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第4章 動物科學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計與統(tǒng)計分析

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4 動物科研設(shè)計與分析.pdf

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 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:39:51 | 只看該作者
第4章 動物科學(xué)試驗(yàn)的設(shè)計

目的要求:
1、了解動物試驗(yàn)的基本要求,掌握試驗(yàn)方案的擬定方法
2、正確理解試驗(yàn)誤差,了解試驗(yàn)抽樣技術(shù)
3、能夠進(jìn)行簡單的試驗(yàn)設(shè)計及結(jié)果分析

主要內(nèi)容
§1 一些基本概念
§2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計
§3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計實(shí)例
§4 科研中統(tǒng)計分析方法的選擇
思 考 題
板凳
 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:40:33 | 只看該作者
§ 1 一些基本概念
1 試驗(yàn)指標(biāo)
試驗(yàn)指標(biāo)(experimental index)指試驗(yàn)中用來反映試驗(yàn)處理效果好壞的標(biāo)志,常簡稱指標(biāo)。動物試驗(yàn)中,常用動物的各種性狀作指標(biāo)。如產(chǎn)量、出生重、生長速度、產(chǎn)蛋數(shù)、乳脂率等。
2 試驗(yàn)因素
試驗(yàn)因素(experimental factor)。試驗(yàn)中,凡對試驗(yàn)指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的原因或要素,都稱為因素。如動物生產(chǎn)受到品種、養(yǎng)殖密度、環(huán)境條件、管理措施、測量方法,以及保健措施等諸方面的影響,這些方面就是影響動物生產(chǎn)的因素。
試驗(yàn)中所研究的影響試驗(yàn)指標(biāo)的因素稱為試驗(yàn)因素。實(shí)驗(yàn)因素是根據(jù)研究目的,研究者希望著重研究的某些條件或方法,亦稱處理因素。如不同溫度、治療方法、用藥種類、用藥劑量等。把除試驗(yàn)因素以外其它所有對試驗(yàn)指標(biāo)有影響的因素稱為非試驗(yàn)因素,或非處理條件,又稱干擾因素或混雜因素。
例如:研究3種飼料的營養(yǎng)效果的實(shí)驗(yàn)中,老鼠的窩別,進(jìn)食量等為非實(shí)驗(yàn)因素。
在新藥的臨床試驗(yàn)中,病人年齡、疾病歷史等為非實(shí)驗(yàn)因素。
3 水平(level)
    把試驗(yàn)因素的不同狀態(tài)或數(shù)量等級稱為該因素的水平,簡稱水平。為了分析實(shí)驗(yàn)因素的產(chǎn)生作用,常要將實(shí)驗(yàn)因素分為不同的水平下進(jìn)行。如藥物的不同劑量數(shù),不同時間點(diǎn)數(shù)等。
試驗(yàn)因素個數(shù)和水平數(shù)常要根據(jù)專業(yè)而定。建議“少而精”。
4 水平組合(level combination)
    同一試驗(yàn)中各因素不同水平組合在一起而構(gòu)成的技術(shù)措施(或條件)就叫做水平組合。
5 處理
處理(treatment)指試驗(yàn)中進(jìn)行比較的試驗(yàn)技術(shù)措施。在單因素試驗(yàn)中,一個處理指該因素的一個水平;在多因素試驗(yàn)中,一個處理指一個水平組合。
6 試驗(yàn)單元
  試驗(yàn)單元(experimental unit)指試驗(yàn)中安排一個處理的最基本的試驗(yàn)單位,也叫試驗(yàn)單位。如一個試驗(yàn)小區(qū)(experimental plot),一頭動物或同一籠里的幾只雞,一個小圈里的幾頭豬,等等。  
7 抽樣(sampling)
(1) 簡單隨機(jī)抽樣(simple random sampling)  這是一種直接從總體中隨機(jī)抽取若干個體構(gòu)成樣本的抽樣方法。具體作法是:先對總體中所有個體逐個進(jìn)行編號,然后用隨機(jī)方法(查隨機(jī)數(shù)字表或抽簽法)按樣本容量從總體中抽取所需個體組成樣本。
(2)順序抽樣(systematic sampling)  又稱系統(tǒng)抽樣、機(jī)械抽樣或等距抽樣。具體作法是:將總體全部個體N按自然順序進(jìn)行編號,并將總體平分成若干組。組數(shù)等于樣本容量n。然后從第一組內(nèi)隨機(jī)抽取1個個體(抽樣單位),再以組內(nèi)個體數(shù)(N/n)為間隔在第二組抽取另一個體(抽樣單位)。如此繼續(xù)下去,直到抽出所需個體組成樣本 。
(3) 分層抽樣(stratified random sampling)  又叫類型抽樣或分類抽樣,是一種混合抽樣方法。其具體方法分兩個步驟進(jìn)行:①將總體按變異情況分成若干較均勻同質(zhì)的部分,即區(qū)層。各區(qū)層的個體(抽樣單位)數(shù)可等可不等。②分別在各區(qū)層中按一定比例確定該區(qū)層抽樣數(shù)ni,并按ni在該區(qū)層內(nèi)進(jìn)行簡單隨機(jī)抽樣。最后將各層中抽得的個體(抽樣單位)共同組成一個樣本。
(4) 整群抽樣(cluster sampling)  此法是一種以包含若干個體的單位群為抽樣對象的抽樣方法。其具體作法是:首先對所調(diào)查總體按需要劃分成若干單位群,并對各群進(jìn)行編號,然后用簡單隨機(jī)抽樣法在總體中抽單位群來組成樣本。所抽單位群個數(shù)與每個群中個體數(shù)之乘積等于樣本容量n。
(5)分級抽樣(nested random sampling)  又叫階段抽樣。其方法是:先將總體分成若干大組(初級單位),并從中隨機(jī)抽取幾個大組;然后在所抽大組中再分小組(次級單位),并分別隨機(jī)抽取幾個小組;需要時還可再分,最后根據(jù)最終抽取的所有單位組的全部個體組成樣本,逐個進(jìn)行觀測。
(6)典型抽樣(typical sampling)  指根據(jù)試驗(yàn)調(diào)查的要求,從總體中有意識有目的地選取一定量的典型個體或抽樣單位作為樣本加以觀測。  
8 試驗(yàn)誤差
(1)觀察值(實(shí)際值)與真實(shí)值(理論值)之差稱為試驗(yàn)誤差,簡稱誤差(error)。
(2)誤差的來源:由于生物個體的變異性等原因使得誤差在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中廣泛存在,誤差有三個來源:過失誤差,系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差。
(3)過失誤差(gross error):是由于觀察者的錯誤造成的誤差。比如觀察者有意或無意的記錄錯誤,計算錯誤,數(shù)據(jù)核查、錄入錯誤,度量衡單位錯誤,甚至故意修改數(shù)據(jù)導(dǎo)致的錯誤。過失誤差在統(tǒng)計學(xué)研究中是不允許的,必須通過加強(qiáng)調(diào)查、錄入和分析人員的責(zé)任心,完善檢查核對制度等方法來避免和消除過失誤差,以保證數(shù)據(jù)和結(jié)果的真實(shí)性。
(4)系統(tǒng)誤差(systematic error):由處理以外的其它非試驗(yàn)條件的明顯不一致所造成。是由于某些已知的或未知的因素造成,而且具有一定變化規(guī)律的誤差稱為系統(tǒng)誤差,又稱偏倚(bias)。
系統(tǒng)誤差的產(chǎn)生:
        儀器的差異
        方法的差別
        試劑的差異
        條件的差異
        順序的差異
        人為的差異
系統(tǒng)誤差處理方法:系統(tǒng)誤差對研究結(jié)果的影響很大。但是系統(tǒng)誤差一般是恒向、恒量的,且有其特定的變化規(guī)律,所以可以通過嚴(yán)格、科學(xué)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計將其減小或控制在最小范圍之內(nèi)。但不能通過統(tǒng)計分析方法來加以控制。
(5)隨機(jī)誤差(random error):又叫偶然誤差。在嚴(yán)格控制非試驗(yàn)條件相對一致后仍不能消除的偶發(fā)性誤差,是由于實(shí)驗(yàn)對象個體的變異及一些無法控制的因素波動而產(chǎn)生的誤差,是排除過失誤差、系統(tǒng)誤差之后尚存在的誤差。如:正常成年人的體重,身高、心率各不相同。
隨機(jī)誤差的特點(diǎn):隨機(jī)誤差是由多種無法控制的因素引起,其大小和方向是隨機(jī)變化。隨機(jī)誤差不可避免但是有規(guī)律,它以零為中心呈正態(tài)分布,所以可以利用概率統(tǒng)計學(xué)的方法對隨機(jī)誤差進(jìn)行估計。
隨機(jī)誤差的產(chǎn)生:有隨機(jī)抽樣誤差和隨機(jī)測量誤差兩種。
(6)抽樣誤差(sampling error)  是在隨機(jī)抽樣研究中,由于抽樣而引起的樣本統(tǒng)計量和總體參數(shù)之間的差異。
抽樣誤差的大小主要取決于個體之間變異程度的大小和樣本含量的多少,變異程度越大,樣本含量越小,抽樣誤差就越大;反之亦然。
減少抽樣誤差的主要辦法是選擇自身變異小的實(shí)驗(yàn)對象,如選擇來自同一動物同一批的實(shí)驗(yàn)材料,同時各實(shí)驗(yàn)對象的條件保持一致如動物的飼養(yǎng)環(huán)境、處理的措施等。
(7)隨機(jī)測量誤差(random measurement error):隨機(jī)測量誤差指在同一條件下對同一觀察單位的同一指標(biāo)進(jìn)行重復(fù)測量所產(chǎn)生的誤差。
由于醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)水平的限制,隨機(jī)測量誤差目前也是無法避免的,只能盡量提高儀器設(shè)備的準(zhǔn)確性和精密性來控制隨機(jī)測量誤差在容許的范圍之內(nèi)。
(8)誤差是不可避免的 ,而避免錯誤發(fā)生是完全可以做到的。不同的誤差應(yīng)采取不同的方法進(jìn)行處理。
9 控制試驗(yàn)誤差的途徑
(1)選擇相對一致的試驗(yàn)材料。
(2)試驗(yàn)的管理操作技術(shù)應(yīng)盡量一致。
(3)控制外界環(huán)境的主要因素。
地毯
 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:42:17 | 只看該作者
§ 2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計
1實(shí)驗(yàn)的要求
(1)試驗(yàn)條件的代表性
(2)試驗(yàn)的正確性:準(zhǔn)確度(accuracy)和精確度 (precision)
(3)試驗(yàn)結(jié)果的重演性
2 研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計的重要性
(1)進(jìn)行一項科研課題如同造一座大橋、一座大廈。 如果大廈事先沒有良好的設(shè)計就會倒塌,同樣科研課題事先沒有良好的設(shè)計就會失敗??蒲性O(shè)計如同建筑設(shè)計一樣舉足輕重。
試驗(yàn)設(shè)計是試驗(yàn)過程的依據(jù),是試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)處理的前提,也是提高研究質(zhì)量的重要保證之一。
(2)研究設(shè)計的好壞,直接關(guān)系到研究結(jié)果的可靠信,任何設(shè)計上的缺陷,都不能期望事后彌補(bǔ)。
很多科研工作者僅依賴現(xiàn)有的專業(yè)知識進(jìn)行研究,只是在實(shí)驗(yàn)做完后才開始想到運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)知識。
進(jìn)行完試驗(yàn)后再找統(tǒng)計學(xué)家分析數(shù)據(jù),如同病人死后再找醫(yī)生進(jìn)行尸體解剖,醫(yī)生會告訴病人死的原因是什么。同樣,統(tǒng)計學(xué)家會告訴你試驗(yàn)失敗的原因是什么。
         ----費(fèi)歇爾(Ronand A. Fisher,1890-1962)
(3)一項良好的試驗(yàn)設(shè)計能為科研工作節(jié)省大量資金和人力、物力資源,有時可達(dá)90%以上。一項有問題的科研設(shè)計,不僅浪費(fèi)資金,而且會導(dǎo)致試驗(yàn)的失敗,甚至得出錯誤的結(jié)論,對后來的科研產(chǎn)生誤導(dǎo)作用。
英國統(tǒng)計學(xué)家費(fèi)歇爾(Ronand A. Fisher,1890-1962),在進(jìn)行農(nóng)業(yè)田間試驗(yàn)時提出的,他發(fā)現(xiàn)在田間試驗(yàn)中,環(huán)境條件難以嚴(yán)格控制,隨機(jī)誤差不可怱視,故提出對試驗(yàn)方案必須作合理的安排,以減少隨機(jī)誤差的影響,提高試驗(yàn)的可靠信。
(4)試驗(yàn)設(shè)計的主要目的是希望以較少的實(shí)驗(yàn),便能揭示實(shí)驗(yàn)結(jié)果與各實(shí)驗(yàn)條件之間的關(guān)系,在此基礎(chǔ)上尋找最佳工藝條件??茖W(xué)有效的試驗(yàn)設(shè)計和結(jié)果數(shù)據(jù)處理分析,除揭示實(shí)驗(yàn)的因果關(guān)系外,還能對實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差有比較準(zhǔn)確的估計和判斷,使之對所研究的問題得出正確的結(jié)論。
3 試驗(yàn)設(shè)計的主要任務(wù)與型式
    試驗(yàn)設(shè)計就是擬定試驗(yàn)方案。在進(jìn)行科學(xué)研究時,對研究方案作合理的安排,以減少隨機(jī)誤差的影響。采用適當(dāng)?shù)难芯吭囼?yàn)次數(shù),減少試驗(yàn)的成本并能對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,提高研究試驗(yàn)的可靠信,從而實(shí)現(xiàn)研究目的。
3.1 試驗(yàn)設(shè)計的主要任務(wù)
  研究設(shè)計包括專業(yè)設(shè)計與統(tǒng)計設(shè)計兩個部份。
統(tǒng)計設(shè)計主要是依據(jù)研究目的,從研究的現(xiàn)況條件出發(fā),規(guī)定研究因素、選擇效應(yīng)指標(biāo)、確定研究對象的引入方式方法和規(guī)模,擬實(shí)施的方法、方案,及數(shù)據(jù)收集、整理分析的模式,直至結(jié)果的解釋,進(jìn)行系統(tǒng)的安排,使其消耗最少的人力和物力、時間,而獲得可靠的信息與結(jié)論。
3.2 試驗(yàn)設(shè)計的主要類型
在動物科學(xué)研究中,根據(jù)觀察者是否主動施加干預(yù),可把試驗(yàn)設(shè)計分為兩類:
(1)干預(yù)研究設(shè)計(實(shí)驗(yàn)研究):是指研究者根據(jù)研究目的、通過對受試對象施加干預(yù),嚴(yán)格控制各種影響因素,獲得干預(yù)研究結(jié)果。
例如:研究3種飼料的營養(yǎng)效果的實(shí)驗(yàn)。將60只老鼠隨機(jī)分為三組,每組分組喂3種不同的飼料。
又如:新藥的臨床試驗(yàn)。將200病人隨機(jī)分為二組,一組采用新藥,另一組采用對照藥。
干預(yù)研究設(shè)計的類型:有實(shí)驗(yàn)研究設(shè)計和臨床試驗(yàn)設(shè)計兩種:
試驗(yàn)研究:臨床醫(yī)學(xué)中實(shí)驗(yàn)研究常指動物實(shí)驗(yàn)(animal experiment),是把動物作為實(shí)驗(yàn)對象,在動物身體進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。根據(jù)獲得的結(jié)果,逐步過渡到人體。
臨床試驗(yàn)(clinical trials) 是為了探索疾病臨床階段,對病人身心無大損傷的試驗(yàn)??梢允嵌唐谟^察,也可以是中期或遠(yuǎn)期追蹤觀察,目的多為某種藥物及某項療法的效果觀察。
例如:采用某新藥物治效感冒的效果
在嚴(yán)格控制條件下的干預(yù)試驗(yàn),不僅可以避免偏倚,而且可以用最小的消耗獲取最大的功效。
(2)觀察研究:是指對特定對象群體進(jìn)行調(diào)查,影響被調(diào)查者因素是客觀存在的,研究者只能被動地了解和如實(shí)記錄。調(diào)查時研究條件難以控制,只有通過合理分組、設(shè)置對照等手段盡可能地減少干擾。
例如關(guān)于吸煙與肺病關(guān)系的研究必定是觀察研究,不可能將試驗(yàn)對象隨機(jī)分為兩組,一組讓它吸煙,一組不吸煙。沒有人會僅僅因?yàn)橛懞媒y(tǒng)計學(xué)家而去抽5年煙。
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 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:43:37 | 只看該作者
4 試驗(yàn)設(shè)計的三要素間的關(guān)系
要掌握實(shí)驗(yàn)設(shè)計的三要素之間的關(guān)系:
試驗(yàn)因素                實(shí)驗(yàn)對象              實(shí)驗(yàn)效應(yīng)
4.1實(shí)驗(yàn)因素
在試驗(yàn)設(shè)計中,只有變化的量才稱為因素。因素的取值范圍根據(jù)實(shí)際需要合理確定。例如,在不同品種生產(chǎn)性比較試驗(yàn)中,品種即為試驗(yàn)因素,除品種以外的其他飼養(yǎng)管理因素和環(huán)境因素均為非處理條件。
研究中,如果只有一個實(shí)驗(yàn)因素,則稱為單因素,兩個以上稱為多因素。
(1)根據(jù)試驗(yàn)的目的、任務(wù)和條件選擇確定試驗(yàn)因素
(2)各因素的水平確定要適當(dāng)
        水平要有先進(jìn)性和針對性。
        水平的數(shù)目要合適。
        水平的范圍及間隔大小要合理。
(3)試驗(yàn)方案中必須設(shè)立作為比較標(biāo)準(zhǔn)的對照
(4)試驗(yàn)處理間應(yīng)遵循唯一差原則
(5)擬定試驗(yàn)方案時必須正確處理試驗(yàn)因素和試驗(yàn)條件之間的關(guān)系
4.2實(shí)驗(yàn)對象
實(shí)驗(yàn)對象是指接受實(shí)驗(yàn)因素作用的對象,亦稱實(shí)驗(yàn)單位。
實(shí)驗(yàn)對象種類:
        人
        動物
        微生物
        細(xì)胞
        分子
        基因
4.3實(shí)驗(yàn)效應(yīng)
(1)試驗(yàn)效應(yīng)就是第1節(jié)說的試驗(yàn)指標(biāo)。指實(shí)驗(yàn)因素施加于實(shí)驗(yàn)對象后所起的作用。任何效應(yīng)都是通過指標(biāo)的具體取值反映出來的,所以效應(yīng)指標(biāo)是鑒定效應(yīng)的尺度。
(2)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)分類。按效應(yīng)指標(biāo)的性質(zhì)分為:
        定量指標(biāo):是能通過工具測量獲得的具體數(shù)值的指標(biāo)。如,身高、體重、血壓等。
        定性指標(biāo):是表現(xiàn)為無不相容的類別或?qū)傩缘闹笜?biāo),患者結(jié)局有生存或死亡。
        等級指標(biāo):是表現(xiàn)為有順序等級的類別或?qū)傩缘闹笜?biāo),治療效果全愈、好轉(zhuǎn)、不變、惡化。
如果實(shí)驗(yàn)效應(yīng)指標(biāo)選擇不當(dāng),就不能準(zhǔn)確反應(yīng)實(shí)驗(yàn)因素的作用,研究結(jié)果就缺乏科學(xué)性,因此,選擇好實(shí)驗(yàn)指標(biāo)是非常重要的環(huán)節(jié)。
(3)效應(yīng)指標(biāo)的選擇。選擇指標(biāo)的依據(jù)是具有如下6個方面:
        關(guān)聯(lián)性
        客觀性
        靈敏性
        可用性(敏感性和特異性)
        精確性(精確性和準(zhǔn)確性)
        穩(wěn)定性
(4)主要指標(biāo)和次要指標(biāo)。主要指標(biāo)是指專業(yè)上認(rèn)為最能準(zhǔn)確的反應(yīng)實(shí)驗(yàn)因素作用的效應(yīng)指標(biāo)。次要指標(biāo)指其它有一定意義的相關(guān)效應(yīng)指標(biāo)。
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 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:44:11 | 只看該作者
5 試驗(yàn)設(shè)計三原則
    見下圖


圖1  試驗(yàn)設(shè)計三項基本原則的關(guān)系圖

5.1 隨機(jī)化
(1)隨機(jī)化(randomization)就是在抽樣或分組時必須做到使總體中任何一個個體都有同等的機(jī)會被抽取進(jìn)入樣本,以及樣本中任何一個個體都有同等機(jī)會被分配到每個組中去。
(2)隨機(jī)化目的。
        使各組的試驗(yàn)對象具有相同的特征;
        避免試驗(yàn)者主觀因素對分組的影響;
        保證試驗(yàn)設(shè)計分析結(jié)果沒有偏倚。
(3)隨機(jī)化方法。怎樣進(jìn)隨機(jī)化是試驗(yàn)設(shè)計的重要內(nèi)容。
常用的方法有兩種:
        用查隨機(jī)數(shù)字表;
        用計算機(jī)隨機(jī)化程序。
注意:隨機(jī)不是隨意
5.2 對照
(1)對照(Control)是指試驗(yàn)因素的水平數(shù)至少有兩個,其中一個為對照組。只有通過設(shè)立對照才可比較試驗(yàn)效應(yīng)的差別。
(2)要分析一個藥物是否有效,某種療法是否有效,只有通過同另一種藥物、療法比較才能鑒別。
(3)對照的方式??瞻讓φ?br />         安慰劑對照
        標(biāo)準(zhǔn)對照
        自身對照
        相互對照
        試驗(yàn)對照
        歷史或中外對照
(4)對照的作用。1966至69年,婦產(chǎn)科醫(yī)生Herbst在波斯頓發(fā)現(xiàn)8例女青年患一種極罕見的陰道透明細(xì)胞腺癌。調(diào)查發(fā)現(xiàn)其中有7例服用DES。經(jīng)過嚴(yán)密試驗(yàn)設(shè)計(1:4病例對照研究)證實(shí)DES的負(fù)作用,它增加陰道癌的危險性,美國FDA于1971年禁止給婦女服用該藥。
(5)經(jīng)典案例1:結(jié)核病金制劑療法。20世紀(jì)20至30年代,治療結(jié)核病的金制劑療法普遍流行,印度名醫(yī)為此發(fā)表論文數(shù)以百計(該未設(shè)立對照),論證金制劑療法的有效,并曾將金制劑療法作為定論編入醫(yī)學(xué)院的講義。
用15年后,醫(yī)學(xué)上,采用了有均衡對照的臨床試驗(yàn)(controlled clinical trials),作出否定金制劑療法治療結(jié)核病的結(jié)論。
5.3 重復(fù)
(1)重復(fù)是指具有相同處理的實(shí)驗(yàn)對象不止一個。實(shí)驗(yàn)誤差客觀存在,只有多次對實(shí)驗(yàn)對象測定,才能通過觀測值的差異計算出誤差大小 。
(2)重復(fù)的主要目的是估計試驗(yàn)誤差、提高試驗(yàn)結(jié)果的可靠性。
(3)樣本含量:估計試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)即樣本含量。進(jìn)行一項科學(xué)試驗(yàn),必須有可重復(fù)性,樣本含量的估計是試驗(yàn)設(shè)計的重要內(nèi)容。
(4)重復(fù)原則并非要求研究者無限追求大樣本,但需要足夠的樣本含量。究竟需要大數(shù)量的樣本,要根據(jù)不同的問題和試驗(yàn)設(shè)計的要求,用專門的統(tǒng)計方法估計。
(5)新藥臨床試驗(yàn)樣本含量。在新藥II期臨床試驗(yàn)中,國家食品藥品監(jiān)局(SFDA)規(guī)定要求各組樣本含量至少100例,III期臨床試驗(yàn)中,要求試驗(yàn)組樣本量至少300例,
    或在試驗(yàn)設(shè)計時,應(yīng)對所需的樣本含量作出較準(zhǔn)確的估計。
5.4 均衡性
均衡是指在各組間除了處理因素這一點(diǎn)之外其它條件相同。否則就會產(chǎn)生混淆,造成偏倚。
隨機(jī)化是保證非處理因素均衡性的重要方法。
6隨機(jī)化分組方案
隨機(jī)化分組是首先將受試對象按某一特征編號,在每個編號下用隨機(jī)化工具產(chǎn)生相應(yīng)的隨機(jī)數(shù)字,然后,再按照事先規(guī)定的分組原則進(jìn)行合理的分組。
6.1  完全隨機(jī)分組設(shè)計
如果將受試對象完全隨機(jī)地分配到每一個組中,各組分別接受不同的處理。這樣的設(shè)計分組稱為完全隨機(jī)分組設(shè)計。
例如:現(xiàn)有20個動物試驗(yàn),分別采用5種不同的方法進(jìn)行試驗(yàn),試用完全隨機(jī)分為5組。解步驟如下:
第1步:進(jìn)入 試驗(yàn)設(shè)計模塊
點(diǎn)擊    試驗(yàn)設(shè)計---設(shè)計方案---完全隨機(jī)分組
試驗(yàn)樣本總例數(shù): 30,
處理組數(shù):2
1組例數(shù):15
2組例數(shù):15---確定
第2步:進(jìn)入結(jié)果模塊  查看結(jié)果
  點(diǎn)擊    結(jié)果

完全隨機(jī)設(shè)計編號分組結(jié)果(總例數(shù)=20,處理組數(shù)=5)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    處理01  處理02  處理03  處理04  處理05
──────────────────────
       7       5       2       1       4
      12       9       3       6      10
      16      11      13       8      14
      17      20      15      19      18
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
6.2配對設(shè)計
配對設(shè)計是將受試對象按某種相近的特征或條件配成對子,從而減少誤差,提高效率。
配對設(shè)計可分為兩種:
        同源配對
        非同源配對
例 欲比較2種飼料作用是否相同,現(xiàn)取24只老鼠進(jìn)行實(shí)驗(yàn),它們?nèi)∽?2窩的老鼠,每窩有2只,采用配對設(shè)計,試進(jìn)行配對設(shè)計分組。
6.3 配伍組設(shè)計
如果實(shí)驗(yàn)因素有G個水平組,事先將受試對象按某種重要的非實(shí)驗(yàn)因素進(jìn)行分組,即配伍組或區(qū)組(block)。每個區(qū)組內(nèi)有G個實(shí)驗(yàn)對象,采用完全隨機(jī)地分配,每個實(shí)驗(yàn)對象接受一種不同的處理稱為配伍組分組,亦稱隨機(jī)區(qū)組設(shè)計。
例 要比較5種方法作用是否相同,現(xiàn)取7窩老鼠,每窩有5只老鼠,試進(jìn)行配伍組分組。
配伍組是由若干特征相似的試驗(yàn)材料組成,如同一窩的動物,批號相同的試劑,體重相近的受試者等。
6.4 交叉設(shè)計(反轉(zhuǎn)設(shè)計)
交叉設(shè)計是一種自身對照的實(shí)驗(yàn)設(shè)計方法,可減少實(shí)驗(yàn)對象,控制個體差異。
常用的是2X2交叉設(shè)計。將試驗(yàn)時間劃分為前后兩個階段 ,同一實(shí)驗(yàn)對象前后分別采用不同的處理,不同組別的實(shí)驗(yàn)對象處理順序不同。
注間前后兩階段間有洗脫期。
7
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7 觀察研究設(shè)計(調(diào)查研究)
觀察研究是指對特定對象群體進(jìn)行調(diào)查,影響被調(diào)查者因素是客觀存在的,研究者只能被動地了解和如實(shí)記錄。調(diào)查時研究條件難以控制,只有通過合理分組、設(shè)置對照等手段盡可能地減少干擾。
例如關(guān)于吸煙與肺病關(guān)系的研究必定是觀察研究,不可能將試驗(yàn)對象隨機(jī)分為兩組,一組讓它吸煙,一組不吸煙。沒有人會僅僅因?yàn)橛懞媒y(tǒng)計學(xué)家而去抽5年煙。
8 混雜因素的影響
觀察發(fā)現(xiàn)在吸煙與疾病之間存在著一種強(qiáng)關(guān)聯(lián),但這種關(guān)聯(lián)關(guān)不等于因果關(guān)系??赡艽嫔承╇[蔽的混雜因素,它誘使人們吸煙同時也使他們得病,倘若這樣的話,中止吸煙就沒意義:因?yàn)樗?能改變那些隱蔽的因素。
經(jīng)過科學(xué)的觀察研究,現(xiàn)已證實(shí)吸煙導(dǎo)致多因疾病的發(fā)生,因此為了人類的健康,世界各國開展禁煙運(yùn)動,如禁止香煙廣告等,美國民控告各大煙草公司,要求索培上干億美元。
8.1 何謂混雜因素
[案實(shí)例解析] 攜帶火柴和發(fā)生肺癌間的關(guān)系的研究。人們觀察發(fā)現(xiàn)那些攜帶火柴的人更有可能發(fā)生肺癌。難道這表明攜帶火柴可能引起肺癌?
    客觀事實(shí),攜帶火柴不可能引起肺癌。這中間存在混雜因素---吸煙。起關(guān)系可見圖1。

攜帶火柴                 肺癌


                           吸煙
圖1 危險因素、混雜因素和結(jié)果的關(guān)系
8.2分層分析方法-----控制混雜因素對結(jié)果的影響
分層分析是在其它影響因素保持恒定情況下,評價某一危險因素對結(jié)果的影響。
    例如,上面我們可以分別在吸煙者和非吸煙者之中,比較喝啡咖與和不喝啡咖的人。這可使我們在不依賴于吸煙的情況下,分析喝啡咖對MI的影響。


§3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計實(shí)例
通過實(shí)際的試驗(yàn)設(shè)計實(shí)例,加深對試驗(yàn)設(shè)計技術(shù)的理解。
1 典型統(tǒng)計案例
壞血癥的治療 ---醫(yī)學(xué)歷上第一次有控制的干預(yù)試驗(yàn)。
(1)1747年,英國J. Lind醫(yī)生發(fā)現(xiàn)一類患者的主要癥狀是:牙齦潰爛,皮膚有出血點(diǎn),雙膝無力。現(xiàn)代醫(yī)學(xué)認(rèn)為是這壞血癥的常見癥狀。
壞血癥如何治療?
當(dāng)時英國對這病采用的治療方案有6種:
1)蘋果汁;    4)瀉藥;
2)桔子和檸檬;  5)硫酸丹劑;
3)醋;      6)大蒜和芥子.
如何評價6種治療方案的有效性?
(2)1747年5月20日,Lind醫(yī)生將12名病情相同似的患者帶到一艘船上。分為6組每組兩人,分別給予下列6種干預(yù):
A組:每天飲1夸脫蘋果汁;
B組:服25滴硫酸丹劑,每天3次;
C組:服2匙醋,每天3次;
D組:每天飲約半品脫海水,服緩和的瀉藥;
E組:每天食2個桔子,一個檸檬;
F組:每天服由大蒜、芥子等成份組成的干藥。
其中,Lind醫(yī)生的試驗(yàn)將病情最重的2名患者分到D組瀉藥是當(dāng)時流行的治病方法。
當(dāng)6月16日船返回英國Plymouth港時,所有患者的病情都有好轉(zhuǎn)。其中
E組恢復(fù)的最快、最好,其中一人到第6天就可以工作了。
B組也有一人比登船時健康。
Lind醫(yī)生的試驗(yàn)并沒有得出明確的結(jié)論.
(3)直到160年后,通過動物實(shí)驗(yàn)才真正從科學(xué)意義上解釋了E組療效最好的真正原因。
壞血病的對癥治療是補(bǔ)充維生素C。
用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)的觀點(diǎn)看,Lind醫(yī)生的干預(yù)試驗(yàn)有兩點(diǎn)符合統(tǒng)計學(xué)要求:
        一是設(shè)有對照組:6個干預(yù)相互比較;
        二是質(zhì)量控制:所有患者在同一條船上,便于監(jiān)督服藥和觀察病情。
無對照試驗(yàn)和質(zhì)量控制不嚴(yán)而導(dǎo)致研究結(jié)果“失真”的例子,在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究中也常發(fā)生。
(4)Lind醫(yī)生的干預(yù)試驗(yàn),在統(tǒng)計設(shè)計和統(tǒng)計分析上還應(yīng)做到:
        所有受試者均為經(jīng)臨床和實(shí)驗(yàn)室檢查確診的壞血病患者。
        采用隨機(jī)分組方法,保證各組干預(yù)效果的可比性。Lind醫(yī)生的試驗(yàn)將病情最重的2名患者分到D組(瀉藥是當(dāng)時流行的治病方法),D組的干預(yù)效果不及E組和B組也可能是病情所致,未必是干預(yù)的真實(shí)效果。
        有足夠多的試驗(yàn)病例。
        用定量測量數(shù)據(jù)表示干預(yù)效果,血清(血漿)的抗壞血酸的含量、尿中的抗壞血酸排出量等。Lind醫(yī)生的干預(yù)效果評價用的是“病情是否好轉(zhuǎn)”,屬定性觀察。定性觀察所用的試驗(yàn)樣本通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于定量觀察。
        用假設(shè)檢驗(yàn)的方法比較兩組均數(shù)(多組均數(shù))間的差別,以推論本次試驗(yàn)的結(jié)果是否對所有壞血病患者都有效。
2 樣本含量的估計
進(jìn)行一項科學(xué)試驗(yàn),必須有可重復(fù)性,重復(fù)原則并非要求研究者無限追求大樣本,但需要足夠的樣本含量。
2.1新藥臨床試驗(yàn)樣本含量
在新藥II期臨床試驗(yàn)中, II期臨床試驗(yàn)中,國家食品藥品監(jiān)局(SFDA)規(guī)定要求各組樣本含量至少100例,III期臨床試驗(yàn)中,要求試驗(yàn)組樣本量至少300例。
或在試驗(yàn)設(shè)計時,應(yīng)對所需的樣本含量作出較準(zhǔn)確的估計。
2.2樣本含量的計算
樣本含量 n 取決于以下四個因素:假設(shè)檢驗(yàn)的第Ⅰ類錯誤的概率α;②假設(shè)檢驗(yàn)的第Ⅱ類錯誤的概率β;③處理組間的差別δ,亦稱最大容許誤差或差值;④實(shí)驗(yàn)單位的標(biāo)準(zhǔn)差σ。α和β由實(shí)驗(yàn)者根據(jù)研究目的事先給定,δ和σ則需通過專業(yè)知識、歷史資料或預(yù)試驗(yàn)(pilot study)做出估計。α定得越小,β定得越小,差別δ越小,標(biāo)準(zhǔn)差σ越大,所需樣本含量就越大。
例1 單組樣本均數(shù)檢驗(yàn)的樣品含量估計。據(jù)文獻(xiàn)報道,腦血栓形成后血漿纖維蛋白濃度的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為4.3 (g/L)和 1(g/L)?,F(xiàn)試驗(yàn)一新治療措施,預(yù)試驗(yàn)結(jié)果使血漿纖維蛋白濃度平均下降 1(g/L),問正式試驗(yàn)時至少需要觀察多少病例?
假定:第一類錯誤的概率α= 0.05(雙側(cè)檢驗(yàn));第二類錯誤的概率β= 0.1;試驗(yàn)組與總體均數(shù)差值δ= 1;個體間標(biāo)準(zhǔn)差σ= 1;所需樣本含量:11
例2 兩組樣本均數(shù)檢驗(yàn)的樣品含量估計。某新降血壓藥的臨床試驗(yàn),選取一常規(guī)藥為對照組,已知個體血壓的標(biāo)準(zhǔn)差為1kPa。如果新藥的降壓效果至少比常規(guī)藥平均高出0.8kPa方可推廣,試問需要多大的樣本含量。 α= 0.05, β= 0.05。
假定:
第一類錯誤的概率α= 0.05(單側(cè)檢驗(yàn));
第二類錯誤的概率β= 0.05;
兩試驗(yàn)組均數(shù)差值δ= 0.8;
兩試驗(yàn)組合并標(biāo)準(zhǔn)差σ= 1;
每組所需樣本含量即每組例數(shù):34
例3 單組樣本率檢驗(yàn)的樣品含量估計。已知用常規(guī)方法治療某病的有效率是80%,現(xiàn)試驗(yàn)一種新的治療方法,預(yù)計有效率是90% 。給定α=0.05,β=0.10,問至少觀察需要多少病例才能發(fā)現(xiàn)兩種方法的有效率有10%的差別?
假定:
第一類錯誤的概率α= 0.05(單側(cè)檢驗(yàn));
第二類錯誤的概率β= 0.10;
歷史對照總體率 = 0.8;
試驗(yàn)組總體率 = 0.9;
所需樣本含量:138
例4 兩組樣本率檢驗(yàn)的樣品含量估計。新藥臨床試驗(yàn),某新藥預(yù)計有效率是80%,選另一常規(guī)藥作對照,其有效率是70%。問需要多大樣本含量?
假定:
第一類錯誤的概率α= 0.05(單側(cè)檢驗(yàn));
第二類錯誤的概率β= 0.10;
第一組總體率 = 0.7;
第二組總體率 = 0.8;
每組所需樣本含量:每組例數(shù):317
3 研究設(shè)計的基本內(nèi)容
3。1 建立研究假設(shè)、明確研究的主要問題和次要問題
(1)主要考察哪些試驗(yàn)因素以及各因素應(yīng)取哪些水平;
    (2)確定試驗(yàn)組和對照組;
3。2 確定研究對象
(1)選用什么作為試驗(yàn)對象;
(2)納入標(biāo)準(zhǔn);
(3)排除標(biāo)準(zhǔn);
(4)多大的樣本含量;
3。3 選用適當(dāng)?shù)脑O(shè)計方案
(1)處理因素和非處理因素
選用什么樣的設(shè)計方案來控制重要的非處理因素的影響,以便有效地控制和估計試驗(yàn)誤差;
(2) 選定試驗(yàn)方案:完全隨機(jī)分組設(shè)計;隨機(jī)單位組設(shè)計(配對設(shè)計);反轉(zhuǎn)設(shè)計;拉丁方設(shè)計;析因設(shè)計;正交設(shè)計等。
3.4 選定觀察效應(yīng)指標(biāo)
(1)主要效應(yīng)指標(biāo)和次要效應(yīng)指標(biāo)
(2)客觀性指標(biāo)
(3)主觀性指標(biāo)
4 試驗(yàn)計劃書
編制試驗(yàn)計劃書(Prptocol) ,內(nèi)容包括:
(1)        研究設(shè)計的基本內(nèi)容和方案
(2)        數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法和手段
(3)        統(tǒng)計分析方法和計劃書
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 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:48:20 | 只看該作者
§4 科研中統(tǒng)計分析方法的選擇
1四個因素
熟悉和掌握下述四個因素是正確進(jìn)行統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)
1.1分析目的
        統(tǒng)計描述
–        統(tǒng)計指標(biāo)、統(tǒng)計圖或統(tǒng)計表
–        均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、率、構(gòu)成比
        統(tǒng)計推斷(參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn))
        相關(guān)分析
–        以相關(guān)系數(shù)來衡量各因素間的密切程度和方向
        回歸分析
–        研究某因素與另一因素的依存關(guān)系
1.2 資料類型
數(shù)值變量資料-計量資料
無序分類變量資料-計數(shù)資料            
有序分類變量資料-等級資料
注意:不宜將定量資料轉(zhuǎn)化為分類資料
1.3 設(shè)計方法
        每一種科研設(shè)計方法都有與之相適應(yīng)的統(tǒng)計方法
        成組設(shè)計t檢驗(yàn)
        配對t檢驗(yàn)
        條件Logistic回歸
        非條件Logistic回歸
1.4 數(shù)理統(tǒng)計條件
        數(shù)理統(tǒng)計與概率論是統(tǒng)計的理論基礎(chǔ)
        只有當(dāng)某個或某些條件滿足時,某個數(shù)理統(tǒng)計統(tǒng)計公式才成立
        涉及最多是數(shù)據(jù)分布特征
        其次方差齊性
        理論數(shù)大小
2數(shù)據(jù)資料的描述
2.1 數(shù)值變量資料的描述
        描述集中趨勢的指標(biāo),用以反映一組數(shù)據(jù)的平均水平
        描述離散程度的指標(biāo),用以反映一組數(shù)據(jù)的變異大小
(兩類指標(biāo)的聯(lián)合應(yīng)用才能全面描述一組數(shù)值變量的基本特征)

描述數(shù)值變量資料的常用指標(biāo)
指標(biāo)名稱        適用的資料
均數(shù)(X)        正態(tài)分布或近似正態(tài)分布
中位數(shù)(M)        偏態(tài)分布、分布未知、兩端無界
幾何均數(shù)(G)        對數(shù)正態(tài)分布、等比資料
標(biāo)準(zhǔn)差(s)        正態(tài)分布或近似正態(tài)分布
四分位數(shù)間距        偏態(tài)分布、分布未知、兩端無界
極差(R)        觀察例數(shù)相近的數(shù)值變量
變異系數(shù)(CV)        比較幾組資料間的變異大小

        均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差聯(lián)合使用描述正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的基本特征
        中位數(shù)與四分位數(shù)間距聯(lián)合使用描述偏態(tài)分布或未知分布資料的基本特征
        最為常見的錯誤是不考慮這些指標(biāo)的適用范圍和條件的濫用
2.2 分類變量資料的描述
        以比代率,即誤將構(gòu)成比(proportion)當(dāng)作率(rate)來描述某病發(fā)生的強(qiáng)度和頻率
        把各種不同的率相混淆,如把患病率與發(fā)病率、死亡率與病死率等概念混同

描述分類變量資料的常用指標(biāo)
指標(biāo)名稱        計算公式        意義
率        發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)
可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)        描述事件發(fā)生的強(qiáng)度和頻率
構(gòu)成比        A×100%
A+B+….        事物內(nèi)部各組成部分所占的比重
發(fā)病率
Incidence        一年內(nèi)發(fā)生的某病新病例數(shù)/同年平均人口數(shù)        在一定時間(一般為1年)內(nèi),某人群中發(fā)生某種疾病的新病例頻率。
患病率(現(xiàn)患率)
Prevalence                 某特定時間內(nèi)某人群中發(fā)現(xiàn)有某種疾病者的比例。
死亡率Mortality        死亡率=一年內(nèi)總死亡數(shù)/同年平均人口數(shù)         在一定時間(一般為1年)內(nèi),某人群中死亡的頻率。
病死率Case fatality ra tio        因某病死亡人數(shù)/患該病的總數(shù)         患某病者中因該病死亡者占的比例。

3 數(shù)據(jù)資料的比較
3.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
        樣本數(shù)據(jù)間的不同有兩種原因所致
1.        樣本來自同一總體,樣本指標(biāo)間的不同是由于抽樣誤差所引起
2.        樣本分別來自不同的總體,其樣本指標(biāo)間的不同是由于來源于不同的總體所致
        假設(shè)檢驗(yàn)是反證法原理的統(tǒng)計應(yīng)用
        假設(shè)兩個樣本均數(shù)可能來源于同一總體,然后計算出在此假設(shè)下的某個統(tǒng)計量的大小,當(dāng)這個統(tǒng)計量在其分布中的概率較小時(如p≤0.05)我們就拒絕其假設(shè),而接受其對立假設(shè),認(rèn)為兩樣本分別來自不同的總體。
3.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
        建立檢驗(yàn)假設(shè)(三個內(nèi)容)
1.        無效假設(shè)(null hypothesis)H0
2.        備擇假設(shè)(alternative hypothesis)H1
3.        檢驗(yàn)水準(zhǔn)(size of test)α
        計算統(tǒng)計量
        根據(jù)統(tǒng)計量的值來得到概率(p)值;再按概率值的大小得出結(jié)論
3.3假設(shè)檢驗(yàn)的注意事項
        前提
1.        研究者需要通過樣本的信息去推斷總體的結(jié)論
2.        各樣本資料對其總體應(yīng)具有良好的代表性
        假設(shè)檢驗(yàn)的概率大小與結(jié)論的關(guān)系
1.        當(dāng)p≤ α?xí)r,概率越小,越有理由拒絕H0假設(shè)(無差別的假設(shè)),即拒絕H0假設(shè)的可信程度就越大
2.        注意:當(dāng)p≤ α?xí)r,不能說“概率越小,組間的差別就越大”

        假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能絕對化
–        在作出結(jié)論時,要避免使用絕對的或肯定的語句
–        當(dāng)p≤ α?xí)r,只要p≠0,我們無法完全拒絕無差別的假設(shè),即不能肯定各總體間有差別
–        當(dāng)p> α?xí)r,只要p≠1,我們無法完全接受無差別的假設(shè),即不能肯定各總體間無差別
        兩組與多組比較
–        兩組比較:t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、兩組秩和檢驗(yàn)、四格表和較正四格表的X2檢驗(yàn)等
–        多組比較:方差分析、多組秩和檢驗(yàn)、行乘列X2檢驗(yàn)等(也可用于兩組比較)
–        注意:錯誤使用兩組比較的方法代替多組比較的情況并不少見,如,三個均數(shù)比較用三個t檢驗(yàn)、四個t檢驗(yàn)
        假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論的兩類錯誤
–        當(dāng)p≤ α?xí)r,做出“拒絕其無差別的假設(shè),可認(rèn)為各總體間有差別”的結(jié)論時就有可能犯錯誤,這類錯誤稱為第一類錯誤(typeⅠ error)其犯錯誤的概率用α 表示,若α取0.05,此時犯Ⅰ型錯誤的概率≤0.05,若假設(shè)檢驗(yàn)的p值比0.05越小,犯第一類錯誤的概率就越小。
–        當(dāng)p> α?xí)r,做出“不拒絕其無差別的假設(shè),還不能認(rèn)為各總體間有差別”的結(jié)論時就有可能犯第二類錯誤(type Ⅱ)其犯錯誤的概率用β表示,通常β為未知數(shù),但假設(shè)檢驗(yàn)p值越大,犯第二類錯誤的概率就越小
        注意:當(dāng)認(rèn)為干預(yù)有負(fù)影響時,應(yīng)使用雙側(cè)檢驗(yàn)法。除非你有非??尚诺淖C據(jù)證明這種差異僅在一個方向存在,否則,你需要用雙側(cè)檢驗(yàn)法。
3.4 常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法
        計量資料的假設(shè)檢驗(yàn)
        計數(shù)資料的假設(shè)檢驗(yàn)
        等級資料的假設(shè)檢驗(yàn)
(1) 常用計量資料的假設(shè)檢驗(yàn)
比較目的        應(yīng)用條件        統(tǒng)計方法
樣本與總體比較        例數(shù)較大        u檢驗(yàn)
        例數(shù)較小        t檢驗(yàn)
兩組資料的比較(完全隨機(jī)設(shè)計)        例數(shù)較大        u檢驗(yàn)
        例數(shù)較小,來自正態(tài)分布且方差齊        成組設(shè)計的t檢驗(yàn)
        例數(shù)較小且非正態(tài)分布或方差不齊        成組設(shè)計的秩和檢驗(yàn)/中位數(shù)檢驗(yàn)

常用計量資料的假設(shè)檢驗(yàn)(續(xù)表)
比較目的        應(yīng)用條件        統(tǒng)計方法
配對資料的比較        例數(shù)較大(任意分布)        配隨設(shè)計u檢驗(yàn)
(配對設(shè)計)        例數(shù)較小,差值來自正態(tài)        配對設(shè)計的t檢驗(yàn)
        例數(shù)較小,差值為非正態(tài)        配對設(shè)計的秩和檢驗(yàn)
多組資料的比較        各組均數(shù)來自正態(tài)分布
且方差齊        成組設(shè)計的方差分析
(完全隨機(jī)設(shè)計)        各組為非正態(tài)分布且
方差不齊        成組設(shè)計的秩和檢驗(yàn)
配伍資料的比較        各組均數(shù)來自正態(tài)分布
且方差齊        配伍設(shè)計的方差分析
(配伍設(shè)計)        各組為非正態(tài)分布且
方差不齊        配伍設(shè)計的秩和檢驗(yàn)

(2) 統(tǒng)計學(xué)處理方法的選擇

單個自變量資料的統(tǒng)計學(xué)分析方法
        自變量                因變量                統(tǒng)計方法
        屬性                屬性                卡方(χ2)檢驗(yàn)
        二分(屬性)                數(shù)值                t-檢驗(yàn)
        多分(屬性)                數(shù)值                方差分析
        屬性                數(shù)值(有截縮)                壽命表法/積限法
        數(shù)值                數(shù)值                回歸(或相關(guān))分析

兩個或以上自變量資料的統(tǒng)計學(xué)分析方法
        自變量                因變量                統(tǒng)計方法
        屬性                屬性                對數(shù)-線性
        屬性或數(shù)值                屬性(二分)                logistic回歸
        屬性或數(shù)值                屬性(多分)                判別分析
        屬性                數(shù)值                方差分析
        數(shù)值                數(shù)值                多元回歸
        數(shù)值或?qū)傩?nbsp;               數(shù)值(有截縮)                Cox回歸
        屬性(有混雜)                數(shù)值                協(xié)方差分析
        數(shù)值                ─                因子分析或聚類分析

(2) 常用計數(shù)資料假設(shè)檢驗(yàn)方法
比較目的        應(yīng)用條件        統(tǒng)計方法
樣本率與總體率的比較        n較小時        二項分布的直接法
        np>5且n(1-p)>5        二項分布的u檢驗(yàn)
兩個率或構(gòu)成比的比較(完全隨機(jī)設(shè)計)        np>5且n(1-p)>5        二項分布的u檢驗(yàn)
        n>40且T>5        四格表的X2檢驗(yàn)
        n>40且1<T<5        較正四格表的X2檢驗(yàn)
        n<40或T<1        四格表的確切概率法

(2)常用計數(shù)資料假設(shè)檢驗(yàn)方法(續(xù)表)
比較目的        應(yīng)用條件        統(tǒng)計方法
配對四格表比較(配對設(shè)計)        b+c >40        配對X2檢驗(yàn)
        np>5且n(1-p)>5        較正配對X2檢驗(yàn)
多個率或構(gòu)成比的比較(完全隨機(jī)設(shè)計)        全部格子T>5或少于1/5的格子1<T<5        列聯(lián)表的X2檢驗(yàn)
        若有T<1或有多于1/5的格子1<T<5        列聯(lián)表的確切概率法

(3)常用等級資料假設(shè)檢驗(yàn)方法
比較目的        統(tǒng)計方法
兩組比較(完全隨機(jī)設(shè)計)
多組比較(完全隨機(jī)設(shè)計)        兩組比較的秩和檢驗(yàn)
        多組比較的秩和檢驗(yàn)
配伍設(shè)計        配伍設(shè)計的秩和檢驗(yàn)
配對設(shè)計        符號秩和檢驗(yàn)
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 樓主| 發(fā)表于 2007-9-19 08:49:33 | 只看該作者
4變量間的相關(guān)分析
&#61548;        數(shù)據(jù)資料的比較,是同一指標(biāo)的不同處理組間的比較。
&#61548;        在臨床研究工作中,常常涉及疾病危險因素的研究和疾病危險因素的探討,即分析某個因素與疾病間的關(guān)系
&#61548;        注意:相關(guān)關(guān)系并不等于因果關(guān)系
4.1常用數(shù)值資料的關(guān)系分析方法
比較目的        應(yīng)用條件        統(tǒng)計方法
兩變量的依存關(guān)系        正態(tài)單變量資料        直線回歸Ⅰ型
        正態(tài)雙變量資料        直線回歸Ⅱ型
兩變量的相關(guān)關(guān)系        正態(tài)雙變量資料        直線相關(guān)
        兩變量均不服從正態(tài)        等級相關(guān)

4.2無序分類變量(計數(shù)資料)的相關(guān)分析
&#61548;        前瞻性研究
–        相對危險度(RR)
–        歸因危險度(AR)
&#61548;        回顧性研究
–        比值比(OR)
4.3有序分類變量(等級資料)等級相關(guān)
&#61548;        參數(shù)檢驗(yàn)
–        積矩相關(guān)系數(shù)(Pearson’sγ)
&#61548;        非參數(shù)檢驗(yàn)
–        Spearman等級相關(guān)系數(shù)

思 考 題

1.什么是試驗(yàn)設(shè)計?其意義何在?
2.動物試驗(yàn)設(shè)計的基本要求是什么?
3.什么是試驗(yàn)方案?如何擬定一個正確的試驗(yàn)方
    案?
4.試驗(yàn)誤差的主要來源是什么?如何避免系統(tǒng)誤
    差,降低偶然誤差?
5.試驗(yàn)設(shè)計應(yīng)遵循哪三項基本原則?這三項基本
    原則相互關(guān)系與作用如何?
6.完全隨機(jī)設(shè)計與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計各有何特點(diǎn)?各
    在什么情況下應(yīng)用?
7.正交設(shè)計的基本步驟有哪些?
8.什么叫反轉(zhuǎn)設(shè)計?怎樣設(shè)計?
9.動物研究中常用抽樣方法有哪些?各適用
      于什么情況?
10.研究VB對產(chǎn)蛋的效果,設(shè)置A、B、C、D、E 5個處理濃度(其中E為清水對照),5次重復(fù),單籠小區(qū),采用完全隨機(jī)設(shè)計。試驗(yàn)結(jié)果見下表,試作方差分析。
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發(fā)表于 2007-10-3 08:25:47 | 只看該作者
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