➢ 采用科学的方法去安排试验，处理试验结果， 以最少的人力和物力消费，是在最短的时间 内取得更多、更好的生产和科研成果的最有 效的技术方法。简称为：“多、快、好、 省”。
一、试验性研究设计
1.试验设计的定义及重要性 2.试验设计的三个基本要素 3.试验设计的基本原则
1.试验设计的定义和意义
具体实施研究之前，对各种实验要 素进行合理的安排与周密的计划。
首先将18只绵羊依次编为1，2，……，18号， 然后从随机数字表中任意一个随机数字开始 ，向 任一方向（左、右、上、下）连续抄下18个（两位） 数字，分别代表18只绵羊。令随机数字中的单数为 甲组，双数为乙组 。如从随机数字表（附表）第9 行第10列的22开始向下连续抄下18个随机数字填入 表第二行。
试验
实验
已知某个结论去 验证 已知方法的操作 验证性
试验
未知某个结论去 探索 未知方法的探索 探索性
➢ 什么是试验设计方法
➢ 试验设计（Design of Experiments)是数理 统计学的一个重要的分支。多数数理统计方法 主要用于分析已经得到的数据，而试验设计却 是用于决定数据收集的方法。
用较少的人力、物力和时间，获得 较为可靠的结果，使误差减少到最低限 度，以达到研究高效。
Fisher在他的著作中多次强调， 统计学家与科学研究者的合作应该在 试验设计阶段，而不是在需要数据处 理的时候。他精辟地指出：
To call in the statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination: he may be able to say what the experiment died of.
三是增加重复次数可以缩小随机误差，提高试验的精确
度，
；
四是为其它两个原则创造条件，因为如果没有重复，就
谈不上随机化和局部控制。
Ⅲ.局部控制的原则
当试验单位之间差异较大时，即存在某种系统干扰因素 时，可以将全部试验单位按干扰因素的不同水平分成 若干个小组，在小组内部使非实验处理因素尽可能一 致，实现试验条件的局部一致性，这就是局部控制。
若余数为0则调整最后一只
随机数字表分组(2)
【例】设有15个试验单元，要将它们随机地分为3组。
1）将15个试验单元从依次1到15编号。
2）从随机数字表中随意确定一个起点和走向，假设起 点为第10行第20列，走向向下，向下连续读出15个3位 数，它们是：118 701 789 965 638 901 841 396 802 687 938 377 392 846 688
Ⅰ.随机化原则
随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受试对象 以机会均等的原则随机地分配到试验组和对照组。
目的是使各组非实验因素的条件均衡一致， 以消除对实验结果的影响。
随机化分组方法
1. 抽签等（简单，如拉丁方） 2. 随机数字表(附表） 3. 计算器或计算机
随机数字表分组(1)
【例】 现有同品种、同性别、同年龄、体重相近的 健康绵羊18只，试用随机数字表的方法分成甲、乙 两组。
的客观状态或观察结果，
主观指标是由受试者回答或研究者定性判断来描
述观察结果，
3.试验设计的基本原则
随机化原则（Randomization) 重复的原则（Replication) 局部控制原则（Local Control)
采用这三个基本原则进行设计，配合适当的分 析，就能从试验结果中提取可靠的结论。
试验因素个数与试验因素水平数
研究中，如果只有一个试验因素，则称为单因素， 两个以上称为多因素。
为了分析试验因素产生的作用，常要将试验因 素分为不同的水平下进行。
如药物的不同剂量数，不同时间点数等。
试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
试验因素与非试验因素
试验因素是研究者希望着重考察的某些条件或 方法，而对实验结果有一定影响的因子，其他 因素则称为非实验因素，又称干扰因素或混杂 因素。
1940s末 美国Deming传播SED至日本 1949 日本Genichi Taguechi(田口玄一)以 SED为基础建立“正交试验设计”法 1952 应用L27(313)于日本东海电报公司 1952~1962 应用100万项，1/3成效明显 1955~1970 日本借此推行全面质量管理
我国试验设计方法发展
将观察单位完全随机地分配到实验组与对照组 或几个对比组中去。
【例1】设有同性别的动物12头，要求用 随机方法将其分为甲、乙两组。
设计方法
（1）编号：按动物体重依次编号为
1,2,3,…,12号。 （2）产生随机数字：对于每一个编号，依次
由计算器（计算机）产生随机数（共12 次）。 （3）归组：事先规定将较小随机数的6只动 物分入甲组，其他6只动物分入乙组。
计算(器)机随机化分组
例 用电脑产生随机数将 10 头动物随机分到甲、 乙两组 （1） 动物编号 （2） 产生随机数 （3） 事先规定随机数者小为甲组，大者为乙组 （4） 按随机数排序，分组
Ⅱ.重复的原则
重复(replication)是指各处理组与对照组要有 一定样本含量(sample sizes)。
➢ 试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以 及试验所得的数据如何分析等。
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大 量的试验，也未必能达到预期的目 的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数， 缩短试验时间和避免盲目性，又能迅速得到有 效的结果。
试验设计的效果
试验设计是应用统计手法进行解决问 题的方法，它在19世纪产生于英国.
（5）相互对照 ：几个实验组互相对照（比较几种药物治疗同一 疾病的疗效）
三、常用的试验设计类型
（一）完全随机设计 （二）配对设计 （三）随机区组设计 （四）交叉设计 （五）析因设计 （六）拉丁方设计 （七）正交设计
完全随机试验设计
（COMPLETELY RANDOM EXPERIMENT DESIGN）
组动物接种疫苗，对照组不接种疫苗。 ）。
（2）实验对照(experimental control)：施加基础实验条件（非 处理因素）。
（3）标准对照(standard control)：以现有的标准或正常值作对 照（某患病动物与正常个体的某生理、生化指标是否相同）。
（4）自身对照：实验在同一受试对象上进行（试验前后变化）。
试验设计补充说明：对照(CONTROL)的设置
对照的意义 ：
①区分处理因素与非处理因素的效应，是比较的必要基础
例: 猪瘟 气候变化,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差
处理组：处理因素+
对照组：
比较结果 处理因素
非处理因素 非处理因素
处理效应+ 处理效应
非处理效应 非处理效应
对照的形式
（1）空白对照(blank control)：对照组不加任何处理因素（实验
4）将这15个序号与试验单元的编号对应，前5个序 号的试验单元分到第一组，即将编号为1、8、9、 15、5的试验单元分配到第一组，中间5个序号的试 验单元分到第二组，最后5个序号的试验单元分到 第三组。
无论分多少个组，每组内的试验单元有多少，各组内的试验单元数是否相等，都可应 用以上方法进行随机分组。但一般最好是安排各处理内的试验单元数相等，尤其是对于 有2个或2个以上试验因子的试验。
如 研究3种饲料的营养效果的试验中， 老鼠的窝别，进食量等为非试验因素。
在新药的临床试验中， 患者年龄、病历 等为非试验因素。
试验单位(experiment unit)
试验单位是指接受一种处理并 作实验观察的基本单位，是处理因 素作用的客体，实质上实验单位所 代表的就是根据研究目的而确定的 研究目标之总体。一般情况下一个 试验单位即为一个受试对象。
随机分组结果：
甲组：2 3 5 7 8 10 12 13 15 16 18
乙组：1 4 6 9 11 14 17
甲组比乙组多4只，需要从甲组调整两只到乙组。仍用随 机的方法进行调整。在前面18个随机数字后再接着抄下两 个数字：87、31，分别除以11（调整时甲组的绵羊只数）、 10（调整1只绵羊去甲组后甲组剩余的绵羊只数），余数为 10、1，则把分配于甲组的第10只绵羊（16号）和余下10只 的第1只绵羊（2号）分到乙组。调整后的甲、乙两组绵羊 编号为：
无限地增加样本含量，将加大实验规模，延长实验 时间，浪费人力物力。
样本含量不足，检验效能偏低，导致总体中本来具 有的差异无法检验出来。
重复的主要作用
一是可用同一处理内多次重复间的参差不齐的程度来估
计随机误差，如果只有一次观测，则无法估计随机误差；
二是同一处理的多次观测值的平均值可以作为真值的估
计值，设置重复可以估计出试验结论的可靠性；
试验设计
第一章 绪 论
➢ 一、引言 ➢ 二、试验设计方法起源 ➢ 三、试验设计方法的作用 ➢ 四、单因素试验 ➢ 五、多因素试验
试验设计：本章主要内容
1、了解试验设计的概念及其作用 2、掌握试验设计常用的几种方法 3、了解基本试验设计等方法法的概
念和基本原理
本章主要要求
➢ 研究工作的必要手段
实验和试验
2.试验设计的三个基本要素
实验研究的三个基本要素：处 理因素、试验单位和试验效应。
处理因素(treatment factor)
研究者根据研究目的欲施加或欲观察的，能 作用于实验单位并引起直接或间接效应的因素， 称为处理因素，又称试验因素。
处理因素可以是主动施加的某种外部干预(或 措施)，如使用或不使用某种药物等；也可以是客 观存在的，如观察培养基在空气中的污染程度与 季节的关系，“不同季节”就是该实验的“处理 因素”而“季节”这个处理不是人为实施而是客 观存在的。另外如不同温度、治疗方法、用药种 类、用药剂量等都称为处理因素。