《因素实验设计方法》PPT课件

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1、单因素试验设计方法卫生统计学教研室郜艳晖单处理因素试验设计处理因素非处理因素研究主要目的：处理因素各个水平的作用有无差异？特点：不能分析因素间交互作用Outline完全随机设计（completelyrandomizeddesign）配对设计（paireddesign）配伍组设计（randomizedblockdesign）平衡不完全配伍组设计（balancedincompleteblocksdesign）拉丁方设计（latinsquaredesign）完全随机设计（completelyrandomizeddesign）又称简单随机分组设计(s

2、implerandomizeddesign),是最为常用的考察单因素两水平或多水平的实验设计方法。平衡设计（各组样本含量相等）非平衡设计（各组样本含量不等）。两独立样本(A)受试对象随机分组样本1样本2A完全随机分组得到两独立样本甲药乙药两独立样本(B)样本1总体1样本2总体2B从两总体中随机抽样得到两独立样本随机抽样两独立样本(C)总体样本样本2样本1按某属性分类C按某一两分类的属性分组得到两独立样本例1今测得12名正常人和15名病毒性肝炎患者的血清转铁蛋白含量，结果如下：例2.20只雌性大鼠，随机分入甲（3mg/kg内毒素）乙（空白对照）

3、两组，测得肌酐数据。（数据略）（一）分组方式将受试对象随机分配到各个处理组。e.g.将12头动物随机分配到A、B两组。分别从不同的总体进行随机抽样，获取代表各个不同总体的随机样本。e.g.比较慢性胃炎病人和健康人胃粘膜组织中T淋巴细胞的含量。（二）举例例1、按完全随机设计方法将15名患者随机分为甲、乙、丙三组。（1）先按患者的就诊顺序编号；（2）从随机数字表中任意指定某行某列，如从第6行29列开始,向下录入15个两位数的随机数字，并依次列于各患者编号之下；（3）将随机数字从小到大编秩后得序号R，并规定R：1～5者为甲组，6～10者为乙组，11

4、～15者为丙组。结果如下：患者编号123456789101112131415随机数字884534284491207936317018688558序号R148537152126411110139处理组别丙乙甲甲乙丙甲丙乙甲丙甲乙丙乙注意：①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的随机数字应舍去。②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调整各组例数。如,若要求例8-3中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组，9～12者为乙组，13～15者为丙组。随机分组的SAS程序Dataa;%Letn=15;/*samplesizes*/

5、Doi=1to&n;IfI<=&n/3thengroup=1;Elseif&n/3

6、机数字表中任意指定某行某列，如从第10行1列开始,向右录入10个两位数的随机数字，并依次列于各段患者编号之下；（3）以19分别除各段的随机数，记余数。若遇到除尽则记余数为19，小于19的随机数即为余数。（4）将各段的起始病例号加上“余数”减“1”，即为该段抽到的病例号。结果如下：病例号分段1-1920-3839-5758-7677-9596-114115-133134-152153-171172-190随机数字58719630241846233427除以19的余数11411151884158抽取的病例号13339688111312213716

7、7179随机抽样的SAS程序Dataa;%Letn=10;/*samplesizes*/Doi=1to&n;x=ranuni(20090306);Y=int(x*190);Output;End;Procprint;Run;ObsixY110.76131144220.2073139330.2190441440.69481132550.82155156660.4633688770.1252823880.5210799990.826851510100.0666412（三）常用统计分析方法用于两个样本或多个样本均数比较。统计分析方法：t检验方差分析（

8、PROCANOVA,PROCGLM）秩和检验（四）优缺点优点：设计简单，易于实施，出现缺失数据时仍可进行统计分析。缺点：小样本时，可能均衡性较差，抽样误差大，效率相