13.2 统计设计的基本原则
统计实验设计原则及方法
统计实验设计原则及方法实验具有一定的目的性，为达到所要的结果会设计不同的实验。
而为了试验设计不出大的纰漏，必须依照实验设计的基本原则。
实验设计的基本原则是：重复性、随机性。
1，重复性。
所谓重复就是将已基本实验重做一次或几次。
重复实验必须是实验过程的全部重复，而不是简单地重复测定最后的实验数据测量，也不是从某一次实验步骤之后的实验重复。
对实验结果的重复测定只是通过多次测定以减少结果测定时的误差。
只有设置重复才能得到实验误差估计。
根据标准误差的定义S y=S/√n，为了的得到标准误差，首先必须计算出标准误差S，而标准误差只能通过重复试验获得。
通过重复试验才能得出正确的推断，以避免因偶然误差而造成偏差或错误的推断。
2，随机性。
随机化是指实验材料的配置和实验处理的顺序都是随机确定的。
统计学理论是建立在独立随机变量基础上的，其研究对象必须是随机变量。
只有所获得的样本是随机样本，才能用了解的统计方法进行推断，其实验结果才更有说服力。
而且还可以通过选用的实验材料或实验对象及实验结果的差异分析推断，并得出相应结论。
完成实验设计后根据其目的及实验设计选择合适的试验方法。
1，单因素方差分析。
单因素实验都只有一个因素。
方差分析用来判断从n个总体中所抽到的样本是否来自平均数不同的总体或样品间存在不同的处理效应。
在线性统计模型中，处理效应有：固定效应和随机效应。
处理两种因素所用的模型分别是：固定效应模型和随机效应模型。
2，双因素及多因素方差分析。
双因素方差分析是对两因素交叉分组设计的实验进行的结果分析。
双因素方差分析处理的模型：固定模型、随机模型和混合模型。
对不同模型采用不同方法。
双因素实验的典型设计是：假定A因素有a水平，B因素有b 水平，每次重复都包括ab次试验，重复n次，则试验次数为abn次；两个因素以上的方差分析实验设计：同样假设A因素有a个水平，B因素有b个水平，C因素有c个水平，以此类推，每次重复都包括abc…个实验，重复n次共有abcn…个实验。
统计指标体系设计的原则
统计指标体系设计的原则1.引言1.1 概述概述部分应该对整篇文章的主题进行简要介绍，说明统计指标体系设计的重要性和目的，以及整篇文章的结构安排。
统计指标体系在数据分析和决策制定等方面起着至关重要的作用。
它是用来度量、分析和展示特定领域内各种指标的一种系统化方法。
通过合理的指标体系设计，可以帮助我们从各个角度全面了解所研究领域的情况，对其进行科学评估和决策支持。
本文旨在探讨统计指标体系设计的原则，以帮助读者了解如何构建一个合理且有效的指标体系。
文章主要分为引言、正文和结论三个部分进行论述。
在引言部分，将首先对统计指标体系进行概述，介绍其定义和作用。
通过阐述它在数据分析和决策制定中的重要性，能够引起读者对于本文主题的兴趣，并让其认识到统计指标体系设计的价值所在。
接着，将介绍本文的结构安排。
正文部分将深入探讨统计指标体系设计的重要性，从理论和实践角度分析其必要性和应用价值。
随后，结论部分将总结本文论述的统计指标体系设计的原则，并对未来统计指标体系设计的发展趋势进行展望。
通过本篇长文的阐述，读者将能够全面了解统计指标体系设计的原则，掌握构建一个合理且有效的指标体系的方法和技巧。
同时，读者也能够认识到统计指标体系设计的重要性，意识到在数据分析和决策制定过程中能够通过科学有效的指标体系来提升分析和决策的准确性和效果。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对统计指标体系设计的原则进行概述，对文章的结构进行介绍，并明确本文的目的。
接着，在正文部分，我们将首先给出对统计指标体系的定义和作用的阐述，从而为后续内容的理解打下基础。
随后，我们将详细探讨统计指标体系设计的重要性，探究其对于数据分析与决策制定的价值和意义。
最后，在结论部分，我们将总结统计指标体系设计的原则，对本文的主要内容进行回顾和概括，并同时展望未来统计指标体系设计的发展方向和趋势。
通过以上的整体结构安排，本文将全面而系统地介绍统计指标体系设计的原则，使读者能够全面理解和把握这一重要概念，并为未来的统计指标体系设计提供参考和借鉴。
统计学第二章统计设计与统计调查
调查单位少，并且是调查者有意识选择出来的； 需要深入实际，直接调查，取得第一手资料；灵 活机动，可以边调查边研究；根据典型单位调查 结果推断总体，计算误差较大。
03
统计调查方案
调查目的与任务
描述总体特征
通过调查收集数据，对 总体特征进行描述和归
纳。
推断总体参数
利用样本数据对总体参 数进行估计和推断。
THANK YOU
施提供重要参考。
案例四：环境污染的典型调查
设计目标
设计原则
设计内容
案例分析
通过典型调查的方法，深入 了解环境污染的状况和原因， 为政府制定环境保护政策和
治理措施提供科学依据。
典型性、深入性、系统性。
包括调查地点的选择、调查 内容的确定、调查方法的选
择等方面。
通过环境污染的典型调查，可 以了解污染物的种类和浓度、 污染源的分布和排放情况等信 息，为政府制定环境保护政策 和治理措施提供重要参考。
第二季度
第三季度
第四季度
设计目标
通过重点调查的方法， 深入了解城市居民的收 入状况和消费水平，为 政府制定社会保障政策 和促进消费提供科学依 据。
设计原则
重点性、代表性、可比 性。
设计内容
包括调查对象的选择、 调查内容的确定、调查
方法的选择等方面。
案例分析
通过城市居民收入的重 点调查，可以了解不同 收入群体的分布情况、 收入来源和消费水平等 信息，为政府制定社会 保障政策和促进消费措
统计设计的原则与步骤
• 可操作性原则：设计应结合实际，具有可操作性。
统计设计的原则与步骤
明确调查目的
根据调查任务，明确调查目的和要求。
确定调查对象和调查单位
简述实验的统计设计要遵循的原则是什么
简述实验的统计设计要遵循的原则是什么
实验的统计设计要遵循三个基本原则。
（1）重复性原则。
即允许在相同条件下重复多次实验。
如果只将一次实验所得的数据作为总体的估计量，精度就很差，这时实验的误差等于观察的误差，观察误差可能是实验误差的结果，很难用观察的数据来代表总体情况。
多次重复实验的好处是显然的，其一可以获得更加精确的有效估计量；其二，可以获得实验误差的估计量。
这些都是提高估计量精度或缩小误差范围所需要的。
（2）随机化原则。
随机化是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。
这种安排可以使可控的影响因素作用均匀化，突出不可控影响因素的作用。
例如在种子品种的实验中如果不是将A品种固定在甲地段、B品种固定在乙地段，而是两地段随机的选择不同品种多次重复实验。
可以断定这种安排在不同品种收货率的差异中，由于土地因素的影响大大减少了，而品种因素的影响大大提高了。
所以随机化原则是实验设计的重要原则。
（3）区组化原则
即利用类型分组技术，对实验对象按有关标志顺序排队，然后依次将各单位随机的分配到各处理组，使各处理组组内标志值的差异相对扩大，而处理组组间的差异相对缩小，这种实验设计安排称为随机区组设计。
这样就可以提高处理组的估计精度。
统计调查的概念、基本原则与方法
2
及时性原则对于决策者制定政策和规划具有重要 的意义，能够为其提供及时、有效的数据支持。
3
为保证及时性，统计调查应采用现代化的信息技 术和手段，提高数据采集、传输和处理的速度。
完整性原则
完整性原则是指统计调查必须 全面覆盖被调查对象，不遗漏
任何重要的数据和信息。
完整性原则是保证统计数据 全面、系统地反映被调查对 象的基础，有助于决策者做
查。
统计调查的资料审核与汇总
数据清洗
对收集到的数据进行清洗，去 除无效、错误或不完整的数据
。
数据审核
对数据进行审核，确保数据的 真实性和准确性。
数据汇总
将审核后的数据按照一定的规 则进行汇总，形成统计结果。
结果评估
对统计结果进行评估，分析数 据的代表性和可靠性，为后续
的数据分析提供依据。
05
统计调查的资料发布与利用
重点调查的特点
重点调查具有以下特点：第一， 它只选择一部分重点单位进行调 查；第二，它是一种非全面调查 方法；第三，它所选择的重点单 位一般是能够反映总体基本情况 的单位。
重点调查的作用
重点调查的作用是快速、准确地 了解总体在某一方面的情况或问 题。例如，我国在2010年开展的 全国第六次人口普查中采用了重 点调查的方法，以快速了解全国 人口的基本情况。
统计调查的概念、基本原则 与方法
汇报人： 2023-12-26
目录
• 统计调查的概念 • 统计调查的基本原则 • 统计调查的方法 • 统计调查的组织实施 • 统计调查的资料发布与利用
01
统计调查的概念
定义
统计调查是根据调查目的与要求，运 用科学调查方法，有计划、有组织地 搜集数据信息资料的过程。
统计的四大原则
统计的四大原则统计是一门研究数据的科学，而统计的四大原则则是指在统计分析中需要遵循的基本原则。
这些原则能够确保统计结果的准确性和可靠性，同时也能够帮助人们更好地理解和解释数据。
在下面的文章中，我们将详细介绍统计的四大原则。
第一原则是随机抽样。
随机抽样是指从一个总体中以随机的方式选择样本，以代表总体的特征。
这样做的目的是确保样本的代表性，从而使得统计结果能够准确地推广到整个总体。
通过随机抽样，我们能够避免样本选择偏差，从而得到更可靠的统计结果。
第二原则是数据的可靠性和准确性。
在进行统计分析时，我们需要确保数据的来源可靠，并且数据的收集过程没有产生任何误差。
只有在数据的基础上，我们才能够进行有效的统计分析，并得出准确的结论。
因此，在进行统计分析之前，我们需要仔细检查数据的准确性，并确保数据的收集过程符合科学的标准。
第三原则是统计方法的适用性和有效性。
在进行统计分析时，我们需要选择合适的统计方法，以解决具体的问题。
不同的问题需要不同的统计方法，而选择合适的统计方法能够提高统计分析的效率和准确性。
因此，在进行统计分析之前，我们需要对问题进行充分的分析，并选择合适的统计方法。
第四原则是结果的解释和推断。
在得到统计结果之后，我们需要对结果进行解释和推断。
统计结果只是一个数值，只有通过解释和推断，我们才能够将统计结果转化为实际的意义。
因此，在进行统计分析之后，我们需要仔细分析统计结果，并将其与实际问题联系起来，以得出合理的结论。
通过遵循统计的四大原则，我们能够进行准确可靠的统计分析，并得出科学的结论。
统计的四大原则不仅适用于学术研究，也适用于商业决策和社会调查等领域。
只有通过合理使用统计方法和遵循统计原则，我们才能够更好地理解和应用数据，为决策提供科学的依据。
实验设计的统计学基本原则
第十一章实验设计的统计学基本原则实验（Experiment）：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理，给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。
实验设计（Experimental design）：是通过良好地计划对象的选择、处理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。
一．实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。
1．处理因素（treatment）：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施，称为处理因素。
注意：①抓住主要因素。
②控制混杂因素（“非处理因素”在各组中应尽可能相同）。
③标准化（处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至终保持一致，不能因任何原因中途改变。
）2．受试对象（subject）：动物——种类，品系，窝别人——诊断，依从性注意受试对象的同质性 (homogeneity)3．实验效应（effect）：指标选择：有效，客观，灵敏，精确。
（头痛，发烧）指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。
主观指标的量化：如划记评分。
完全不满意完全满意0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10二．实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。
1. 动物实验（animal experiment）2. 临床试验（Clinical trial）3. 现场干预试验（Intervention trial）三．实验中的变异及其来源：在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不同，实验误差分成两类：1. 随机误差：由大量、微小的、偶然的因素的共同作用引起的不易控制的误差称随机误差。
如在实验中，温度、湿度、风向、振动、试剂、仪器、操作员等都可能造成结果的偏差。
随机变异是没有倾向性的，在大量观察条件下，随机误差的分布呈标准N。
统计设计
统计设计内容提要占有一定的统计资料是统计研究的基础。
获得高质量的统计资料的前提是统计设计。
本章阐述了统计设计的中心内容(统计指标和统计指标体系的设计)；统计设计一般原则；统计表及其设计。
统计设计的概念和内容一、统计设计的概念和意义统计设计是根据统计研究对象的性质和研究目的,对统计工作各个方面和各个环节通盘考虑和安排,制定各种设计方案的过程。
二、统计设计的种类(一)按统计设计所包括的研究对象的范围,可分为整体设计和专项设计整体设计,是以研究对象为一整体,对整个统计工作进行的全面设计。
专项设计,是对研究对象的某一部分的统计设计。
(二)按统计设计所包括的工作阶段,可分为全过程设计和单阶段设计全过程设计,是从确立统计任务、内容、指标体系到分析研究的全过程的通盘安排。
单阶段设计,是就统计工作过程中的某一阶段的安排，如统计调查的设计、统计整理的设计、统计专题分析的设计等等。
(三)按统计设计包括的时期,可分为长期设计、短期设计和中期设计长期设计是指五年以上的统计设计;短期设计是一年或年度内的统计设计;二三年的统计设计则可称为中期统计设计。
三、统计设计的内容(一)明确规定统计研究的目的和任务(二)确定统计指标和统计指标体系(三)确定统计分类和分组(四)研究设计统计表(五)确定统计分析研究的内容三、统计设计的内容(五)确定统计分析研究的内容(六)制定统计调查方案(七)制定统计整理方案(八)规定各个阶段的工作进度和时间安排(九)考虑各部门和各阶段的配合与协调(十)统计力量的组织与安排统计指标和指标体系的设计一、统计指标的概念和特点(一)统计指标的概念统计指标说明总体数量特征的范畴及其数值。
(二)统计指标的特点1.数量性。
2.综合性。
3.具体性。
二、统计指标的种类(一)统计指标按其表现形式不同，可以分为总量指标、相对指标和平均指标总量指标是反映社会经济现象规模、水平或总量的指标,其数值表现为绝对数。
相对指标是表明两个有联系的统计指标数值之比,是反映数量关系的指标,其数值表现为相对数。
- 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)。
=ê ë
0.45 - 0.25
ú û=é1.86 Nhomakorabea7 + 0.7835ù2
êë
0.20
úû
»
176
11
小结
n 实验研究由处理因素、实验单位和实验效应三个要素组 成；应该遵守对照、随机化和重复的基本原则；研究对 象接受不同处理由随机分配决定；
n 观察性研究只能对已存在的状况和有关因素进行观察或 调查，不能用随机化分组来平衡混杂因素的影响；适宜 的统计学设计和分析对于观察性研究而言，尤其重要。
(1) 欲检出HbA1c临床差异≥0.65%
(2) 假定标准差为1.3% (3) 双侧检验水平0.05 (4) 功效80% • 退出率20%
N
=
4
é ê
(Za
/
2
ë
+
d
Zb
)s
ù2 ú û
=
4
é êë
(1.96
+ 0.84) 0.65
´1.3
ù úû
2
（文中：152例）
=
4 êëé (1.96
+ 0.84) 0.65
12
随机化方法、随机数及产生随机数的程序、种子数等均 应有记录(备查)
6
三、重复 (Repeat)
重复实验、重复取样、重复测量
n 在大量重复实验的条件下，该处理的真实效应才会比较 真实地显露出来
n 实验组和对照组的实验单位应具有一定的数量 — 样本 含量
n 与重复实验相比，重复取样和重复测量属于第二位
2Za
/
2
êë
pc
(1 -
pc
)
+
Zb
p1
2p1(1 -p2
-
p1)
+
2p
2 (1
-
p2
)
ù2
ú úû
10
例：格列美脲、 格列苯脲对比研究（HbA1c 达标)
(1) 预计一个组发生某结局的百分比约为45%
(2) 预计另一组发生某结局的百分比约为25%
(3) 允许犯假阳性错误的机会 a=5%
(4) 允许犯假阴性错误的机会 b=20%
一个组 (3) 排除实验顺序影响 样本中的任何一个个体先后接受处理的机
会相同 随机化分组：使实验组与对照组在非实验因素的分布方面尽量保
持均衡一致。
5
随机化方法
n 随机数字表(random number) n 计算机伪随机数(pseudo random number)发生器 — 可重
复 n 为保证实验的可靠性和可重复性，在实验设计中所用的
7
样本含量的估算： 比较两组测定值的均数
(1) 预计欲比较的两总体参数的差值d
(2) 预计总体标准差s
(3) 允许出现假阳性结果的机会a
(4) 允许出现假阴性结果的机会b
单组比较：
N
=
é(Za / 2 ê ë
+ Zb
d
)s
ù2 úû
两组比较：
N
=
2
é ê
(
Za
/
2
ë
+
d
Zb
)s
2
ù úû
8
例：格列美脲、 格列苯脲对比研究(HbA1c)
2
N
=
é ê
2
Za
/
2
êë
p
c
(1
-
p
c
)
+
Zb p1
2p 1 (1 -p2
-
p
1
)
+
2p
2
(1
-
p
2
)
ù
ú úû
2
é 2 ´1.96 0.35(1- 0.35) + 0.84 2 ´ 0.25(1- 0.25) + 2 ´ 0.45(1- 0.45) ù
=ê ë
0.45 - 0.25
ú û
2
é 2 ´1.96 0.35(1- 0.35) + 0.84 2 ´ 0.25(1- 0.25) + 2 ´ 0.45(1- 0.45) ù
´1.3ù2 úû
»
125.44
125.44 ¸ 80% = 156.8
9
样本含量的估算：比较两组发生某结局的百分比
(1) 预计一个组发生某结局的百分比约为p1 (2) 预计另一组发生某结局的百分比约为p2 (3) 允许犯假阳性错误的机会a
(4) 允许犯假阴性错误的机会b
pc
=
p1
+p2
2
N
=
é ê
控制重要的非实验因素 (其他） (3) 实验效应
但测得的是实验效应与其他效应之和
3
例：相互对照
为比较A与B：
其他
干预 A
对象1
干预A效应
其他
其他效应
干预 B
对象2
干预B效应
其他效应
4
二、随机 (Randomization)
降低系统误差的影响，贯穿于设计和实施全过程：
(1) 样本代表性 总体中任何一个个体都有同等的机会进入样本； (2) 组间可比性 样本中任何一个个体都有同等机会被分配到任何
第十三章 医学研究的统计学设计
二、 统计设计的基本原则
一、对照(Control)
医学研究多数是通过比较产生结论，对照是比较的基础 1．消除非研究因素的混杂 2．鉴别研究因素的效应和自然发展结果
2
实验的三要素
其他 干预因素
对象
效应 其他效应
(1) 受试对象 纳入标准和排除标准 (2) 实验因素 (干预因素)