研究生试验设计方法.ppt

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1、试验设计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试验设计：本章主要内容试验设计的效果如何安排试验，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。试验设计的由来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.最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。逐步应用到畜牧业。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一、试验性研究设计具体

2、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。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。1.试验设计的定义和意义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：Tocallinthestatisticianaftertheexperimentisdonemaybenomorethanaskinghimtoperformapostmortemexamination:hemaybeabletosaywhattheexperimentdiedof.2.试验设

3、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。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。处理因素(treatmentfactor)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

4、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。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

5、位即为一个受试对象。在选择受试对象时，应满足两个基本条件：①对处理因素敏感；②反应必须稳定。试验单位(experimentunit)人动物微生物细胞分子基因试验效应是处理因素作用于受试对象的反应或结果。一般通过实验指标(即变量)来表达。观察指标有主观指标与客观指标之分。客观指标是借助仪器等进行测量来反映研究对象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，试验效应(experimentaleffects)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（LocalControl)采用这

6、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。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【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。随机数字表分组(1)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1

7、8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。随机分组结果：甲组：23578101213151618乙组：1469111417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）