试验数据统计分析步骤
试验数据统计分析步骤
试验数据统计分析教程第一章：数据分析基本方法与步骤§1-1：数据分类（定量资料和定性资料）统计资料一般分为定量资料和定性资料两大类。
定量资料测定每个观察单位某项指标量的大小，所得的资料称为定量资料。
定量资料又可细分为计量资料(可带度量单位和小数点，如：某人身高为1.173m)和计数资料(一般只带度量单位，但不可带小数点，如：某人脉搏为73次/min) 。
①计量资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，甚至可以带小数标志测量的精度的定量资料，就叫“计量资料”。
例如测得正常成年男子身高、体重、血红蛋白、总铁结合力等所得的资料。
②计数资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，但不可以带小数即只能取整数，通常为正整数的定量资料，就叫“计数资料”。
例如测得正常成年男子脉搏数次、引体向上的次数次。
定性资料观测每个观察单位某项指标的状况，所得的资料称为定性资料。
定性资料又可细分为名义资料(如血型分为：A、B、AB、O型)和有序资料(如疗效分为：治愈、显效、好转、无效、死亡) 。
①名义资料在定性资料中，若指标的不同状况之间在本质上无数量大小或先后顺序之分的定性资料，就叫“名义资料”。
例如某单位全体员工按血型系统型、型、型、型来记录每个人的情况所得的资料；又例如某市全体员工按职业分为工人、农民、知识分子、军人等来记录每个人的情况所得的资料。
②有序资料在定性资料中，若指标质的不同状况之间在本质上有数量大小或有先后顺序之分的定性资料，就叫“有序资料”。
例如某病患者按治疗后的疗效治愈、显效、好转、无效、死亡来划分所得的资料；又例如矽肺病患者按肺门密度级别来划分所得的资料。
判断资料性质的关键是把资料还原为基本观察单位的具体取值形式，而不要被资料的表现所迷惑。
关键是要看每一个具体的取值是由“观察单位个数”计算得到的，还是由每一个观察单位自身的观测结果计算得到的。
若属于前者，就应叫定性资料。
若属于后者，就应叫定量资料。
化学实验数据处理与统计分析
化学实验数据处理与统计分析化学实验数据处理的基本步骤包括数据收集、数据整理、数据分析和数据展示。
首先，需要收集实验过程中所得到的原始数据，这些数据可以是实验仪器测量得到的数字、实验观察得到的现象或者实验操作所需的量。
数据整理阶段，需要将收集到的数据进行整理，例如删除错误数据、修正传输错误或者将数据转换为所使用的单位。
数据分析阶段，可以通过统计方法和图像分析来分析数据。
最后，将分析结果进行展示，可以使用表格、图像或者描述文字等方式。
在化学实验数据处理中，常用的统计方法包括均值、标准差、误差、置信区间等。
均值是一组数据的平均值，可以用来表示该组数据的中心位置。
标准差表示一组数据的离散程度，标准差越大表示数据的离散程度越大。
误差是测量值与真实值之间的差异，通常使用相对误差来表示，相对误差越小说明测量的准确性越高。
置信区间表示估计真实值的范围，在统计分析中经常使用到。
在化学实验数据处理中，还可以使用一些常用的统计图像来展示数据。
例如，直方图可以用来显示一组数据的分布情况，条形图可以用来对比不同组数据，折线图可以用来显示一组数据的变化趋势等。
通过统计图像，可以直观地展示数据的特征，以便更好地理解和分析数据。
在进行化学实验数据处理和统计分析时，还需要注意一些常见的误区。
首先，要注意选择合适的统计方法和图像，不同的数据类型和研究目的需要选择不同的分析方式。
其次，要注意数据的可靠性和重复性，必要时可以进行多次实验以提高结果的可靠性。
最后，要关注数据的异常值和偏差，对于可能影响分析结果的异常值，需要进行适当的处理或者排除。
综上所述，化学实验数据处理与统计分析是化学实验中非常重要的一部分，通过合理地处理和分析实验数据，可以提高实验结果的准确性和可靠性。
需要注意选择合适的统计方法和图像，关注数据的可靠性和重复性，以及对异常值和偏差进行合理处理。
只有这样，才能得出准确的实验结论，为进一步的实验和研究提供有力支持。
试验数据分析报告
试验数据分析报告引言本文目的在于分析一项试验数据，并提供详细的步骤和方法，以便读者能够理解数据处理和分析的过程。
试验数据分析对于科学研究和决策制定具有重要意义。
本文将通过以下步骤进行试验数据分析：数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析和结论总结。
数据收集首先，我们需要收集试验所需的数据。
数据可以通过实地观察、实验仪器、问卷调查等方式获取。
在本次试验中，我们选择了实验仪器收集数据，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗在数据收集之后，我们需要对数据进行清洗，以去除错误、缺失或异常值。
数据清洗是数据分析的重要步骤，可以确保分析结果的准确性和可信度。
我们可以使用统计软件或编程语言来进行数据清洗。
数据探索在清洗数据后，我们可以开始进行数据探索。
数据探索可以帮助我们了解数据的特征和分布。
我们可以通过绘制图表、计算统计指标等方式来探索数据。
常用的数据探索方法包括直方图、散点图、箱线图等。
数据分析在数据探索之后，我们可以进行数据分析。
数据分析可以帮助我们回答试验中的研究问题，并从数据中提取有用的信息。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、假设检验、回归分析等。
根据实际情况，我们可以选择适当的数据分析方法来进行分析。
结论总结最后，我们需要总结分析结果并得出结论。
结论应该基于数据分析的结果，并回答试验中的研究问题。
结论需要简明扼要，并提供进一步研究或决策所需的建议。
在总结时，我们还可以讨论数据分析的局限性和改进方向。
总结通过以上步骤，我们可以进行一次完整的试验数据分析。
数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析和结论总结是试验数据分析的基本步骤。
在进行数据分析时，我们需要选择合适的方法和工具，并确保数据的准确性和可信度。
试验数据分析的结果可以为科学研究和决策制定提供重要参考。
临床试验统计分析的流程与方法
临床试验统计分析的流程与方法临床试验是评估新药疗效和安全性的重要手段，而统计分析则是临床试验中必不可少的环节。
本文将介绍临床试验统计分析的流程与方法，帮助读者更好地了解这一领域。
一、研究设计与样本量计算研究设计是临床试验的基础，决定了试验结果的可靠性和科学性。
在开始临床试验之前，研究者需要明确试验的目的、研究对象、判断指标等内容，并根据目标效应大小、显著性水平、统计功效等因素进行样本量计算。
样本量的确定直接影响到试验结果的可靠程度，因此需要进行合理的估计和计算。
二、临床试验数据的收集与整理临床试验数据的收集方式多种多样，可以通过问卷调查、医学记录、MRI检查等方式获取患者的相关信息。
在数据收集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，同时遵循人体伦理学原则进行数据保护。
之后，研究者需要将收集到的数据进行整理，建立合适的数据库，为后续的数据分析做准备。
三、数据的描述与探索性分析在进行正式的统计分析之前，研究者通常会对数据进行描述性分析，了解数据的基本特征和分布情况。
这包括计算数据的均值、中位数、标准差等指标，绘制适当的图表，如直方图、散点图等。
通过探索性分析，研究者可以初步了解数据的规律，并指导后续的统计方法选择。
四、假设检验与置信区间估计假设检验是临床试验统计分析的核心环节，用于判断试验结果的显著性。
常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验、F检验等。
通过与假设进行对比，可以确定试验结果是否具有统计学意义。
同时，置信区间估计也是临床试验分析的重要内容，通过计算置信区间能够提供结果的范围估计。
五、多因素分析与生存分析在临床试验中，往往存在多个因素对疗效或安全性的影响。
此时，研究者需要进行多因素分析，研究各个因素之间的相互关系。
常用的多因素分析方法包括多元线性回归、Cox比例风险模型等。
此外，生存分析也是临床试验中常用的方法，用于分析疾病进展、存活时间等临床终点事件。
六、灵敏性分析与副作用监测在临床试验中，灵敏性分析可以评估试验结果对参数变化的敏感程度，判断结果的稳定性和可靠性。
临床试验数据统计分析概述
临床试验数据统计分析概述临床试验是评估新药物、治疗方法或医疗器械安全性和效果的重要步骤。
数据统计分析是临床试验中至关重要的一环，它能够从庞大的数据中提取有价值的信息，为医疗决策和科学研究提供依据。
本文旨在概述临床试验数据统计分析的基本原则和方法。
一、数据收集和整理临床试验中的数据包含诸多种类，如基本信息、临床参数、实验结果等。
为了有效地进行统计分析，数据的收集和整理工作尤为关键。
在收集数据时，需要确定合适的数据类型、测量方法和时间点，确保数据的准确性和一致性。
数据整理工作主要包括数据清洗、校对和编码等，以便后续的统计计算和分析。
二、描述统计分析描述统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描绘的方法。
通过描述统计分析，可以得到数据的中心趋势、离散程度和分布特征等信息。
其中，常见的描述统计指标包括均值、标准差、中位数、百分位数等。
此外，绘制图表也是描述统计分析的重要手段，如直方图、散点图和饼图等，能够直观地展现数据的分布状况。
三、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据，对总体参数进行推断和估计的方法。
通过推断统计分析，可以根据样本数据得出总体特征的估计值，并给出其置信区间或假设检验的结论。
常用的推断统计方法包括参数估计、假设检验和相关分析等。
参数估计可以得到总体参数的点估计和区间估计，假设检验可以判断总体参数是否符合预设的假设，相关分析可以探究变量之间的关联关系。
四、生存分析生存分析是对临床试验中时间至关重要的结果进行统计分析的方法。
生存分析常用于评估事件发生的时间、生存率和生存曲线。
其中，生存分析中的关键概念包括风险比（Hazard Ratio）、生存函数（Survival Function）和生存中位数（Median Survival）等。
常见的生存分析方法有Kaplan-Meier法和Cox回归分析法等。
五、敏感性分析和亚组分析敏感性分析和亚组分析是在临床试验数据统计分析中用于评估结果稳定性和总结异质性的方法。
正交实验结果如何进行数据分析
正交实验结果如何进行数据分析正交实验是一种多因素试验设计方法，通过对不同因素的组合进行系统的排列和组织，能够较好地解析各个因素对试验结果的影响。
进行数据分析时，一般可以采用以下步骤：1.数据预处理：首先，需要对实验数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、数据转换等。
这是为了确保数据的可靠性和可用性，避免因数据错误或异常值导致的分析误差。
2.方差分析：正交实验可以通过方差分析来分解总方差，确定各个因素和交互作用对实验结果的贡献程度。
在进行方差分析时，可以首先进行方差齐性检验，判断各个因素的方差是否相等。
接着，进行单因素方差分析，确定各个因素对实验结果的影响；然后，进行多因素方差分析，确定各个因素之间的交互作用对实验结果的贡献。
3.效应量分析：通过计算效应量，可以客观地评估各个因素和交互作用的大小，了解它们对实验结果的实际影响程度。
效应量可以用来比较不同因素之间的相对重要性，并为进一步优化实验提供依据。
4.建立模型：正交实验的数据分析过程还可以通过建立数学模型来实现。
建立模型可以帮助我们更好地理解和解释实验结果，确定各个因素和交互作用的数学表达式。
常见的建模方法包括线性回归、多项式回归等。
建立模型后，可以通过拟合度评估模型的拟合效果，并进行参数估计，确定因素对实验结果的具体影响程度。
5.优化设计：根据数据分析的结果，确定重要因素和交互作用，并进行优化设计。
通过调整因素水平和组合，可以进一步优化实验结果，提高实验产品的性能和质量。
通过正交实验的数据分析过程，可以降低实验成本和周期，并在有限的试验条件下获取更多的实验信息。
需要注意的是，在进行正交实验数据分析时，应当充分考虑实验设计的合理性和实验条件的可控性。
同时，还需要进行统计检验，判断各个因素和交互作用的显著性，确保数据分析的可信度和准确性。
总而言之，正交实验的数据分析是一个较为复杂和系统的过程，需要综合运用统计学和数据分析的方法。
通过合理的数据分析方法，可以更好地理解和掌握实验结果，为进一步优化产品或工艺提供科学依据。
临床试验中的统计分析方法
临床试验中的统计分析方法临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械安全性和有效性的重要手段。
统计分析方法在临床试验中起着关键的作用，它能够通过对试验数据的整理和分析，为研究者提供有力的科学依据。
本文将介绍临床试验中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析在临床试验中，首先需要进行描述性统计分析，以了解实验数据的总体特征。
常见的描述性统计分析方法包括测量数据的中心趋势和离散程度。
中心趋势主要通过计算平均值、中位数和众数等指标来了解数据的集中程度；离散程度主要通过计算标准差、方差和极差等指标来了解数据的分散程度。
二、假设检验分析假设检验分析是临床试验中常用的统计分析方法之一，其主要用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异。
在假设检验中，通常会设立一个零假设和一个备择假设，通过计算样本数据的统计值，再与理论值进行比较，以确定是否拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和方差分析等。
独立样本 t 检验用于比较两组独立样本的均值是否有显著差异，配对样本 t 检验用于比较同一组样本在不同时间点或对照组的均值是否有显著差异，方差分析则用于比较多个样本间均值是否有显著差异。
三、相关性和回归分析在临床试验中，常常需要探究变量之间的关系以及预测变量对结果的影响。
相关性和回归分析是用于分析变量间关系的统计方法。
相关性分析主要用于描述两个或多个变量之间的相关关系强度和方向。
相关系数可以通过计算协方差或皮尔逊相关系数来得到，其取值范围为 -1 到 1，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越接近于1表示相关性越强。
回归分析主要用于建立变量间的数学模型来预测或解释因变量的变化。
常见的回归分析包括线性回归分析、多元回归分析和 logistic 回归分析等。
其中，线性回归分析用于探究自变量和因变量之间的线性关系，多元回归分析则考虑了多个自变量对因变量的影响，logistic 回归分析则用于处理因变量为二分类变量的情况。
科研实验中的数据分析
科研实验中的数据分析科研实验是一项重要的活动，它能够推动知识的发展与创新。
在科研实验中，数据分析是至关重要的环节，它能够帮助研究人员深入了解实验结果，并从中获得有价值的信息。
下面将介绍科研实验中的数据分析方法与步骤。
一、数据收集科研实验的数据分析之前，首先需要进行数据收集。
数据的收集方式可以根据实验的性质和要求来选择，可以通过实验仪器进行自动获取，也可以通过调查问卷、观察记录等方式进行手动收集。
无论采用何种方式，数据的准确性和完整性都是至关重要的。
二、数据清洗与整理在数据收集后，需要对数据进行清洗与整理，以确保数据的质量。
数据清洗是指通过排除异常值、缺失值等处理手段，去除数据中的错误与噪音，保证数据的准确性和可靠性。
数据整理是指对数据进行分类、排序和归档等操作，使得数据更加有序、易于管理和分析。
三、数据可视化数据可视化是一种重要的数据分析方法，它通过图表、图像等形式将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助研究人员更好地理解数据背后的规律与关系。
常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图等，可以根据实验需求选择最适合的图表类型。
四、数据统计与分析在数据可视化的基础上，进行数据的统计与分析是科研实验中的重要一步。
数据统计是指对数据进行数值计算和描述统计，如平均值、标准差、相关系数等。
数据分析是在统计的基础上，运用科学的方法和工具对数据进行深入的探索和解释，如方差分析、回归分析、主成分分析等。
五、结论与讨论通过对数据进行统计与分析，研究人员可以得到实验结果的结论。
结论应该是基于实验数据、科学推理和现有知识得出的，并应该是准确、客观的。
在结论的基础上，可以展开进一步的讨论，分析实验结果的原因和意义，并提出改进实验设计、进一步研究的建议。
六、结果的应用与传播科研实验的结果不仅仅是为了自己所用，也应该为社会和科学事业所用。
将实验结果应用于实际问题的解决，或者将实验结论在学术界、科研机构、企业等领域进行传播，都能够发挥实验的价值与意义。
临床试验数据管理与统计分析
临床试验数据管理与统计分析临床试验是评估药物、医疗器械等医学产品安全性和有效性的重要手段之一，而数据管理和统计分析则是临床试验的核心环节。
本文将为您介绍临床试验数据管理与统计分析的基本概念、流程以及关键考量。
一、临床试验数据管理临床试验数据管理是确保试验数据质量和完整性的过程。
它包括数据采集、存储、验证、清洗和整合等环节。
以下是临床试验数据管理的一般步骤：1. 数据采集：设计合理的数据采集表或电子数据采集系统，确保收集到准确、完整的数据。
2. 数据存储：建立安全可靠的数据库或数据管理系统，妥善保存试验数据，防止数据遗失或篡改。
3. 数据验证：对收集到的数据进行审核，检查是否符合试验方案和规定的质量控制标准。
4. 数据清洗：纠正数据中的错误、缺失和逻辑问题，保证数据质量和可靠性。
5. 数据整合：将来自不同试验中心的数据整合到一个统一的数据库中，以便进行后续统计分析。
在临床试验数据管理中，需要考虑到数据的完整性、准确性、保密性以及合规性。
严格的合规要求可以确保试验数据的可信度和可靠性，这对于后续的统计分析至关重要。
二、临床试验统计分析临床试验统计分析是根据试验数据进行量化分析，评估并得出结论的过程。
它包括描述性统计分析、推断性统计分析和生存分析等内容。
以下是一般的统计分析步骤：1. 描述性统计分析：对试验数据进行整体摘要和描述，包括均值、中位数、标准差等统计指标。
此外，还可以通过绘制直方图、散点图等图表形式进行数据可视化。
2. 推断性统计分析：通过对试验数据进行假设检验和置信区间估计，判断治疗效果的显著性差异。
同时，还可以进行回归分析、方差分析等深入探究因素对治疗效果的影响。
3. 生存分析：对试验数据中的生存时间进行分析，如计算生存率、绘制生存曲线等，评估治疗效果对生存期的影响。
在临床试验统计分析中，需要充分考虑到样本量、数据的正态性、随机性以及多重比较等问题。
合理选择适用的统计方法和工具，避免统计误差和偏差，能够提高分析结果的科学性和可靠性。
临床试验中的统计分析方法与结果解读
临床试验中的统计分析方法与结果解读在临床试验中，统计分析方法和结果解读扮演着非常重要的角色。
通过统计分析方法，我们可以对试验结果进行客观、科学的评估和解读。
本文将详细介绍临床试验中常用的统计分析方法，并简要解读结果。
一、统计分析方法1.描述性统计方法描述性统计方法是对试验数据进行总体特征的描述。
常见的描述性统计方法有：（1）平均值：表示数据集中趋势的指标。
（2）标准差：表示数据离散程度的指标。
（3）中位数：表示数据的中间值，用于描述数据的分布特征。
（4）百分位数：表示数据在整体中的位置。
2.推断性统计方法推断性统计方法通过对样本数据进行分析，估计总体参数，并判断差异是否显著。
常见的推断性统计方法有：（1）假设检验：用于判断样本差异在统计上是否显著。
（2）置信区间：估计总体参数的范围。
（3）回归分析：用于研究变量之间的关系。
二、结果解读1.显著性水平在假设检验中，显著性水平是一个重要指标。
通常将显著性水平设为0.05，表示接受原假设的抽样误差较小，拒绝原假设的抽样误差较大。
如果p值小于0.05，则认为差异具有统计学意义。
2.效应量效应量用于衡量样本结果的大小。
它反映了一个变量对另一个变量的影响程度。
常用的效应量指标有：相关系数、风险比、相对风险等。
3.置信区间置信区间是对总体参数的范围进行估计。
一个典型的置信区间通常表示为：点估计值 ±标准误差 ×临界值。
置信区间可以帮助我们判断样本结果的稳定性和可靠性。
4.实际意义除了统计学意义之外，我们还应该关注试验结果的实际意义。
不仅仅要看结果是否具有统计学意义，还要考虑其在临床实践中的应用和意义。
总之，在临床试验中，统计分析方法和结果解读是科学研究的重要环节。
准确的统计分析可以使我们对试验结果有一个客观、全面的评估，以便更好地指导临床实践。
因此，研究人员需要熟练掌握合适的统计方法，并正确解读结果，以提高研究质量和可信度。
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试验数据统计分析教程第一章：数据分析基本方法与步骤§1-1：数据分类（定量资料和定性资料）统计资料一般分为定量资料和定性资料两大类。
定量资料测定每个观察单位某项指标量的大小，所得的资料称为定量资料。
定量资料又可细分为计量资料(可带度量单位和小数点，如：某人身高为1.173 m)和计数资料(一般只带度量单位，但不可带小数点，如：某人脉搏为73次/min) 。
①计量资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，甚至可以带小数标志测量的精度的定量资料，就叫“ 计量资料” 。
例如测得正常成年男子身高、体重、血红蛋白、总铁结合力等所得的资料。
②计数资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，但不可以带小数即只能取整数，通常为正整数的定量资料，就叫“ 计数资料” 。
例如测得正常成年男子脉搏数次、引体向上的次数次。
定性资料观测每个观察单位某项指标的状况，所得的资料称为定性资料。
定性资料又可细分为名义资料(如血型分为：A、B、AB、O型)和有序资料(如疗效分为：治愈、显效、好转、无效、死亡) 。
①名义资料在定性资料中，若指标的不同状况之间在本质上无数量大小或先后顺序之分的定性资料，就叫“ 名义资料” 。
例如某单位全体员工按血型系统型、型、型、型来记录每个人的情况所得的资料；又例如某市全体员工按职业分为工人、农民、知识分子、军人等来记录每个人的情况所得的资料。
②有序资料在定性资料中，若指标质的不同状况之间在本质上有数量大小或有先后顺序之分的定性资料，就叫“ 有序资料” 。
例如某病患者按治疗后的疗效治愈、显效、好转、无效、死亡来划分所得的资料；又例如矽肺病患者按肺门密度级别来划分所得的资料。
判断资料性质的关键是把资料还原为基本观察单位的具体取值形式，而不要被资料的表现所迷惑。
关键是要看每一个具体的取值是由“ 观察单位个数”计算得到的，还是由每一个观察单位自身的观测结果计算得到的。
若属于前者，就应叫定性资料。
若属于后者，就应叫定量资料。
§1-2：重复取样、重复测量、重复试验重复原则的概念重复通常有三层含义，即“ 重复取样” 、“ 重复测量” 和“ 重复试验” 。
1，重复取样：从同一个样品中多次取样，测量某定量指标的数值，称为“ 重复取样” 。
2，重复测量：对接受某种处理的个体，随着时间的推移，对其进行多次观测，称为“ 重复测量” 。
3，重复试验：试验设计中所讲的重复原则指的是“ 重复试验” ，即在相同的试验条件下，做两次或两次以上的独立试验。
这里的“ 独立” 是指要用不同的个体或样品做试验，而不是在同一个体或样品上做多次试验。
整个试验设计所包括的各组内重复试验次数之和，称为样本大小或样本含量（n）。
相同的试验条件下，对不同的受试对象（或样品）进行观测称为n次独立的重复试验。
在不同的试验条件下（通常为不同时间），对同一受试对象进行反复观测，称为重复测量。
重复测量数据之间并不满足独立性的要求。
相同试验条件下的试验次数称为样本含量n，n≤3，当指标的变异度较大时，很难呈现出数据之间的规律性。
对照组的形式有多种，即自身对照(处理前、后对照) 、完全随机对照(空白对照、相互对照、试验对照、标准对照) 、中外或历史对照。
在实际应用中，往往是多种对照形式同时运用。
§1-3：试验设计的基本类型试验设计类型有几十种，其中常见的有：配对设计、成组设计、单因素K水平设计( K≥3) 、配伍组设计、拉丁方设计、交叉设计、析因设计、正交设计和具有重复测量的设计。
从是否便于考察因素之间交互作用的角度看，前六种设计都不便考察交互作用，后三种设计是可以考察交互作用的。
从同时考察因素的个数多少角度看，前三种设计都属于单因素设计，配伍组设计属于二因素设计，拉丁方设计、交叉设计都属于三因素设计，而后三种设计即可以用于二因素设计，又可以用于多因素设计。
由于配伍组设计、拉丁方设计和交叉设计都不便考察交互作用，故最适合用于安排只含一个处理因素，含一个或二个区组因素的试验研究场合。
如果试验中同时涉及二个或二个以上处理因素，因素之间的交互作用往往又是不可忽视的，此时，就应当选用析因设计或正交设计。
如果希望观察接受不同处理的几组受试对象某些定量观测指标随时间推移的动态变化趋势，需要在不同时间点上从同一个受试对象身上进行多次观测，这就是所谓的重复测量设计。
§1-4：定量资料的分析程序一、定量资料分析的步骤①若数据服从正态分布，且满足方差齐性(即两组或多组总体方差相等)，一般优先选用参数检验法，如t 检验、U 检验、方差分析(亦称F 检验)等；②若数据的分布类型不明确，或不满足参数检验的前提条件，可选用非参数检验法，如符号检验，秩和检验等；③若资料经某种变量变换后已满足参数检验的前提条件，仍可对变换后的数据进行参数检验；④若只有一个试验因素，称为单因素，当它只有两个水平时，可选用t 检验；当两组样本含量都很大时，可用U 检验取代t 检验；⑤若属单因素k 水平设计(k≥3)或两个及两个以上因素的各种试验设计时，都必须选用F 检验；⑥若观察的效应指标(即研究者关心的定量观测指标)只有一个，可选择上述特定设计类型下的一元分析；⑦若效应指标有两个或两个以上，且在专业上需同时考察，则应选择多元分析方法。
二、定量资料分析误区1，t测验适用范围及应用误区t 检验的前提条件：用于比较均值的t 检验可以分成3 类。
第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。
后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面特征相似配成对子。
无论哪种类型的t 检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。
t测验进行均值比较对应的试验设计类型较少，只有单组设计、配对设计和成组设计3种，t测验处理前2种设计类型的定量资料时，资料应满足正态分布的要求，处理成组资料时，应满足方差齐性和正态分布的要求。
t 检验每次只能比较二个平均数，因此，它仅适用于单因素一、二水平的实验设计类型。
t检验仅适合分析单组、配对及成组设计的定量资料，并不适合分析单因素k ( k≥3)水平设计定量资料和多因素设计定量资料。
当设计类型为单因素多水平或多因素设计时，若仍用t 检验分析资料，是不妥当的。
对于配对设计的定量资料，应计算各配对数据的差值，将资料转换为单组设计的定量资料，比较差值的平均值与0之间的差别是否具有统计学意义。
当然进行单组设计的t检验前仍要对数据作正态性检验，如不满足正态性的前提条件，可寻找适当的方法(如取对数，平方根变换等)对数据进行变量变换，变量变换后还要进行正态性检验，若资料满足正态分布的前提条件，可用t检验；若资料仍不满足正态分布的前提条件，可采用非参数检验，如配对设计定量资料的符号秩检验进行分析。
2，单因素方差分析及多重比较如果单因素多水平资料分别满足正态性、方差齐性，则可选用方差分析。
若方差分析的结果为各组均数之间的差别有显著或非常显著性意义( P < 0. 05或P < 0. 01) ，尚需作多个均数之间的两两比较。
若各组中任何两组之间都需要比较，有多种方法，其中较常用的方法叫q 检验；若只比较处理组（多组）与对照组，则应选用dunnett的t检验。
后者与通常的t 检验(称为student’s test) 是有很大区别的。
对于百分率的定量指标，一般根据经验，宜做平方根反正弦变换，当资料满足正态性和方差齐性的前提条件后，可采用方差分析处理资料；若变量变换后仍不满足前提条件，则应采用非参数检验。
若资料中的数据均为正值且符合正态分布，通常其标准差要小于均值。
3，如何比较重复测量结果数据特征：首先，应知道什么样的设计叫做重复测量设计。
简单地说，对一组或多组受试对象，在k 个( k ≥2) 不同的时间点上，从每个个体(或样本) 上重复观测同1 个指标的具体取值的设计，统称为重复测量设计。
若重复测量数据在各时间点之间的关系满足一种特殊的条件(称资料满足H2F 条件，则可将各时间点上测得的数据看作受“时间因素”影响的结果。
在每次仅考察一个定量指标时，可以用重复测量设计资料的单变量方差分析处理资料；反之，可对数据作正交变换，若此时的资料满足H2F条件，就可作正交回归模型分析；若资料也不适合作正交回归模型分析，需将从各时间点上测得的数据视为测自不同的指标，采用多变量方差分析；此时，还可进一步考察各时间点上数据之间是否具有某种特殊关系(称为协方差结构) ，从而采用更细致的混合模型分析法。
资料是否满足H2F 条件，需要进行球形检验(sphericity test)，当检验的结果为P >0. 05 时，表明资料满足H2F 条件§1-5：相关和回归分析一、相关和回归分析的异同1，直线相关和回归分析的差异适用于两个变量之间的分析（即一个自变量和一个因变量）。
①分析目的不同直线相关分析的目的是描述具有直线关系的两变量间相关关系的密切程度和方向，反映两个随机变量的相互关系。
直线回归分析的目的是定量地描述两个变量之间的依存或依赖关系，以便用一个变量去推测另一个变量的值。
②资料要求不同回归分析只要求Y 服从正态分布，相关分析要求X、Y 均服从正态分布。
直线回归分析时，要求响应变量是随机变量且服从正态分布。
若自变量可以精确测量和严格控制，此时资料为Ⅰ型回归分析资料；若自变量也是随机变量且服从正态分布，则资料为Ⅱ型回归分析资料。
在进行直线相关分析时，则要求两个变量均为随机变量且服从正态分布，也就是说只有Ⅱ型回归分析资料才能进行直线相关分析（Spearman 秩相关分析可分析定量资料与定性资料的相关性）。
③统计量量纲单位不同相关系数是无量纲的统计量，而斜率却是有量纲的统计量，其量纲为“响应变量量纲自变量量纲”，截距的量纲与响应变量量纲相同史。
2，相关和回归分析的相同点①方向一致对某资料同时计算直线相关系数和直线回归系数，可发现它们的正负号一致。
②假设检验等价对同一样本，对其直线相关系数和直线回归系数进行假设检验所得到的值是相同的。
3，直线相关与回归分析的关键点（绘制散布图）将(X，Y)的n 对数值绘在直角坐标系内，得到X与Y 变化趋势的散布图，如果n个点形成的散布图呈一条明显的曲线趋势时，宜拟合一条曲线回归方程；如果n个点在一条不太宽的长带内随机地分布着，此“长带”不与X轴平行，也不与Y轴垂直，且各散点的分布情况不存在明显的曲线趋势，可考虑进行直线相关和回归分析；如果n个点形成的散布图近似于一个圆盘，则说明X与Y 之间无确定的变化趋势，几乎是互相独立的，不能硬把他们捏合在一起分析。
4，直线相关与回归分析要点总结①必须有专业知识为依据；②必须绘制散布图，并正确分析散布图；③计算关键的统计量( 如r、a、b) ，并进行假设检验；④结合专业和统计学知识判断所作的统计分析是否有实用价值。