机、分组的随机、实验顺序的随机
随机化方法：
完全速记化、分层随机化
3.重复原则
重复内容有：
整个实验的重复；多个受史对象的重复；同一个受试对象 的重复观察
转率为60%，乙药为75% ，若取α=0.05（双），β=0.1，若甲药组的样本量占55%，乙 药组占45%，问各组需要多少病例？
N
1.96
0.66750.3325 0.551 0.451 1.282
0.60 0.75
0.600.40
/
0.55
0.750.2n1=226 , n2=185
第五章 实验设计
( experiment design )
要求： 1.掌握实验设计的特点、分类和原则 2.掌握实验设计的内容和步骤 3.了解常用的实验设计方法 4.会辨析统计设计类型 5.了解样本量估计公式
第一节 实验设计的基本要素
特点：研究者根据研究目的能主动对实验动物或人设置干预措施或处理 因素，受试对象被随机地分配到各处理组中并观察处理结果（效应）。
1.具有研究指标的总体均数、标准差、率的估计值 2.确定的也许允许误差 3.第一类错误的概率 4.第二类错误的概率 5.明确单侧或双侧
常用的估计样本量方法
设： u — 检验水准的 u值
u — 第二类错误 的u值 — 两总体均数或率的差 — 总体标准差
N — 总样本量
1.两样本均数比较
N 2(u u ) 2
5.两样本率的比较
N
Z
2
c 1 c Q11 Q21
Z
11 1 / Q1
2 1 2 / Q2
2
1 2
其中 c Q11 Q2 2 （合并率）
例8-7 比较两种药物治疗乙型肝炎后表面抗原HBsAg的阴转情况。预试中，甲药的阴
第五节 临床试验设计
测量结果一致性检验
1.意义
卫生工作者在实际研究中，对观察事物的测量往往出现判断上的不一致。例如，同一医师对同一 患者的两次胃镜检查的结论不一致，两次阅读同一张X光片的结论不一致。两个或多个医务工作者检 查同一患者、阅读同一张X光片、同一张病理切片也可能发生判断上的不一致。因此在临床诊断和临 床实验工作中有必要对判断的一致性作出估计。
受试对象→处理因素→ 实验效应
例如：研究脂健乳是否有降血脂的作用，首先假设脂健乳可以降低血脂，再将 条件相近的20只大鼠先用高脂饲料喂养做成高脂血症的模型，然后将动物随机 分入实验组和对照组，实验组服用脂健乳加豆奶，对照组单纯服用豆奶，喂养 一月后观察比较两组之间各项血脂指标的差别有无统计学意义，进而得出脂健 乳是否具有降低血脂的保健作用的结论。
当例数相等时 当例数不等时
u
N 2
u
u u
1 n1
1 n2
1.单样本均数或配对设计检验
N
(Z 2 Z ) 2
Z
N
Z
2
Z 2 — 为双侧值，若问题是单 侧可该为Z N — 样本数或对子数
— 单样本资料的标准差或 配对差值的标准差
例8-3 为了解高温作业工人的心率是否高于一般人群。某研究者随机抽取了10名 高温作业工人做预试，测得其标准差S=6.2次/分。若高温作业工人的心率高于一般 人群3.0次/分才有专业意义，问α=0.05，β=0.10时，需要多大样本量？
N
1.6451.282 6.2
3.0
2 37
2.两样本均数检验
N
(Z 2 Z )
2 Q11 Q21
其中Q1、Q2为两样本比例，Q1 Q2 1
例8-4 某人欲比较黄芪与生血散对粒细胞减少症的疗效。据经验，黄芪可
平均增加粒细胞1×109个/L，生血散可平均增加粒细胞2×109个/L。若
一般地，当Kappa 0.75时，说明已取得相当满意的一致性程度，若小于0.4，则一致程度不理想。
例
例 两名放射科医师对200名棉屑沉着病可疑患者的诊断结果如下，试判断两次 检查结果的一致性。
解：
1）两次检查结果一致数
A
78
56
32
166，一致率PA
166 200
0.83
2）期望率Pe
若假设H
N
1.6451.282 0.10
2 0.85 1 0.85
109
4.配对二分类资料χ 2 检验
N Z 2 2 Z 2 1 2 1 2 2 其中为两处理结果一致的总 体阳性率， 1 2 2 2
例8-6 拟比较甲、乙两种血清学法对鼻咽癌患者的检出情况，初步估计甲 法的阳性检出率为91%，乙法为75%，两种方法一致的阳性检出率为73%。 试估计样本量。α=0.05（双侧），β=0.10
σ=1.8×109个/L，取α=0.05（单），β=0.2，若黄芪组例数占60%，求各组例
数。
N
(1.645 0.842)1.8 1
2 0.61 0.41
84
n1 50 , n2 34
3. 单样本频率检验
N
Z 2 Z
1 0
2
0 10
例8-5 用常规方法治疗过敏性鼻炎的有效率为85%，现试验某一新药，预计 有效率为95%。若取α=0.05（单），β=0.1，问需要多少病例？
2.计算方法
Kappa 统计量
Kappa PA Pe 1 Pe
式中PA为实际观察到的一致率
PA
实际观察一致数 总检查人数
A
N
Pe 为期望一致率（两次检查结果由于偶然机遇造成的一致率，也称期望率）
当Kappa 1时，说明两次判断结果完全一致 0 Kappa 1 当Kappa 0时，说明两次判断结果完全不一致
第三节 常用实验设计方法
1.完全随机设计（简单随机分组设计） 2.配对设计 3.交叉设计 4.随机区组设计（配伍设计） 5.析因设计 6.裂区试验设计 7. 拉丁方设计 8.正交试验设计
第四节 样本含量的估计
在保证研究课题具有一定代表性与可靠性的条件下所具有的 最少例数。要符合这一标准，必须具备以下条件：
实验设计分类
1.动物实验 2.临床试验 3.社区干预试验
第二节 实验设计的基本原则
1.对照原则
对照形式有：
空白对照、安慰剂对照、实验对照、自身对照、标准对照
2.随机化原则
随机化内容包括： 抽样的随机、分组的随机、实验顺序的随机
随机化方法：
完全速记化、分层随机化
3.重复原则
重复内容有：
整个实验的重复；多个受史对象的重复；同一个受试对象 的重复观察
转率为60%，乙药为75% ，若取α=0.05（双），β=0.1，若甲药组的样本量占55%，乙 药组占45%，问各组需要多少病例？
N
1.96
0.66750.3325 0.551 0.451 1.282
0.60 0.75
0.600.40
/
0.55
0.750.2n1=226 , n2=185
第五章 实验设计
( experiment design )
要求： 1.掌握实验设计的特点、分类和原则 2.掌握实验设计的内容和步骤 3.了解常用的实验设计方法 4.会辨析统计设计类型 5.了解样本量估计公式
第一节 实验设计的基本要素
特点：研究者根据研究目的能主动对实验动物或人设置干预措施或处理 因素，受试对象被随机地分配到各处理组中并观察处理结果（效应）。
1.具有研究指标的总体均数、标准差、率的估计值 2.确定的也许允许误差 3.第一类错误的概率 4.第二类错误的概率 5.明确单侧或双侧
常用的估计样本量方法
设： u — 检验水准的 u值
u — 第二类错误 的u值 — 两总体均数或率的差 — 总体标准差
N — 总样本量
1.两样本均数比较
N 2(u u ) 2