统计学实验设计
统计师的实验设计和分析技巧
统计师的实验设计和分析技巧统计师在实验设计和分析过程中起着至关重要的作用。
他们需要掌握一系列技巧和方法，以确保实验的有效性和结果的准确性。
本文将介绍几种常用的实验设计和分析技巧，帮助统计师更好地完成工作。
一、随机化实验设计随机化实验设计是统计学中常用的一种实验设计方法。
其目的是通过随机分配实验单位（如被试、样本）到不同处理组，从而最大限度地控制和减少其他因素的影响，确保实验结果可靠和具有代表性。
统计师在进行实验设计时，应该重视随机化的过程。
他们可以使用随机数表、计算机生成的随机数或其他随机生成工具来保证实验单位的随机分配。
此外，统计师还应注意分组的均衡性，确保每个处理组的样本量相等，减少抽样误差。
二、因变量和自变量的选择在实验设计中，统计师需要明确定义因变量和自变量，并确保它们能够准确反映实验的目的和研究问题。
因变量是研究感兴趣的变量，而自变量则是研究者可以操作或控制的变量。
为了准确度量和分析因变量，统计师需要使用适当的衡量工具和方法，比如问卷调查、观察记录、生物检测等。
同时，他们还需要选择合适的自变量，考虑到实验目的和所研究问题的特点。
三、样本容量的确定样本容量的确定是实验设计中重要的一环。
合适的样本容量可以保证实验结果的准确性和可靠性。
统计师需要通过统计能力分析和效应值估计等方法，来确定所需的样本容量。
在进行样本容量计算时，统计师需要考虑多个因素，如研究问题的复杂性、预期效应的大小、统计显著性水平和功效等。
通过合理的样本容量计算，可以避免样本量过小导致的结果无效，或者过大而造成资源浪费。
四、数据分析方法的选择数据分析是实验设计的重要环节。
统计师需要选择合适的数据分析方法，以统计学原理和技巧来解释和推断实验结果。
常见的数据分析方法包括描述统计、单因素方差分析、相关分析、回归分析、因子分析等。
在选择数据分析方法时，统计师应考虑研究问题的特点和数据类型。
不同的问题和数据类型需要不同的分析方法来进行处理和解释。
统计学在实验设计与分析中的应用
统计学在实验设计与分析中的应用统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在实验设计与分析中发挥着至关重要的作用。
本文将探讨统计学在实验设计与分析中的应用，以及它对研究的重要性。
实验设计是一项关键的任务，它要求科学家们在进行研究之前仔细规划和设计实验。
统计学提供了一种系统的方法来帮助研究者们制定合适的实验方案。
通过统计学，研究者们可以确定样本的大小、实验的持续时间以及其他实验的参数。
这些决策对于实验的结果和可靠性具有重要的影响。
一种常用的实验设计方法是随机化对照实验。
在这种实验设计中，研究对象们随机分为实验组和对照组。
实验组接受某种干预或治疗，而对照组则不接受。
通过随机分组，统计学可以消除潜在的偏差，确保实验结果的可靠性。
此外，研究者还可以使用控制变量来降低其他因素对研究结果的干扰。
实验设计完成后，统计学进一步帮助研究者们分析实验结果。
统计分析可以帮助科学家们确定实验结果是否具有统计显著性。
通过使用统计工具，研究者们可以计算p值来判断实验结果是否具有显著性差异。
这有助于确定干预措施的有效性以及结果的可靠性。
除了确定显著性差异外，统计学还可以帮助研究者们进行更深入的数据分析。
例如，科学家们可以利用统计学方法来检测变量之间的相关性。
通过分析数据，研究者们可以确定不同变量之间的相关性程度，这对于探索研究领域中的因果关系至关重要。
此外，统计学还为实验结果的可重复性提供了一种评估方法。
重复性是科学研究的核心价值之一，它要求研究结果在不同实验条件下能够得到相同的结果。
通过使用统计学方法，研究者们可以计算置信区间来评估实验结果的可重复性。
这有助于验证研究结果的可靠性，并为进一步的研究提供了基础。
综上所述，统计学在实验设计与分析中发挥着重要作用。
它帮助科学家们制定合适的实验方案，确保实验结果的可靠性，并为结果的深入分析提供了方法。
统计学的应用不仅在科学研究中具有重要意义，而且在其他领域，如医学和社会科学中也发挥着重要作用。
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。
学会利用统计学进行实验设计和数据分析
学会利用统计学进行实验设计和数据分析统计学在现代社会中被广泛应用于各个领域，包括科学研究、商业决策、医学试验等。
利用统计学进行实验设计和数据分析可以帮助我们准确地理解和解释现象，并作出合理的决策。
本文将介绍如何利用统计学进行实验设计和数据分析，以及常用的统计方法和工具。
一、实验设计实验设计是统计学中非常重要的一部分，它包括确定实验目标、选择实验因素和水平、设计实验方案等步骤。
合理的实验设计可以提高实验的效率和准确性。
在确定实验目标时，我们需要明确我们想要研究或验证的问题。
例如，我们想知道某种新药是否有效，我们的实验目标可以是比较新药与安慰剂的治疗效果是否有显著差异。
选择实验因素和水平是实验设计的关键。
实验因素是我们想要研究的变量，例如药物剂量、治疗时间等。
实验水平是实验因素的具体取值，例如低剂量、中剂量和高剂量。
我们需要选择合适的实验因素和水平，以便更好地观察和分析影响结果的因素。
设计实验方案包括确定实验对象、随机分组和控制变量等。
实验对象可以是实验室小鼠、患者群体等。
随机分组可以帮助我们保证实验组和对照组之间的统计属性相似，从而降低实验误差。
控制变量可以减少外界因素对实验结果的影响。
二、数据采集实验进行完后，我们需要采集实验数据进行分析。
数据采集应该遵循科学的原则和方法，以确保数据的可靠性和准确性。
在数据采集前，我们需要确定采集的变量和测量方法。
变量可以是连续变量或分类变量，例如药物剂量可以是连续变量，患者性别可以是分类变量。
测量方法应该是可靠和准确的，例如使用专业的仪器进行测量。
数据采集过程中需要注意保护被试者的隐私和权益，尽量避免数据伪装和失真。
同时，我们需要保证数据采集的一致性和可比性，例如在不同时间点采集数据时应遵循相同的测量方法和环境条件。
三、数据分析数据分析是利用统计学工具和方法对数据进行整理、总结和推断的过程。
通过数据分析，我们可以发现数据背后的规律和关系，并从中得出结论和决策依据。
统计学中的实验设计与分析
统计学中的实验设计与分析在统计学中，实验设计与分析是一门关键的学科，它涉及了统计原理和方法在研究领域的应用。
通过合理的实验设计和有效的数据分析，研究者能够得出可靠的结论并做出科学的决策。
本文将介绍统计学中的实验设计与分析的基本概念和方法。
1. 实验设计的基本原则实验设计是进行科学研究的重要环节，它的目的是通过操纵自变量来观察因果关系。
在进行实验设计时，有以下几个基本原则需要遵循：1.1 随机化：实验中应该随机分配参与者或实验对象到不同的处理组，以消除可能的混淆因素。
1.2 控制：在实验设计中，控制处理组数量以及实验条件对结果的影响，以确保所观察到的效果是由自变量产生的。
1.3 重复：为了增加实验结果的可信度，实验需要进行多次重复，以便得出更加稳定和一致的结论。
2. 常见的实验设计方法2.1 完全随机设计（Completely Randomized Design，CRD）完全随机设计是实验设计中最简单的一种方法，它的特点是将参与者随机分配到不同的处理组中。
这种设计常用于只有一个自变量的实验，可以帮助研究者评估不同处理对结果的影响。
2.2 因子设计（Factorial Design）因子设计是一种常用的多因素实验设计方法，它能够同时考虑多个自变量对结果的影响。
通过对不同自变量进行组合，可以全面地揭示各个自变量以及它们之间的交互作用对实验结果的影响。
2.3 随机区组设计（Randomized Block Design，RBD）随机区组设计常用于实验中存在个体差异的情况下，将参与者或实验对象按照某种特征进行分组，然后将不同处理随机地分配到不同的组中。
这种设计方法可以减少个体差异对结果的干扰，并增加实验的灵敏度。
3. 实验结果的分析方法在实验完成后，研究者需要对实验结果进行合理的数据分析，以获得有意义的结论。
以下是一些常见的实验结果分析方法：3.1 描述性统计分析描述性统计分析是对实验结果进行总结和描述的方法，包括均值、标准差、频率分布等指标。
统计学实验设计与数据处理
一、异常值的检验对同一铜合金，经8次分析人员分别进行分析，测得铜含量（%）的数据为：62.20，69.49，70.30，70.65，70.82，71.22，71.33，71.38。
计算该组数据的算术平均值、标准偏差、方差，并用格拉布斯检验法判断62.2是否为异常值。
1、拉依达检验法计算包括62.20在内的平均值=69.967，标准差2.792s=2x2.79=5.58比较|d p|和2s,|d p|>2s,依据拉依达检验法，当α=0.05时，62.20为异常值2、格拉布斯检验法计算包括62.20在内的平均值=69.967，标准差2.79，查表得G(0.05,9)=2.176G(0.05,9)S=2.176X2.79=6.07104所以62.20为异常值二、方差分析题使用四种燃料，三种推进器做火箭射程试验，每一种组合情况做一次试验，所得火箭射程如下表：燃料推进器B1B1B3A1582 562 653A2491 541 516A3601 709 392A4758 582 487试分析各种燃料（A）与各种推进器（B）对火箭射程是否有显著影响。
方差分析：无重复双因素分析观测数求和平均方差SUMMARYA1 3 1797 599 2287A2 3 1548 516 625A3 3 1702 567.3333333 25972.33A4 3 1827 609 18907B1 4 2432 608 12304.67B1 4 2394 598.5 5707B3 4 2048 512 11640.67方差分析差异源SS df MS F P-value F crit行15759 3 5253 0.430586 0.738747 4.757063列22384.67 2 11192.33333 0.917429 0.449118 5.143253误差73198 6 12199.66667总计111341.7 11各种燃料（A）P-value>0.05对火箭射程无显著性影响各种推进器（B）P-value>0.05对火箭射程无显著影响三、回归方程的拟合题1. 银盐法测定食品中的砷，吸光度y与砷含量x有如下数据：试验号x (砷含量，mg) y(吸光度)1 0 0.0002 1 0.041（4）预测当吸光度为0.4396时，食品中砷的含量。
统计学设计方案类型有哪些
统计学设计方案类型有哪些统计学设计方案类型有哪些在统计学中，设计方案是指为了回答特定研究问题而采用的研究设计和数据收集方法。
设计方案的选择对于研究的有效性和可靠性至关重要。
本文将介绍统计学中常见的设计方案类型，并对各种类型进行详细的叙述和解释。
一、随机化实验设计随机化实验设计是最常见的实验设计类型之一。
它将被试随机分配到不同的处理组或对照组，以控制潜在的混淆因素。
随机化实验设计一般包括实验组和对照组，研究者根据需要决定不同处理组的分组比例。
这种设计能够有效控制混淆因素，减少偏倚，从而得到更准确的结论。
二、协方差分析设计协方差分析设计是一种用于研究不同处理组之间差异的设计方案。
它可以根据被试的某一特定变量进行分组，然后比较不同组之间的差异。
该设计可以控制被试之间的差异，从而更准确地评估处理的影响。
三、配对设计配对设计是一种用于研究处理效果的设计方案。
它将被试与自身进行配对，然后分别进行不同处理。
这种设计可以减少潜在的个体差异对结果的影响，从而得到更可靠的结论。
四、时间序列设计时间序列设计是一种用于研究变量随时间变化的设计方案。
它通常涉及到对同一组被试在不同时间点进行观察，并分析变量的变化趋势。
时间序列设计可以帮助研究者了解变量的动态变化，预测未来趋势，并评估不同因素对变量的影响。
五、回归设计回归设计是一种用于研究变量之间关系的设计方案。
它可以帮助研究者确定自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
回归设计可以用于探索和验证理论、预测未来趋势、发现潜在因素等。
六、观察性研究设计观察性研究设计是一种通过观察和记录来获取数据的设计方案。
它通常用于描述和探索自然环境中的现象，而不是通过实验来控制变量。
观察性研究设计可以提供丰富的信息，但由于无法控制混淆因素，其结论的可靠性相对较低。
通过以上的介绍，我们可以看到统计学中设计方案的多样性和灵活性。
在实际研究中，研究者应根据具体的研究问题和研究目的选择适合的设计方案，并合理地进行样本选取、数据采集和数据分析，以确保研究结果的可靠性和有效性。
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四、随机区组设计(randomized block design) 又称随机单位组设计、随机配伍组设计。 b 个区组：很不相同 每个区组内： k个受试对象 k 个处理：有待比较
将受试对象按性质(如动物的性别、体重，病 人的病情、性别、年龄等非实验因素)相同或 相近者组成b个区组(或称单位组、配伍组); 每个区组中的k个受试对象分别随机分配到k 个处理组中去。
(6)历史对照 (historical control) 与本人或他人过去的研究结果作比较 --- 不好！
二、随机化原则
随机化 (randomization) 目的：对付大量不可控制非处理因素的另一个 重要统计学手段；对资料进行统计推断的前提 随机化应贯穿于研究设计和实施的全过程：
1)抽样的随机化:总体中每个个体都有相同机会 被抽到样本中来。 保证所得样本有代表性，使实验结论具有普 遍意义。 2)分组的随机化:每个受试对象被分配到各组的 机会相等。 保证受试对象的其他状况在对比组间尽可能 均衡，提高组间的可比性。 3)实验顺序的随机化:每个受试对象先后接受处 理的机会相等。 使实验顺序的影响达到均衡。
优点：不受个体差异的影响，适用于慢性病。 缺点：受试对象一旦在某一阶段退出试验，就 会造成该阶段及其以后的数据缺失。 注意： 1) 清除阶段(washout period)旨在消除剩余效 应(carry-over effects) 该阶段的长短取决于药物在血清中的衰减程 度，一般要求大于6-8个药物半衰期； 2) 盲法，以提高受试对象的依从性，避免偏倚； 3) 不宜用于具有自愈倾向或病程较短的疾病研 究
第二节 实验设计的基本原则
一、对照(control) 目的：比较的对象；控制实验误差和系统误差
同期对照 (concurrent control): 在整个实 验 过程中，对照组和实验组应始终处于同时同地
基线(baseline) 比较: 对照组设立后，应检验 两组开始时的状态是否均衡。
常用对照
表8-1 30只动物完全随机分组的结果
编号 随机 数 ÷ 3的 余数 分组 编号 随机 数 ÷ 3的 余数 分组 1 88 1 B 16 08 2 C 2 56 2 C 17 18 0 A 3 53 2 C 18 27 0 A 4 27 0 A 19 38 2 C 5 59 2 C 20 90 0 A 6 33 0 A 21 16 1 B 7 35 2 C 22 95 2 C 8 72 0 A 23 86 2 C 9 67 1 B 24 70 1 B 10 47 2 C 25 75 0 A 11 77 2 C 26 09 0 A 12 34 1 B 27 72 0 A 13 55 1 B 28 95 2 C 14 45 0 A 29 84 0 A 15 70 1 B 30 29 2 C
空白对照： 在实验研究中，设置空白管并同时测定，以检 测本底值。 在临床试验中，空白对照可用于以下两种不适 用于安慰剂对照的情况： 1 ）由于处理手段非常特殊，安慰剂盲法试验无 法执行，或者执行起来非常困难。例如，试验 组为放射治疗或外科手术等； 2）试验药的不良反应非常特殊，以至于无法使 研究者处于盲态(blindness)，这时使用安慰剂 对照意义不大，不如采用空白对照。
随机化实验设计方法 1）完全随机化(complete randomization) 步骤：编号 取随机数（与n的位数相同） 确定组别 例8-1 试将同性别、体重相近的30只动物分到 A、B、C三组。(用随机数字表) 先将动物按体重编号 再从随机数字表中任一行(如第16行)最左开始 连续取30个两位数字 最后将这30个两位数字分别除以3，余数0、 1、2分别对应于A、B、C三组
第三节 常用的实验设计方案
考察单个因素的效应? 可选用 完全随机设计 配对设计 随机区组设计 交叉设计 考察多个因素的效应? 可选用 析因设计
一、完全随机设计 (completely randomized design)又称 简单随机分组设计(simple randomized design)
将同质的受试对象随机地分配到各处理组，再 观察其实验效应
（2）实验对照
例如, 赖氨酸添加实验中，实验组儿童的课间餐为加赖 氨酸的面包，对照组为不加赖氨酸的面包。 处理组： 其他 A+B 对象I A+B效应 其他效应 对照组： 其他 B 对象II B效应 （或空白） 其他效应
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→ 非处理因素→ 面包效应+非处理因素效应 +非处理因素效应
研究总体 纳入标准 排除标准
随机化 受试对象 对照组
实验组
平衡设计(balanced design) ：各组样本含量相等 非平衡设计(unbalanced design)：各组样本含量不等
二、配对设计 (paired design) 将受试对象按一定条件配成对子，再将每对中 的两个受试对象随机分配到不同处理组。
三、交叉设计(cross-over design) 两种处理：A和B 两个阶段：I和Ⅱ 随机分两组：先A后B；先B后A
受试对象 阶段 I 1 A 2 A … … n1 A 1 B 2 B … … n2 B 清除阶段 (wash out) 无处理 无处理 … 无处理 无处理 无处理 … 无处理 阶段Ⅱ B B … B A A … A
2）同一受试对象(人或标本)分别接受两种 不同的处理。
3)前后配对 ? ---- 同一受试对象接受一种处理的前后 若仅观察一组，则要求在处理因素施加前后的 影响因素如气候、饮食、心理状态等要相同， 但常常难于做到，故存在一定缺陷，现已不提 倡单独使用。 配对设计的优点：抽样误差较小、 实验效率较高、 所需样本含量也较小； 配对设计的缺点：配对失败或配对欠佳时， 反而降低效率
第一节 实验设计的基本要素
受试对象(object) 处理因素(treatment) 实验效应(experimental effect)
其他
处理 对象 效应 其他效应
例如，研究某药对Ⅱ型糖尿病病人的降血糖效果。 受试对象：Ⅱ型糖尿病病人 处理因素：某药 实验效应：血糖的变化值
1．处理(treatment) 例：药剂、手术方法、毒物 （1）抓住主要处理因素 （2）区分处理与非处理因素 （3）处理因素必须标准化 2．受试对象 动物的选择：种类、品系、年龄、体重、窝别、营 养…… 病例的选择：纳入标准、剔除标准 3．效应(effect) 指标的选择：准确(accuracy)；精密(precision) 灵敏(sensitivity)；特异(specificity)
随机排列结果 鼠2 A C A … C 鼠3 鼠4 C D C … A B A B … D
三、重复原则
重复: 在相同实验条件下进行多次研究或多次观 察，以提高实验的可靠性和科学性。 1) 整个实验的重复 不可重复的研究是没有科学性的。 2）用多个受试对象进行重复 个别--普遍？ 偶然--必然？ 要有足够的样本含量(sample size) 3）同一受试对象的重复观察 降低实验误差 估计实验误差
（2）实验性研究 (experiment study) 指研究者 能够人为给予干预措施的研究， 例如，健康教育能否预防和控制小学生意外伤 害发生的研究。 随机将小学生分为实验组和对照组，实验组给 予有关预防和控制意外伤害发生的健康教育措 施，对照组则不给予。观察一段时间后，比较 两组小学生意外伤害的发生率。 -----它的设计对应于实验设计。 以下主要介绍实验设计的统计部分 包括：基本要素、基本原则、常用设计方案、 样本含量的估计和临床试验设计
医学科学研究方法: (1)观察性研究 (observational study) 又称 非实验性研究(non-experimental study) 或 对比研究(comparative study) ---- 非随机化对比研究。 以客观、真实的观察为依据，对观察结果进行描述和 对比分析； 不能人为施加干预措施(即处理因素)； 受试对象接受何种处理因素或同一处理因素的不同水 平不是由随机化而定的。 例如，研究母乳喂养与人工喂养儿童的生长发育情 况. ---- 观察性研究的设计属于调查设计(survey design)
实验设计
实验设计(design of experiment, DOE) 顺利进行科学研究和数据统计分析的先决条 件 获得预期结果的重要保证 设计： 专业设计：从各专业角度考虑实验的科学安 排，选题、建立假说、确定研究对象和技术 方法等； 统计设计：从统计学的角度考虑资料搜集、 整理和分析的设计。---- 设计类型、样本含量、 指标和分析方法
2）分层随机化 (stratified randomization) 完全随机化并不能保证各组间一定达到良好 的均衡性。 配对随机化(paired randomization) 以对 子为“层” 区组随机化(block randomization) 以区组 为“层”
例8-2 为比较四种抗癌药物(A, B, C, D)的疗效， 将小白鼠体重作为分层因素，试分配处理。
随机化方法 1）抽签或掷硬币 (已过时) 2）随机数(random number) 随机数字表(现场用) 伪随机数(pseudo random number, PRN)： 介于0和1之间均匀分布的数字 统计软件中的伪随机数发生器: 如果每次将种子数(seed number)设为一样， 产生的伪随机数便具有重复性。 ---- 必须报告:用什么统计软件产生伪随机数? 种子数?
配对依据：可能影响实验结果的主要混杂因素 动物实验：窝别、性别、体重等作为配对条件 临床试验：病情轻重、性别、年龄、职业等作 为配对条件。
在医学科研中，配对设计主要有以下情形： 1）将两个条件相同或相近的受试对象配成对子 ( 含同一个体的两对称器官或组织 ) ，分别接 受两种不同的处理。 例 欲研究维生素E缺乏时对肝中维生素A含量的 影响，将同种属的大白鼠按性别相同，月龄、 体重相近配成对子，分别随机喂以正常饲料和 维生素E缺乏饲料。