实验(试验)研究设计及常见问题.ppt

科研设计概述、实验设计,一种研究要最有效的实行，需要科学的设计方法，才能得出客观和有效的结论。,上海第二军医大学卫生统计学教研室 孟 虹,本次课程内容重点,一、实验研究的对照问题 二、样本例数及把握度（power） 三、常用实验设计方案的选择,医学研究,疾病的病因学、危险因素研究 药物疗效或治疗方法比较研究 疾病的现况、疾病的预后研究 诊断方法试验研究 应采用什么设计和如何设计？应如何控制研究误差和偏倚？ 数据采用回顾性（已有资料），还是重新收集数据？,研究设计类型,设计类型 性质 随机对照实验（试验） 前瞻性 队列研究 前瞻性队列 （或回顾队 列） 病例对照研究 回顾性 横断面调查研究 横断面 资料的叙述性报告 回顾 回答研究的问题，采用哪个设计？,实例,例：一项“硝普钠、多巴胺、多巴酚丁胺联合治疗难治心力衰竭疗效”研究，对59例难治心力衰竭患者按血压高（A组）低（B组)分为2组，两组均在原始治疗基础是给予硝普钠、多巴胺、多巴酚丁胺联合治疗。 结果：A组有效率为86.7，B组有效率为65.5，两组有效率比较 p0.05。 结论：1.硝普钠、多巴胺、多巴酚丁胺联合治疗难治心力衰竭有良好效果；2.血压高的患者比血压低的心衰控制效果好。,问题讨论,问： 1.研究目的是多药联合治疗难治心力衰竭疗效”，结论成立吗？ 2.该设计能否达到研究目的？主要的问题是什么？ 3. 文中A组有效率为86.7，B组有效率为65.5，两组有效率比较 p0.05，回答什么问题？,一 、 科研设计概述,医学研究设计类型：根据是否给予干预因素 观察性研究：描述性研究 分析性研究 类型 实验性研究：动物实验研究 临床试验研究 现场人群试验研究,实验研究（experimental study）,特点：研究者能主动对研究对象 1）进行随机分组 2）施加某种干预（处理）因素 3)控制组间的条件，观察不同处理因素组间的实验效应。 目的：了解干预（处理）是否有作用 研究时序：先因 - 后果,观察性研究（observation study ）,观察性研究可以前瞻观察和回顾性观察。 特点：研究者不能人为对研究对象施加某种干预措施或随机分组、控制某些影响因素对结果的影响，只是客观记录某因素存在与否对疾病的危害或转归情况。 。 例：了解吸烟组和不吸烟组人群患肺癌情况,研究设计的内容 （事先的计划）,分专业设计和统计设计两部分。 专业设计: 主要是选题，建立假说、确定研究对象、指标和实验技术方法等。 统计设计: 则是围绕专业设计，安排设计类型、估计样本大小、控制影响因素，如何显示实验结果。 统计设计作用：保证结果科学性、可靠性和经济性。,二、 实验研究(Experimental study),实验研究设计的主要任务 人为施加干预因素于受试对象，同时控制非实验因素的影响，显示干预（实验）因素的效果 。 明确实验研究的三要素： 实验因素 实验对象 实验效应,根据研究目的确定实验因素,实验因素和水平 实验因素是研究者需阐明因素，因素的分类称为水平。由实验水平数组成研究的处理组数。 例 实验因素 水 平 温度 20 25 30 用药 试验药 对照药,实验对象或实验单位,实验对象：是实验因素的承受者，可以为动物、人或标本。 实验对象应有特点和条件： 1.实验前应具有同质性和入选条件（纳入标准和排除标准）。 2.对处理因素的反应，应具有敏感性 。,实验效应,根据实验因素作用机制，明确效应指标，指标应具有客观性和敏感性。 实验效应或结局指标： 一般确定12个主要效应指标，其他作为次要效应指标。 主要效应指标有统计意义，说明处理有作用 。（主要效应指标也是计算样本例数的依据）,明确和记录研究中的非处理因素,影响实验结果的因素很多，包括：,研究对象方面：人口特征（年龄，性别等）；基线特征 (病程、严重程度、治疗前指标),研究者方面：对象的选择和分配 实施阶段：观察指标的测量方法 研究对象：失访或不依从。,系统误差或偏倚,影响因素或非处理因素,实验研究设计原理,设计目的：消除或减少非处理因素作用，显示处理效应。 试验组 T，对照组C，e=试验效应 试验结果 T（处理组）S1（非处理） e1+s1 C（对照组）S2（非处理） e2+s 2 要求：理论上 S1= S2 统计分析： 处理效应：差值d=（e1+s1）- （e2+s2）,为得到恰当实验效应，对照设置要求: (1)专设； (2)同步或平行； (3)条件对等,实验研究应遵循原则 对照、随机、重复三原则,（一）设立对照组（control group） 目的： 抵消非处理因素作用，显示处理效应。 处理因素效应的大小相对对照组而言。,对照的类型和目的,对照的类型 正常对照 模型对照 剂量对照 自身对照 安慰剂对照 阳性（药物、方法）对照,比较的目的 实验因素是否有效？ 实验因素是否优于阳性对照？或等效于阳性对照?,实验研究目的和注意问题,剂量探索实验：剂量的设置应包括 0、低、中、高剂量。说明指标随剂量变化。 时间点探索实验：应包括基线（0点）和不同时间点。说明指标随时间的变化。 干预因素实验：应同时设置阳性对照和正常对照，说明效应变化的程度。 造模实验：自备的动物模型实验，应设置正常对照，说明模型是否成功。,实验研究的对照设置（可设置多个对照）,例：40只动物随机分为4组（每组10只），其中3组建立为某疾病动物模型。 各组给予的处理： 正常对照（给予生理盐水） 模型组（给予生理盐水） 实验组（给予实验药物某剂量） 阳性对照组 （给予某阳性对照药） 或实验组药物分低剂量、中剂量、高剂量进行剂量探讨。,对照组的问题,18只动物随机分3组，假手术组，模型组（某疾病），模型药物组。模型组和给药组分别在2小时和24小时测定血中ALT指标。结果如下：,如果做统计分析,组别 均数 假手术组（0h） 28.67 模型组（2h） 39.33 模型组（24h） 126.0 给药组（2h） 35.0 给药组（24h） 68.0,组间可比吗？缺少阳性对照。,补充基线后的结果,模型组,药物组,正常组,不同剂量辐射后第3d、40d大鼠体重情况,* p 0.05 vs 假照射组；* p 0.01 vs假照射组,这个设计有问题？设置对照组全面吗？统计分析应与那组比？,茵陈蒿汤对肝硬化大鼠模型肝功能的影响,（二）重复原则和样本含量估计,重复的意义： 实验研究应有一定数量重复数。避免把个体结果认为普遍规律，同时估计实验误差。 重复原则概念：在相同实验条件下，不同受试者独立接受某实验处理。不同受试者重复次数为样本含量。 样本例数估计方法 1.经验估计（来自文献，前人经验，常规量） 2.统计公式估计样本例数。,例： 用种不同剂量毫米波辐射小鼠后，观察小鼠肝细胞超微结构的变化，对同一小鼠的肝制成5张切片观察肝细胞超微结构。共观察了15只小鼠的75张切片。 本研究的实验对象是哪个？ 本研究的总样本含量（重复数）是多少？ 比较种处理间的差异应在什么对象间比较？ 目前的样本含量是否能得到有差异？,统计检验与样本例数的关系,1.指标差值()=12 2.指标变异()大小 3.t (检验水准=0.05) 或假阳性率。 4.样本例数（n）,统计检验（t）与有统计意义（p）的相关因素,公式法样本例数确定需要的参数估计,1.比较组差值（）实验组均数对照组均数 2.犯1型错误概率（检验水准=0.05） 3.把握度（1）：为犯型错误的概率。 4.研究指标变异（标准差）。 信息：变异或差值信息来自文献或预实验。,检验效能（power）,c,检验效能（power of test）,含义：如H1为真（两比较指标有差别），在给定的n和和条件下，统计检验能检验出两者有差别的概率。一般要求检验效能70 样本含量估计含义：按事先规定犯两型错误概率的前提下，估计需要的最少例数。,两样本均数比较的例数估计公式,两样本均数比较的样本例数估计,例：一项关于降血压的临床试验随机分为新药组和常规药。如果新药比常规药平均降压高出0.8kpa可以考虑推广。据以往资料，个体降压的标准差为1.2kpa，如果检验水准0.05，检验效能为90，估计研究的样本例数为多少？ 解：本例=0.8，=1.2，=0.05，=0.1 本研究的检验假设： H0：新=常规 H1：新常规（单侧）,样本例数估计公式,正式研究每组样本例数至少为38例，共76例。一般再增加10-20例数。 该n的含义：各组用38例时，统计检验在0.05检验水准，有90%的把握度查出两组的差别。,检验效能（power of test）估计,例：某医院用新药和常规药治疗婴幼儿贫血，20名贫血患儿随机分成两组，测得血红蛋白增加量如下，问两组疗效有无差别？ 新药组n=10 常规组n=10 经统计检验： 问题：此结果是假阴性结果或是新药不比常规药更优？检验效能为多少？,SAS软件计算,Group 1 Mean = 23.6 Group 2 Mean = 20.9 =2.7 Standard Deviation = 5 Alpha = 0.05 2-Sided Test N 检验效能 检验效能 N t值 10 0.208 0.700 44 2.13 20 0.383 0.800 55 2.39 30 0.538 0.900 74 2.77 40 0.664,各组至少要44例时，有70%的把握检验出二者差别,关于样本例数的问题,目前医学期刊上发表的研究论文，绝大多数没有在试验前进行样本量估计。 问题： 如果两个指标确实有差别，样本例数少时，可能得到 P 0.05结果，得到假阴性的结果。 尽管有的研究的p0.05（0.048）. 重复实验结果有统计意义的可能性低。应报告检验效能(power)。,(三)研究对象的随机化分组,随机化分组 受试对象以同等机会别分到实验或对照。 目的：使对比组之间基线均衡可比, 是减少选择对象偏倚的最佳方法。 真正的随机化应符合下列原则: 研究者和受试对象不能事先知道将分配到哪组,也不能推测下个对象将分配的组。,实验研究的随机化方法 （应事先确定样本例数）,完全随机化分组（简单随机分组，对研究对象无限制） 配对或区组随机化分组（事先确定配对或区组对象）,随机化分组方法：主要通过随机数来实现。,获得随机数的方法： 1.随机数字表（统计教材后附表），适用小样本实验的分组。 2.计算机的软件产生随机数，适合大样本分组。优点是方便和可重现。,1.完全随机化分组（简单随机化方法）,例：动物20只分为4组，按体重（影响因素）编号 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 随机数 41 82 98 99 23 77 42 60 22 91 序号R 9 16 19 20 5 15 10 11 4 17 编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 随机数 68 36 92 34 02 06 67 30 03 70 序号R 13 8 18 7 1 3 12 6 2 14 将随机数排序（R），规定R为1-5为A组，6-10为B组，11-15为C组， 6-0为组。,2.配对设计的随机分组方法 (C:对照组,T:实验组),特点：在每个对子（区组）内简单随机化分组。随机方法同前。,三、 实验设计类型,选择合理实验设计类型, 控制实验误差，达到高效、经济的优化目的。 1.应根据实验因素的多少和目的，确定采用单因素或多因素实验设计方案。 2.根据需控制的重要非实验因素或研究对象（动物或人），以及实施时的可操作性，选择实验设计类型。 3. 不同设计类型对应相应的统计分析方法,实验因素个数,单因素实验：指实验中研究对象被干预的因素只有一个，因素包括g（g2）个水平，目的：分析不同水平对实验结果是否有差别。 多因素实验：指实验中研究对象被干预的因素不只一个，各因素的水平为2，可分析某因素不同水平的结果有无差别，分析多因素对实验结果有无交互作用。,例： 研究一种降血脂新药的临床疗效,研究对象：高血脂病人 处理因素：降血脂药 因素水平：服降血脂新药分为2.4g组， 4.8g组， 7.2g组， 安慰剂组 试验效应指标：低密度脂蛋白 特点：每个研究对象只接受该处理的一个水平。,两因素实验,例：研究蛋白含量因素（A）和脂肪含量因素（B）缺乏时对大鼠营养状况的联合作用。因素（A）分为正常（a1）和缺乏（a2）组，因素（B）分为正常（b1）和缺乏（b2）组。16只大鼠随机分为4组，试验结果如下。 4种处理组某营养指标结果 a1b1 a1b2 a2b1 a2b2 15 18 20 25 21 23 28 37 25 28 19 35 32 35 26 40,常用实验设计方法,单因素实验设计 使用 对象数 误差控制 1.完全随机分组设计 多 多 低 2.随机配对或区组设计 较多 较少 优于上者 3.拉丁方设计 少 少 优于上者 4.交叉设计 少 较少 优于上者 多因素实验设计 使用 对象数 1.析因设计 较多 多 2.正交设计 较多 较少 3.重复测量设计 多 较少 回答问题:两个及以上因素及交互作用,1.完全随机化分组设计 （completely random design）,一组同质合格研究对象,随机化,实验组,对照组,完全随机化分组方法特点： 设计简单，易于实施。 比较组2，各组例数可等或不等。 局限性：样本量少时易出现组间影响因素不均衡。,单因素实验设计,某药物对低密度脂蛋白测定结果（mmol/L）,对照组 2.4g组 4.8g 组 7.2g 组 3.53 2.42 2.86 0.89 4.59 3.36 2.28 1.06 4.34 2.66 2.34 2.39 . n 30 30 30 30 3.43 2.72 2.70 1.97 102.91 81.46 80.94 58.99 367.85 233.00 225.54 132.13,单因素完全随机化分组设计,2.配对或区组实验设计 （异体配对组间比较）,将实验对象按一定条件配成对子或组成配伍组（block ），配对或配伍因素为影响结果的非处理因素。在各对子组（或区组）内随机分配处理水平的设计。 配对设计：处理水平=2 区组设计：区组内对象数=处理水平数 共有n个对子或区组数,随机区组设计方案示意图,受试对象,按条件配对或配伍,区组1,区组2,区组3,区组n,2 1 3,随机化分组,3 2 1,1 2 3,2 1 3,区组内个对象数处理组数,不同饲料大鼠肝中维生素A含量,编号 正常饲料 缺乏维生素E 差值 1. 1.07 0 .74 0.33 2 0.60 0 .72 - 0.12 3 0.90 0 .54 0.36 4 1.19 0. 96 5 1.14 0. 98 6 1.13 0. 81 7 1.04 0. 75 8 0.92 0. 53 均数 0.9988 0.7538 差值均=0.2450,配对差值t=4.208， SE=0.0582,两均数比较t=2.735，SE=0.0896,配对设计,医学实验研究下列情况适合采用配对设计,同体配对设计：方法学比较、干预前后比较。 异体配对设计：动物实验研究（试剂、动物模型贵、少）。 优点：控制重要的影响因素，节约样本例数，统计检验效率高于完全随机分组。,配对设计例数估计,非配对设计例数估计,设计实例,题目：研究不同剂量的重组人肿瘤坏死因子对伤口愈合的比较 研究因素：肿瘤坏死因子 因素的水平：5个剂量（0，25，50，100，200） 实验对象：家兔 实验效应指标：伤口愈合张力强度 采用完全随机分组或区组设计如何设计？,3.拉丁方设计 （ Latin-square design）,拉丁方是用拉丁字母排列安排为K K 方阵的实验设计。拉丁字母的个数代表某处理因素的水平数。 例： 列 1 2 3 1 A B C 行 2 B C A 3 C A B,处理水平数=3,是随机区组设计的扩展，通过行和列两个方向的区组，控制两个已知影响实验结果变异的因素，缩小实验误差，能更好提高统计检验效率。 节约样本例数。 比较适合实验对象为动物和标本。,优点：,实验设计方法,行和列安排两个需控制的非处理因素。 特点：处理的水平数=行数=列数，处理的每个水平在行或列中只出现一次。 使用时：选择与处理因素水平数相等基本拉丁方表，可使用基本拉丁方或重新随机化分配处理。 列 1 2 3 1 A B C 行 2 B C A 3 C A B,处理水平数=3的基本拉丁方表,研究不同剂量的重组人肿瘤坏死因子对伤口愈合的比较,研究的主要影响“伤口愈合张力强度”的因素 1.不同试验的对象（家兔） 2.不同部位的伤口 实验设计安排： 取家兔5只，在每只5个不同部位做切口（每只家兔切口部位相同）。 采用5 5的基本拉丁方表，分配处理的剂量。,5 5基本拉丁方排列表,行区组 伤口部位（列区组） 家兔编号 1 2 3 4 5 1 A B C D E 2 B C D E A 3 C D E A B 4 D E A B C 5 E A B C D,处理因素水平：用A，B，E表示,例：家兔伤口用不同剂量的rh-TNF后的张力强度实验结果,伤口编号 家兔编号 1 2 3 4 5 小计 1 A9.83 B6.34 C7.03 D4.40 E9.18 43.48 2 B3.75 C7.52 D7.64 E5.51 A7.60 36.95 3 C6.27 D8.34 E8.80 A9.91 B2.55 42.50 4 D5.54 E3.86 A5.55 B7.88 C5.94 39.18 5 E5.73 A3.22 B3.63 C7.12 D8.90 28.60 列小计 38.46 38.18 39.81 39.27 36.65,拉丁方设计的方差分析,数据变异分解： 处理因素（不同剂量+误差) 总变异 行区组变异(家兔间+误差） 列区组变异（不同部位+误差） 误差变异（随机误差）,比较两种神经缝合方法（A）和在不同时间（B）对神经损伤轴突通过率（y）的情况。 缝合方法：外膜缝合（A1），束膜缝合（A2） 缝合时间：1月（B1），2月（B2） 研究对象: 20只家兔 特点：两因素同时施加研究对象 设计：析因设计,研究实例,多因素实验设计,是各因素和各水平的全面组合试验研究。多个因素同时施加于研究对象。 用途：比较各处理组合的效果，筛选最佳测定值。分析因素之间是否有交互效应。 当因素和水平多时，可采用正交设计。 22析因设计组合的处理数 A因素 B因素 a1(低) a2(高) b1 (低) a1b1 a2b1 b2(高) a1 b2 a2b2,4.析因设计（factorial design）,1）将 22析因设计组合成4个处理组 2）采用完全（简单）随机化分组或随机区组将实验对象分 配各处理水平组。 3）每个处理组例数至少2例 4）每组例数要相等 统计分析方法：两因素的方差分析,22的析因设计方法和统计分析方法 标准的实验设计,例11-1：比较两种神经缝合方法（A）和时间（B）对神经损伤轴突通过率（y）的情况。 缝合方法：外膜缝合（A1），束膜缝合（A2） 缝合时间：1月（B1），2月（B2） 研究对象: 用20只家兔 设计方法 20只家兔采用完全随机分组方法分为4组，分别给予4种处理，试验结果见表11-1.,表11-1 家兔神经缝合后轴突通过率(%),外膜缝合(A1) 束膜缝合(A2) 1月 2月 1月 2月 (a1b1 ) (a1b2) (a2b1) (a2b2) 合计 10 30 10 50 10 30 20 50 40 70 30 70 50 60 50 60 10 30 30 30 24 44 28 52 120 220 140 260 740 4400 11200 4800 14400 34800,表11-5 析因试验方差分析表,变异来源 SS df MS F P 处理组间 2620 3 主效应 A（方法）180 1 180 0.6 0.05 B（时间）2420 1 2420 8.07 0.05 误差 4800 16 300 总 7420 19,结论：不同时间对指标差别有统计意义,两药对产妇分娩镇痛时间比较，寻找最佳镇痛时间的剂量,结论：A药不同剂量镇痛效果不同， B 药不同剂量镇痛效果不同， AB药有交互作用，A为5mg，B为 30ug时镇痛时间最长。,采用正交设计安排试验（略）,例： 研究雌螺产卵的最优条件，并考虑AB一阶交互作用。 雌螺产卵条件因素与水平 因素 水平1 水平2 A 温度 （） 5 25 B 含氧量（%） 0.5 5.0 C 含水量 （%） 10 30 D PH值 6.0 8.0 全面组合实验有8个组合,6.重复测量数据的设计,研究目的：比较不同处理因素随时间因素变化的研究设计。 设计模式： 时间（t） A组 0 2 4 6 （周） N对象 Baseline 随机 B组 0 2 4 6 （周）,两组在相同时间点测定某指标值,重复测量设计,定义:测量同一对象在不同时间点（t3）的观察值,称为重复测量设