完全随机设计与分析最新

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1、医学研究设计与分析卫生统计学教研室任艳峰E-mail:renyf@wfmc.edu.cn学习目的掌握完全随机设计和配对设计的概念；熟悉完全随机设计和配对设计的过程及优缺点；了解两种设计类型的分析方法。完全随机设计与分析配对设计与分析概念设计步骤优缺点分析方法eg例1将18名乙脑患者分为甲、乙、丙三组，分别给予A、B、C三种退烧药物治疗，比较退热时间。应如何设计？一、概念完全随机设计（completelyrandomdesign)：将受试对象完全随机地分配到各个处理组中，接受不同的处理，进而比较各组实验效应有无差别的一种单因素实验设计方法。完全随机设计与分析1.先将全部患者按某种标志

2、编号，本例按就诊顺序编号。2.查随机数字表：从随机数字表任意指定某行某列某一数开始，向任意方向查均可。查得18个两位数的随机数抄于患者号下。3.将随机数从小到大排列后得序号R，并规定R是1~6者分入甲组，R是7~12者分入乙组，R是13~18者分入丙组。二、设计步骤患者编号：123456789101112131415161718随机数字：587196302418462334278513992844490979序号(R)：131417853114961621871012115处理组别：丙丙丙乙甲甲乙甲乙甲丙甲丙乙乙乙甲丙规定R值：1～6为甲组，7～12为乙组，13～18为丙组。患者编

3、号123456789101112131415161718随机数字587196302418462334278513992844490979序号R131417853114961621871012115处理组别丙丙丙乙甲甲乙甲乙甲丙甲丙乙乙乙甲丙若分两组、四组如何分？甲组受试对象号：5、6、8、10、12、17乙组受试对象号：4、7、9、14、15、16、丙组受试对象号：1、2、3、11、13、18然后根据三组受试对象分别给予三种药物即可。若分两组、四组如何分组？随机分组时应注意：1.随机数的位数不应小于样本含量的位数。2.查得的随机数如果出现重号，应舍弃。3.如果实验需要例数不相等，可

4、以利用R调整例数，但一般尽量相等，因为相等时检验效率高。三、优缺点1、设计组数可以是两组也可以是多组。2、各组例数可相等、也可不等，相等时所需总例数少。3、设计方法和分析方法均简单易行,应用广。4、只分析一个因素的实验效应有无差别。四、实验结果分析(一)两组比较正态分布非正态两组比较的秩和检验(wilcoxon)数据变换后用t或F检验小样本大样本：u检验定量资料(二)多组比较方差齐：F检验方差不齐：F′检验(近似F检验)正态分布多组比较的秩和检验(Kruskal-Wallistest)数据变换后用F检验非正态两组或多组定性资料怎么分析？方差分析的基本思想所有观察值间的变异称总变异，

5、可分成组间变异和组内变异两部分。总变异用SS总表示，其大小为各观察值x与总均数的离均差平方和，即组间变异用SS组间表示，反映处理因素和随机误差引起的变异，其大小为各组观察值的均数与总均数的离均差平方和，即组内变异用SS组内/误差表示，反映随机误差引起的变异,其大小为各组内部每个观察值与该组均数的离均差平方和，即因此，有SS总=SS组间+SS组内/误差显然，用离均差平方和来表示每一部分变异时，SS总与数据个数有关，SS组间和SS组内也分别与处理组数、组内数据个数有关，确切地说受到每部分自由度的影响。如果直接将各部分变异进行比较的话，不具有可比性。为更合理地反映各部分的变异，应消除其自

6、由度的影响，用均方（MS）表示每一部分的变异会更加合理，每部分变异也具有可比性。MSB=SSB/vB，（处理因素和随机误差的作用）MSW=SSW/vW，（随机误差的作用）如果处理因素确无作用的话，如果处理因素确有作用的话，处理因素作用越大，组间变异也越大，F值将明显大于1，要大到多少才有统计学意义呢？可查F界值表。若F≥Fa(n1,n2)，则P≤a。按a水准，拒绝H0，接受H1，认为有统计学意义。可以认为多个总体均数不全相同，即多个总体均数中至少有两个不同。若Fa。按a水准，不拒绝H0，认为无统计学意义。还不能认为多个总体均数不全相同。完全随机设计资料方

7、差分析的基本步骤（One-wayANOVA）1、建立假设，确定检验水准H0:三种不同喂养方式下大白鼠体重变化相等，H1：三种不同喂养方式下大白鼠体重变化不全相等。2、求F:先求基础数据,见表例8-3的方差分析表变异来源SSdfMSFP组间31291.67215645.8331.36<0.001组内16466.6533498.99总变异47758.32353、确定P值，做出推断结论：本例，查F表p468，F0.05(2,32)=3.29,F>F0.05(2,33,P<0