科研设计及统计分析中存在的问题
医学科研中常见统计学错误(朱继民)总论
第十五章医学科研中常见的统计学错误第一节科研设计中的常见错误一、抽样设计二、实验设计中的随机原则三、实验设计中的对照原则四、实验设计中的重复原则五、实验设计中的均衡原则第二节科研数据描述中的常见错误一、统计指标的选取二、统计图表第三节医学科研统计推断中的错误一、t检验二、方差分析三、卡方（ 2）检验四、相关与回归分析五、结论表达不当第十五章医学科研中常见的统计学错误医学科研中，研究者关心的研究对象的特征往往具有变异性；如年龄、性别皆相同的人其身高不尽相同、体重、血型等也都存在类似的现象。
同时，由于研究对象往往很多，或者不知到底有多少，或者研究对象不宜全部拿来做研究；所以人们往往借助抽样研究，即从总体中抽取部分个体组成样本，依据对样本的研究结果推断总体的情况。
恰恰是这种变异的存在，以及如何用样本准确推断总体的需求，使得统计学有了用武之地和发展的机遇。
诚然，合理恰当地选用统计学方法，有助于人们发现变异背后隐藏的真面目，即一般规律。
但是，如果采用的统计学方法不当，不但找不到真正的规律，反而可能得出错误的结论，进而影响研究的科学性，甚至会使错误的结论蔓延，造成不良影响。
作为医学工作者，尤其是科研工作者，必须了解当前医学科研中常见的统计学错误，以便更好地开展科研和利用科研成果。
本章借助科研中统计学误用实例，介绍常见的错用情况，以帮助读者避免类似错误的发生。
第一节科研设计中的常见错误统计学是一门重要的方法学，是一门研究数据的收集、整理和分析，从而发现变幻莫测的表面现象之后隐含的一般规律的科学。
医学科研是研究医学现象中隐含规律的科学，包括基础医学研究、临床医学研究和预防医学研究等，不管哪类医学科研都离不开统计学的支持。
要想做好医学科研，必须掌握一定的统计学知识，如总体与样本、小概率原理、资料的类型和分布、科研设计类型、统计分析的主要工作、常用统计方法以及方法的种类和应用条件等，尤其要了解当前医学科研中常见的统计学错误。
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法学术研究中的问题与挑战：解决科研中常见问题的方法在学术研究中，研究者常常面临各种问题和挑战。
无论是新兴领域的探索，还是传统领域的深入研究，都存在着许多困难需要解决。
本文将探讨学术研究中常见的问题，并提出解决这些问题的方法。
一、问题一：研究主题选择困难学术研究的第一步是选择一个合适的研究主题。
然而，对于初次从事研究的学者来说，选择一个合适的主题并不容易。
这可能是因为研究领域的广度和深度都很大，学者需要面对信息过载和主题选择的不确定性。
解决方法：1. 研究资源调研：对当前的研究领域进行广泛的资料搜集和调研，了解前沿研究动态，以此为基础选择自己的研究方向。
2. 寻求指导：请教资深研究者或导师意见，他们经验丰富，能够给予合适的建议。
3. 尝试不同的角度：从不同的学科角度出发，思考问题，寻找自己感兴趣的研究领域。
二、问题二：文献综述困难在进行学术研究时，文献综述是必不可少的一步。
但对于初次进行研究的学者来说，撰写一篇准确全面的文献综述并不容易。
这可能是因为学者对该领域的文献不熟悉，或者无法从大量的文献中筛选出关键信息。
解决方法：1. 合理筛选文献：在进行文献综述时，需要先了解相关文献的内容和重要性，然后有针对性地进行筛选。
2. 使用文献管理软件：利用文献管理软件(如EndNote、Zotero等)来整理和管理自己的文献，便于追踪和引用。
3. 寻求合作：与其他研究者合作，共同撰写文献综述，提高质量和效率。
三、问题三：数据收集与分析困难学术研究通常需要进行数据收集和分析，但这个过程中常常会遇到各种困难。
例如，数据收集困难、数据质量不高、数据分析方法选择复杂等。
解决方法：1. 合理设计数据采集方法：在采集数据之前，进行详细的实验设计，并充分考虑可能存在的问题。
2. 数据验证和清洗：对采集到的数据进行验证和清洗，排除异常和错误的数据，提高数据质量。
3. 掌握数据分析方法：对各种常用的数据分析方法进行学习和了解，根据研究目的选择合适的方法进行分析。
队列研究医学论文中常见统计学问题
队列研究医学论文中常见统计学问题目的了解目前我国医学期刊中采用队列研究设计的文章中统计学方法的应用情况，发现问题并提出相应对策，以提高此类文章的数据处理及撰写水平。
方法检索2014～2015年中国知网、万方数据库收录的有关队列研究的论文，对其进行系统的统计学方法分析。
结果论文中普遍存在的统计学问题包括χ2检验和Logistic回归的误用、研究对象描述不清楚、结局事件及其判断标准描述不全面等。
结论论文作者应充分认识流行病与医学统计学方法在科学研究中的重要性，并具备一定的相关理论知识；期刊编辑部应加强论文的流行病与医学统计方法学的审查工作。
标签：医学期刊；队列研究；统计学问题；对策队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究，是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。
这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质（如重金属等）、具备某种待研究的特征（如年龄、性别及遗传因素等）或行为（如吸烟等）[2]。
观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。
队列研究中先因后果的时间顺序相对明确，受一些偏倚的影响小，是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3]，其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。
尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚，但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。
如果这些研究未能正确使用该研究方法，不但不能有效验证病因假设，还有可能得出错误的结论。
本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文，发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议，旨在引起作者、编者和审稿专家的重视，提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词，在中国知网（CNKI）和万方数据库中检索2014～2015年公开发表的队列研究文献共1874篇，剔除重复文献和非研究性文献后，获得研究性文献929篇（表1）。
研究存在的主要问题与措施
研究存在的主要问题与措施研究存在的主要问题与措施引言科学研究是推动社会进步和提升人类生活质量的重要力量，但在实际研究过程中，我们也会面临一系列的问题和难题。
本文将探讨科学研究存在的主要问题，并提出相应的措施来解决这些问题。
一、研究主题选择困难科学研究的主题选择是一个关键环节，但往往也是一项具有挑战性的任务。
以下是一些常见的困难：1.1 缺乏研究灵感很多科研人员在开始一个新的研究项目时，往往会面临灵感不足的问题。
特别是在某些领域，已有的研究成果相对较多，很难找到一个具有独特性和创新性的研究方向。
1.2 研究主题过于狭隘或宽泛选择一个既不过于狭隘也不过于宽泛的研究主题是非常困难的。
太狭隘的研究主题可能无法产生重要性，而太宽泛的主题则难以做出深入和具体的研究成果。
解决方案：1. 树立跨学科研究意识：将不同学科的知识和方法融合起来，开展跨学科的研究，能够带来更多的创新思路和研究方向。
2. 增加国际合作：与国际上的优秀科研机构和学者合作，可以获得更广泛的科研资源和研究方向，并利用他们的经验和专业知识指导研究方向的选择。
二、数据收集和处理难题2.1 数据收集困难科学研究常常需要大量的数据来支撑结论的可靠性和有效性。
然而，数据的收集过程往往充满挑战，可能会面临以下问题：- 数据获取困难：某些数据可能需要通过实地调查、实验或长期观察才能获得，这需要投入大量的时间和资源。
- 数据质量问题：数据的质量直接影响到研究结论的准确性和可信度。
因此，科学研究者需要确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据处理难题数据处理也是科学研究中的重要环节之一。
以下是一些常见的问题：- 数据分析方法不适用：不同的研究问题和数据类型需要不同的数据处理和分析方法。
科研人员需要选择合适的方法来处理和分析数据。
- 大数据处理问题：在现代科学研究中，大数据的处理成为一个重要的挑战。
处理大数据需要高性能的计算机和算法，但这在一些研究实验室和机构中可能不容易实现。
临床医学研究设计及统计学问题
知情
VERBAL CONSENT FORM
I understand that the survey will be conducted and information on the survey
as described above. (Please field worker ask the following question)
病例回顾：5篇，无统计分析，少量病例总结 病例报告：4篇，1-3例病例总结
人群研究的特点
影响研究结果的非处理因素多且不易控制； 研究对象的依从性对研究成败产生重要影响； 观察指标中可能存在大量的软指标（非客观的，
非定量的），对结果评判产生影响； 研究实施过程中参与人员多，质量控制困难； 涉及论理学问题；(知情同意书) 需要足够的样本量。
（资料来源：《询证医学入门-临床科研方法与实例评价》）
不同研究方法的病因论证强度
研究方法 RCT试验（Meta分析）
队列研究 病例对照研究 病例系列报告
论证强度 ++++ +++ ++ +
研究设计的科学价值直接决定了研究结果的解释和泛化
2011年某期20篇研究论文所涉及的研究设计
临床试验：2篇，其中1篇统计分析有误 实验性研究：2篇，体外试验 诊断试验：3篇，其中1篇统计分析有误 病例对照：4篇
Bias (u)
医学研究的科学性与设计的关系
级别
证据来源
一 -系统综述和Meta分析 -规范且把握度高的实验性研究（如RCT）
二 -规范的RCT -把握度低的RCT（随机试验）
三 -规范的非随机对照或前后对照试验 -队列研究 -病例对照研究
科研设计中的常见错误分析
和评价（ｄｅｓｉｇｎ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，简称ＤＭＥ） 三步骤，其每一步骤均遵循一定的原则：设计要遵循“分 层、区组随机化分组，可比性（均衡）的平行对照，盲法，可 重复性（样本量足够）”四大原则【３１，好的科研设计，必须把 握好科研设计的三个基本要素，即研究（受试）对象、处理 因素和试验效应；必须保证取得的测量数据真实、可靠， 避免各种可能的测量偏倚；评价包括正确选择统计分析 技术及对统计分析结果的统计学推断和专业推断。 １．１科研设计的三要素
２医学论文常见的设计问题
由于科研设计是科学研究的开始，设计中的错误会 导致严重的后果，甚至可能导致整个科研工作的全盘否 定。 ２．１对照组设计问题对照是临床科研设计的重要原 则之一，一个理想的对照应该除研究因素外，其余方面 均与研究组相同。如果没有恰当的对照，就无法确定所 观察到结果是由试验因素引起的，还是由其他没有控制 的因素引起的。常见对照组设立的问题有：（１）缺少对照 组。最常见的是医院内的回顾性病例总结，只根据计算 的治愈率、有效率得出某种治疗方法有效、疗效较好、无 效等肯定性结论，甚至据此认为某种疗法值得推广等。 （２）对照组不恰当：使用非同期对照或历史对照；组间基 本条件缺乏可比性；对照组例数太少；对照不全或多余 对照；配对设计，但两组例数却不一致。
ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｂｉｏｃｈｅｍ Ｐｈａｒｍａｃ０１．２００８。７６：７９６－８０４． ｆ４】Ｍｕｎｄｅｌ Ｐ．Ｒｅｉｓｅｒ Ｊ．Ｂｏｒｊａ Ａ Ｚ．ｅｔ ａ１．Ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ
各种科研设计有其自身的规律，应把握其个性特 征：如调查研究关键在于调查表的设计质量和调查过程 中的质量控制；临床试验研究关键在于伦理道德的考 虑，受试者的纳人和排除标准的制定，受试者依从性的 提高和临床试验过程中的质量控制；而实验研究，关键
研究中存在的问题不足
研究中存在的问题不足随着科学技术的不断发展和研究的深入，人类在各个领域取得了极大的科学研究成果。
然而，在研究中，我们也无法避免遇到一些问题和不足，这些问题和不足会影响科学研究的质量和进展。
接下来，我将就研究中存在的问题和不足进行详细的探讨。
一、研究设计问题研究的设计是一个非常重要的过程，该过程需要由研究人员进行充分规划和设计，以保证研究的科学性和可信度。
然而，在实际的研究工作中，研究设计上存在着一些问题和不足。
1、研究目的不清晰。
在研究的设计中，研究目的应该是最先被确定的，因为它将指导研究的方向和方法。
但是，研究人员有时并未充分了解研究问题的本质和目的，导致研究设计不完善。
2、样本和测量不准确。
在设计实验时，样本数量和选择都是非常重要的因素。
为了保证实验结果的准确性，研究人员需要确保选择的样本代表性和测量工具的准确度。
3、偏差影响实验结果。
在实验的过程中，存在一些偏差，这些偏差可能会对实验结果造成微小或大的影响。
因此，科学研究需要更好地控制实验条件，减少因偏差导致的实验结果不准确。
二、数据收集和处理问题数据的收集和处理是科学研究中非常重要的一个过程。
在这个过程中，存在着一些问题和不足，对研究的可靠性和有效性造成影响。
1、数据的收集不完整。
数据的完整性对于科学研究来说至关重要，因为它涉及到实验结果的正确性。
如果在数据收集的过程中，存在数据缺失的现象，研究人员需要仔细考虑其数据收集方法和相关实验条件。
2、数据处理中存在分析错误。
科学研究需要对数据进行分析，以了解实验结果和现象。
但是，在分析数据过程中，存在分析错误的可能性。
研究人员需要对数据分析的套路和方法进行深入的研究和了解，以避免对实验结果的影响。
3、缺乏数据共享。
数据的共享和开放性对于科学研究的进展非常重要。
这能够帮助其他科学家获得更好的数据支持，从而进一步发展和推进研究。
但是，目前仍存在科学研究数据保密性和私密性的问题，这就使得数据共享难以实现。
医学科研中的常见问题与解决方法
医学科研中的常见问题与解决方法医学科研是一个复杂而严谨的过程，研究人员在进行医学研究时常常会遇到各种问题。
本文将介绍医学科研中的常见问题，并提供相应的解决方法。
一、样本选择问题在医学科研中，样本选择是一个至关重要的环节。
常见问题包括样本数量不足、样本来源不明确以及样本选择偏倚等。
为了解决这些问题，研究人员可以采取以下措施：1. 增加样本数量：通过扩大样本量，可以提高研究的统计学效力，增加研究结果的可靠性。
2. 严格筛选样本来源：确保样本来源的准确性和代表性，避免样本选择偏倚对研究结果的影响。
3. 使用随机抽样方法：通过随机抽样可以减少样本选择偏倚，提高样本的代表性。
二、实验设计问题医学科研中的实验设计是确保研究结果可靠性的关键环节。
常见问题包括实验设计不合理、实验组和对照组的选择不当等。
以下是解决这些问题的方法：1. 合理设计实验方案：在设计实验时，需要考虑实验目的、实验组和对照组的选择、实验变量的控制等因素，确保实验设计的科学性和可行性。
2. 使用随机分组方法：通过随机分组可以减少实验组和对照组之间的差异，提高实验结果的可靠性。
3. 控制实验变量：在实验过程中，需要控制实验变量的干扰，确保实验结果的准确性。
三、数据分析问题医学科研中的数据分析是对研究结果进行统计学处理和解释的过程。
常见问题包括数据分析方法选择不当、数据处理不准确等。
以下是解决这些问题的方法：1. 选择合适的数据分析方法：根据研究目的和数据类型，选择适合的数据分析方法，确保数据分析结果的准确性和可靠性。
2. 进行数据清洗和校验：在数据分析前，需要对数据进行清洗和校验，排除异常值和错误数据，提高数据的可信度。
3. 结果解释和讨论：在数据分析结果的基础上，进行结果解释和讨论，提供科学依据和建议。
四、伦理问题医学科研中的伦理问题是研究人员必须严格遵守的规范。
常见问题包括伦理审查不合格、研究过程中的伦理问题等。
以下是解决这些问题的方法：1. 提前进行伦理审查：在研究开始前，需要进行伦理审查，确保研究设计和实施符合伦理要求。
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x 2 = 59.86
8
P < 0.05
Sc =10.32 S x-x = 5.52 ( 11.6 , 8.8 ) t = 1.32 P > 0.05
（三）、析因设计 （Factorial design ) 是将两个或多个因素的各个水平进行排列组合，交差分组进 行实验，用于分析各因素、各水平的交互作用，寻求最佳组合。 析因设计的优点 ： 1, 可用于多因素、多水平实验研究，并能分析它之间有无交 互作用。 2, 析因分析能充分地利用原始数据。 3, 析因分析估计出的效应及交互作用独立于其它效应。
判断：T Tan
S
Grubbs法 T αn 界值表（α=0.05） n 0.05 n 0.05
6
7 8 9
1.82
1.94 2.03 2.11
10
11 12 13
2.18
2.23 2.29 2.33
22
方差齐性和偏态的简单判断
• 1、变异系数 cv % = s / x
• < 10% 表示变量相对集中 • > 30% 变量较为分散，波动大，资料呈偏态资料。 • 2、 S1 / S 2 > 1 以上 为方差不齐
T C C T T T C T C C
C T T C C C T C T T
T T C C T T C T C C
T C T C C T C C T T
T C C T C C C T T T
21
可疑数字的取舍 Grubbs法
T
T
i
X
例0.16、0.17、0.17、0.16、0.18、 0.30 X = 0.19 0 T = 2.00 ( 0.168 S =0.054 , 0.008 )
16
重复的原则( principle of replication)
重复是指实验次数或例数的问题。即例数问题。
重复的目的是：
1, 消除非处理因素的影响。 2, 使实验效应更具代表性，反应其真正的客观规律。
例数多少的确定：
1, 一般估计法 （1）临床试验：每组病例≮30 例 （2）动物实验：大动物至少3～5 只 小动物 每组 10～20 只
例 ：将16只小鼠分为 甲、乙、丙、丁 四组 用随机排列表 ，选用第 5 行 1～16排列。 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 随机号 16 01 14 07 10 03 02 11 编号 随机号 9 10 11 12 13 14 15 16 06 09 12 05 13 08 15 04
随机号 1 ～ 4 分在 5～8 9 ～ 12 13 ～ 16
效因分效的缺点 ：当实验因数多时，所需实验排列组合巨增， 实践起来较麻烦。常用 2 X 2 析因分析。
举例 ：四种治疗缺铁性贫血方法的疗效比较
9
四种治疗缺铁性贫血方法的比较 (RBC 增加量） 食疗 0.8 0.9 0.7 ∑X 2.4 0.8 x 食疗＋A 药 1.3 1.2 1.1 3.6 1.2 食疗＋B 药 0.8 1.1 1.0 3.0 1.0 食疗＋A+B 2.1 2.2 2.0 6.3 2.1
11
（四）， 拉丁方设计 （Latin square design ) 拉丁方是由拉丁字母组成的方阵。 例：3×3的拉丁方 A B C B C A C B A B C A AB C BAC C A B CAB AC B 若实验过程涉及到三个因素，各个因素间无交互作用且水平 数 相同，可用拉丁方设计。
19
科研设计的基本内容 —— 4 、5
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。 4, 确定实验方法及观察指标。(主、客观） 5, 如何控制误差；系统误差、抽样误差 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
17
（3）根据实验中影响因素，确定例数 重复的原则是控制误差的一个重要手段。重复的程度表现 为实验例数的多少，即样本含量。例数太少，不能反映事 物的内部规律，会把偶然现象当成规律，得出错误结论。
影响因素 资料类型 变异程度 指标差异 相关程度 非实验因素 各组例数 设计方案 例数可少 数值变量 S 小 大 密切 控制严 相等 合理 例数可多 分类变量 S 大 小 不密切 控制不严 不相等 不合理
n 15
SE : 88 .0 20 .0 (68.0 108.0)
s 77.5 SE 20.0 SD n 15
24
统计学结论要规范
x 10
1 _
x
1 2
_
2
8
t test
•
t
t
H t t
0
0.05
拒绝 H
接受 H
0
0.05,
ห้องสมุดไป่ตู้0.05,
P 0.05
7
异体配对资料 对子号 1 2 3 4 5 6 7 新药组 36 45 65 55 65 60 42 安慰剂组 45 65 70 65 63 60 51 差值 9 20 5 10 -2 0 9 d
按配对处理
按组间处理
d = 7.29 s = 7.3
Sx = 2.76 t = 2.64
x1 = 52.57
科研设计及统计分析中存在的问题
• • • • 一 、科研三要素与论文题 二 、科研设计中专业设计与统计学设计 三 、统计方法选择及流程图 四 、统计图表中的问题
1
一 、科研三要素与论文题 处理因素 受试对象 实验效应
1、不同剂量喷他佐辛对老年患者脊麻效果的临床 观 察 2、Lak细胞治疗慢性活动性乙肝病人的疗效观察 3、65例小儿急性偏瘫临床与CT分析 4、吸入C02对心脏活动的影响 5、吸入3% C02过程中人体ECG的变化 6、腹腔镜治疗新生儿腹股沟斜疝可行性研究
20
Richard Doll 病人随机分配表
十位数
0 1 2 3
个
4 5
位
6 7
数 8 C T T C C C T C T T
9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
T C T C T T T C C C
C C C T T C T T T C
C T T T T C C T C C
C T C T C T T C C T
3
科 研设计内容
专业设计 要求：运用专业理论、技术设计 统计设计 运用统计学知识和方法设计
内容：确定实验对象、观察指标、
材料、方法等。
确定设计方案，资料的收集，
分析指标及分析方法。
目的：完成科研课题，验证假设， 减小误差，提高效率，保证样 保证课题的先进性
本的代表性、可靠性、可重复性
Goto 1
4
方差分析结果： A药 F= 169 B药 F= 91 Ａ＋Ｂ药 F= 36
P＜ 0.0１ P＜0.0１ Ｐ＜０.０１
10
A ,B 药交互作用表 B 不 用 药
合
用
计
A
药
不用
用
0.8
1.2 2.0
1.0
2.1 3.1
1.8
3.3 5.1
合 计 分 析： A A B A
+ B 疗 效 = 2.1 – 0.8 = 1.3 药 疗 效 = 1.2 – 0.8 = 0.4 药 疗 效 = 1.0 – 0.8 = 0.2 + B 协 同 疗 效 = 1.3 – 0.4 – 0.2 = 0.7
P 0.05
0
差异有统计学意义
差异无统计学意义
不规范表述： 1、P<0.05 差异有显著性，P<0.01 差异非常显著（旧的提法） 2、差异相同 没有差异
拉丁方设计的优点 ： 1, 安排三个因素，实际进行二个因数实验，另一个因数 化整为零，检验效率高。 2, 本设计可看成是纵横为配伍设计，因而均衡性好。 3, 节省大量实验对象 。 拉丁方设计的缺点 ： 1, 每个实验条件下（即每个格子）只做一次实验，因而重复 性差，可用增加拉丁方的个数耒弥补。 2, 要求三个因素相互独立，无交互作用，并且各因数的水平 12 数相同。
18
各组例数相等，检验效率高 ，例： 一， 对照组 ：N = 40 治愈率 5 % （ 2 / 40 ) 实验组 ： N = 40 治愈率 25% ( 10 / 40)
X2 = 6.27
P < 0.05
( 1 / 20 ) ( 15 / 60 )
二， 对照组 ： N = 20 治愈率 5 % 实验组 ： N = 60 治愈率 25% X2 = 3.75 P > 0.05
• • •
• •
S / S > 3 为方差不齐。 说明 ：S 大者为 分子，小者为分母。 3、 数据中有不确定数字 如 < 5或 > 20 等，为偏态资料 。
4、 当样本例数在 100及以上 可不进行齐性检验。
2
2
x SD与 x SE的意义与区别
PO
a 2
_
SD ( 10 . 5 165.5) SD : 88 .0 77 .5
科研设计的基本内容 —— 2 、3
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。 5, 如何控制误差； 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
2
二、科研设计的基本内容
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例数的 确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。（主、客观指标） 5, 如何控制误差；（系统误差、抽样误差） 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。（见统计方法流程图）