x 2 = 59.86
8
P < 0.05
Sc =10.32 S x-x = 5.52 ( 11.6 , 8.8 ) t = 1.32 P > 0.05
（三）、析因设计 （Factorial design ) 是将两个或多个因素的各个水平进行排列组合，交差分组进 行实验，用于分析各因素、各水平的交互作用，寻求最佳组合。 析因设计的优点 ： 1, 可用于多因素、多水平实验研究，并能分析它之间有无交 互作用。 2, 析因分析能充分地利用原始数据。 3, 析因分析估计出的效应及交互作用独立于其它效应。
判断：T Tan
S
Grubbs法 T αn 界值表（α=0.05） n 0.05 n 0.05
6
7 8 9
1.82
1.94 2.03 2.11
10
11 12 13
2.18
2.23 2.29 2.33
22
方差齐性和偏态的简单判断
• 1、变异系数 cv % = s / x
• < 10% 表示变量相对集中 • > 30% 变量较为分散，波动大，资料呈偏态资料。 • 2、 S1 / S 2 > 1 以上 为方差不齐
T C C T T T C T C C
C T T C C C T C T T
T T C C T T C T C C
T C T C C T C C T T
T C C T C C C T T T
21
可疑数字的取舍 Grubbs法
T
T
i

X
例0.16、0.17、0.17、0.16、0.18、 0.30 X = 0.19 0 T = 2.00 ( 0.168 S =0.054 , 0.008 )
16
重复的原则( principle of replication)
重复是指实验次数或例数的问题。即例数问题。
重复的目的是：
1, 消除非处理因素的影响。 2, 使实验效应更具代表性，反应其真正的客观规律。
例数多少的确定：
1, 一般估计法 （1）临床试验：每组病例≮30 例 （2）动物实验：大动物至少3～5 只 小动物 每组 10～20 只
例 ：将16只小鼠分为 甲、乙、丙、丁 四组 用随机排列表 ，选用第 5 行 1～16排列。 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 随机号 16 01 14 07 10 03 02 11 编号 随机号 9 10 11 12 13 14 15 16 06 09 12 05 13 08 15 04
随机号 1 ～ 4 分在 5～8 9 ～ 12 13 ～ 16
效因分效的缺点 ：当实验因数多时，所需实验排列组合巨增， 实践起来较麻烦。常用 2 X 2 析因分析。
举例 ：四种治疗缺铁性贫血方法的疗效比较
9
四种治疗缺铁性贫血方法的比较 (RBC 增加量） 食疗 0.8 0.9 0.7 ∑X 2.4 0.8 x 食疗＋A 药 1.3 1.2 1.1 3.6 1.2 食疗＋B 药 0.8 1.1 1.0 3.0 1.0 食疗＋A+B 2.1 2.2 2.0 6.3 2.1
11
（四）， 拉丁方设计 （Latin square design ) 拉丁方是由拉丁字母组成的方阵。 例：3×3的拉丁方 A B C B C A C B A B C A AB C BAC C A B CAB AC B 若实验过程涉及到三个因素，各个因素间无交互作用且水平 数 相同，可用拉丁方设计。
19
科研设计的基本内容 —— 4 、5
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。 4, 确定实验方法及观察指标。(主、客观） 5, 如何控制误差；系统误差、抽样误差 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
17
（3）根据实验中影响因素，确定例数 重复的原则是控制误差的一个重要手段。重复的程度表现 为实验例数的多少，即样本含量。例数太少，不能反映事 物的内部规律，会把偶然现象当成规律，得出错误结论。
影响因素 资料类型 变异程度 指标差异 相关程度 非实验因素 各组例数 设计方案 例数可少 数值变量 S 小 大 密切 控制严 相等 合理 例数可多 分类变量 S 大 小 不密切 控制不严 不相等 不合理
n 15
SE : 88 .0 20 .0 (68.0 108.0)
s 77.5 SE 20.0 SD n 15
24
统计学结论要规范
x 10
1 _
x
1 2
_
2
8
t test
•
t
t
H t t
0

0.05
拒绝 H
接受 H
0
0.05,
ห้องสมุดไป่ตู้0.05,
P 0.05
7
异体配对资料 对子号 1 2 3 4 5 6 7 新药组 36 45 65 55 65 60 42 安慰剂组 45 65 70 65 63 60 51 差值 9 20 5 10 -2 0 9 d
按配对处理
按组间处理
d = 7.29 s = 7.3
Sx = 2.76 t = 2.64
x1 = 52.57
科研设计及统计分析中存在的问题
• • • • 一 、科研三要素与论文题 二 、科研设计中专业设计与统计学设计 三 、统计方法选择及流程图 四 、统计图表中的问题
1
一 、科研三要素与论文题 处理因素 受试对象 实验效应
1、不同剂量喷他佐辛对老年患者脊麻效果的临床 观 察 2、Lak细胞治疗慢性活动性乙肝病人的疗效观察 3、65例小儿急性偏瘫临床与CT分析 4、吸入C02对心脏活动的影响 5、吸入3% C02过程中人体ECG的变化 6、腹腔镜治疗新生儿腹股沟斜疝可行性研究
20
Richard Doll 病人随机分配表
十位数
0 1 2 3
个
4 5
位
6 7
数 8 C T T C C C T C T T
9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
T C T C T T T C C C
C C C T T C T T T C
C T T T T C C T C C
C T C T C T T C C T
3
科 研设计内容
专业设计 要求：运用专业理论、技术设计 统计设计 运用统计学知识和方法设计
内容：确定实验对象、观察指标、
材料、方法等。
确定设计方案，资料的收集，
分析指标及分析方法。
目的：完成科研课题，验证假设， 减小误差，提高效率，保证样 保证课题的先进性
本的代表性、可靠性、可重复性
Goto 1
4
方差分析结果： A药 F= 169 B药 F= 91 Ａ＋Ｂ药 F= 36
P＜ 0.0１ P＜0.0１ Ｐ＜０.０１
10
A ,B 药交互作用表 B 不 用 药
合
用
计
A
药
不用
用
0.8
1.2 2.0
1.0
2.1 3.1
1.8
3.3 5.1
合 计 分 析： A A B A
+ B 疗 效 = 2.1 – 0.8 = 1.3 药 疗 效 = 1.2 – 0.8 = 0.4 药 疗 效 = 1.0 – 0.8 = 0.2 + B 协 同 疗 效 = 1.3 – 0.4 – 0.2 = 0.7
P 0.05
0
差异有统计学意义
差异无统计学意义
不规范表述： 1、P<0.05 差异有显著性，P<0.01 差异非常显著（旧的提法） 2、差异相同 没有差异
拉丁方设计的优点 ： 1, 安排三个因素，实际进行二个因数实验，另一个因数 化整为零，检验效率高。 2, 本设计可看成是纵横为配伍设计，因而均衡性好。 3, 节省大量实验对象 。 拉丁方设计的缺点 ： 1, 每个实验条件下（即每个格子）只做一次实验，因而重复 性差，可用增加拉丁方的个数耒弥补。 2, 要求三个因素相互独立，无交互作用，并且各因数的水平 12 数相同。
18
各组例数相等，检验效率高 ，例： 一， 对照组 ：N = 40 治愈率 5 % （ 2 / 40 ) 实验组 ： N = 40 治愈率 25% ( 10 / 40)
X2 = 6.27
P < 0.05
( 1 / 20 ) ( 15 / 60 )
二， 对照组 ： N = 20 治愈率 5 % 实验组 ： N = 60 治愈率 25% X2 = 3.75 P > 0.05
• • •
• •
S / S > 3 为方差不齐。 说明 ：S 大者为 分子，小者为分母。 3、 数据中有不确定数字 如 < 5或 > 20 等，为偏态资料 。
4、 当样本例数在 100及以上 可不进行齐性检验。
2
2
x SD与 x SE的意义与区别
PO
a 2

_
SD ( 10 . 5 165.5) SD : 88 .0 77 .5
科研设计的基本内容 —— 2 、3
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。 5, 如何控制误差； 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
2
二、科研设计的基本内容
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例数的 确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。（主、客观指标） 5, 如何控制误差；（系统误差、抽样误差） 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。（见统计方法流程图）