科研课题统计方法.ppt

科研课题常用的统计方法,徐谦,主要内容,一、为什么在医学研究中必须应用统计学二、常用的统计方法；三、统计方法上常见的一些问题；四、科研论文中应写明所用统计分析方法的具体名称；五、统计检验结论的表达。,一、为什么在医学研究中必须应用统计学,医学研究的目的是探索医学领域内未知的事物，而反映未知事物特征的指标常带有变异性。由于变异性的存在，实验或观测的结果就必然带有不确定性。为了获得带有规律性的结果，人们就不得不进行大量的实验或观测。然而总体的容量很大，甚至是无限的，研究者的时间、精力、人力和物力却是十分有限的。客观实际迫使研究者不得不从总体中进行抽样研究，以期通过样本所提供的信息去推论总体的规律性。,二、常用的统计方法,1、t检验和方差分析,t检验,1、一组样本资料的t检验2、配对设计资料的t检验3、两组独立样本资料的t检验,t检验的应用条件,（1）随机样本；（2）要求样本取自正态分布的总体；（3）均数比较时，要求两总体方差相等（方差齐性）。若两总体方差不相等，用t检验或变量变换或秩和检验等方法处理。,方差分析的条件,各样本是相互独立的随机样本各样本来自正态分布各样本方差相等，即方差齐。,例1,某医生为了评价宣肺补益法治疗慢性咳嗽的疗效，按照慢性咳嗽标准募集病例，同时排除同时伴有心脑血管疾病、肺结核、肺癌，吸烟者及其他非慢性咳嗽的病例，采用统一的纳入标准选了60例病例，采用随机、单盲、对照的设计进行实验，结果如下.,表1治疗组和对照组年龄比较,表治疗组和对照组性别比较,表1所用的统计学方法：两独立样本资料的t检验t=0.292,P=0.771，差别无统计学意义。,表2治疗组和对照组日间症状积分比较（）,请问：（1）中、西药组的是否均有疗效？（2）中药组和西药组的疗效有差别吗，哪组的疗效更好？,例2,已知北方农村儿童前囟门闭合月龄为14.1月。某研究人员从东北某县抽取36名儿童，得囟门闭合月龄均值为14.3，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭合月龄的均数是否大于一般儿童？,例3,为探讨甘草甜素是否能够通过抑制11-羟化固醇脱氢酶2型催化活性导致血压升高，对一组Wistar大鼠（9只）给予外源性甘草甜素5周，并与对照组比较，观察其血压变化情况，结果见表3。,表3甘草甜素对大鼠血压的影响（,）,采用的是实验组与对照组做2个样本均数比较的两独立样本比较的t检验的统计处理方法。,本例的错误是：2组收缩压的方差不齐，标准差最大11mmHg，最小lmmHg，相差11倍。其中（1mmHg0.133kPa）,正确的处理方法是，对原始数据先做对数转换，当方差齐性这一条件满足后，再做t检验。若数据转换后仍达不到方差齐性的要求，则必须用非参数统计方法比较组间差别。,与正常值比较：P0.05，P0.001,表4老年股骨颈骨折患者骨密度、骨形态计量学参数与形态计量学正常值比较(%,),）,可以看到有不少标准差大于均数。数据很可能是很偏态，不宜使用t检验。,例5,20例过敏性支气管哮喘患者及20例正常人，每人抽取静脉血10ml，经处理后分成三管，一管仅用小牛血清1640培养（自发管），一管加10mgL屋尘螨（HMD），一管加10mg/L氟美松，体外培养后，分别对外周血单个核细胞（PBLC）中的白细胞介素（IL）-10进行测定，结果见表5。,表4白细胞介素-10的测定结果（ng/L,问题1：哮喘组与对照组的组间比较，如加HMD后IL-10的差别，请问用什么统计方法？问题2：哮喘组以自发管”、“HMD”、“氟美松”三组之间的差别，请问用什么统计学方法？,答：,哮喘组与对照组的组间比较，如加HMD后IL-10的差别，不应采用配对t检验，而应采用成组（团体）t检验（若方差不齐，还需变量转换或改用非参数统计方法）；哮喘组以自发管”、“HMD”、“氟美松”三组之间的差别则应采用随机单位组设计的单因素方差分析。,事实上，t检验和方差分析是一种所谓的“稳健的”（robust）统计方法。就是说，当分布偏离正态分布不大时，对其结果的影响不大。但对于计量数据还是应当先做正态性检验。,如果正态性检验结果认为数据不服从正态分布时，可以进行数据转换，但比较麻烦。简单的方法是用非参数统计。过去一般认为非参数统计效率较差，但这是指当数据为正态分布时。常用的非参数统计有秩和检验和符号秩和检验等。,2关于多组计量资料的一揽子比较：,在多组计量资料的组间两两比较时不可以用“一揽子比较”。所谓“一揽子比较”是进行多组比较时进行所有的两两比较。这是因为，在进行两组间比较时我们确定了第I类错误的概率。一般我们用0.05。如果做一揽子比较，就会扩大，也即，第I类错误的概率扩大了。我们就会得到过多的假阳性结果。这时对第I类错误的概率进行调整的方法很多。,正确的做法应当是先做总的检验，然后再用各种多重比较的方法。如果各组间方差不齐，则不宜用方差分析而需用非参数统计方法来处理。,表6燃煤型砷中毒患者皮肤组织中P53mt阳性表达分析,各组与对照比较：P0.05；A与B比较P0.01；A与C比较P0.01；B与C比较P0.05,例7,为了解心力衰竭患者细胞凋亡抑制因子（Apo-lFas）水平变化，现采用链霉亲和素-生物素ELISA法分别测定60例心力衰竭患者和52例正常对照组血清Apo-1Fas含量，结果见表，组间比较采用单因素方差分析，两两比较采用q检验。结论为：心力衰竭患者血清Apo-lFas水平反映了衰竭心肌细胞凋亡状态。,表6不同心功能患者血清ApolFas水平变化,以上资料采用方差分析比较5个均数的差别是正确的，但均数两两比较不是用q检验，而应是多个实验组与1个对照组比较的Dunnet-t检验。,3、2检验,2检验是使用最多的一种计数资料的假设检验方法，可用来推断2个及多个总体率或总体构成比之间有无差异。2检验的误用常见于以下几种情况。,（1）具体的2检验类型没有详细说明。如2个率比较用四格表（22表）2检验，多个率比较用k2表2检验，小样本资料（n40）或四格表中有“0”，不宜用2检验，而应采用Fisher确切概率法。（2）行列表资料，若资料中有1个格子的理论频数1或者理论频数5的格子数超过总格子数的15时，没有将相邻的行（列）合并后再计算2值。,例1,某医生发明了一种新的治疗某病的疗法（简称治疗组），用现在公认的疗法作为对照（简称对照组），经临床试验，对照组与治疗组的疗效分别为175P295。问：能认为这两个有效率之间的差别有统计学意义吗？,答：这两个有效率之间的差别可能有统计学意义，也可能没有统计学意义。因为结论不仅取决于二者之差的绝对值大小，更主要的是取决于随机误差的大小，千万不可轻率地做出统计推断。现假定这两个有效率分别来自下列甲、乙、丙三批实验的结果，则具有下列3种不同的统计检验结果。,表1假设的3批实验结果,甲实验中，P1与P2之间的差别无统计学意义（校正的2=1.765，P=0.1840386；乙实验中，P1与P2之间的差别有统计学意义（2=6.27,P=0.0122487）；丙实验中，P1与P2的差别有统计学意义（2=9.41，P=0.0021560）。,例2,用直接免疫荧光方法检测37例妊高征患者和39例同期非妊高征孕妇血清中抗中性粒细胞浆抗体（ANCA）的表达。对照组与轻、中、重度妊高征患者ANCA阳性率分别为15.4、33.3、88.9、86.4。统计分析采用2检验。,表276位孕妇血清中ANCA表达情况的比较（理论频数）,本例本应选用4个率比较的42表2检验。值得注意的是，本例有4个格子的理论频数值小于5（表4），占总格子数的l2，超过总格子数的l5，必须并组。,表376位孕妇血清中ANCA表达情况的比较（理论频数）,如按疗效分成多个等级，如痊愈、显效、进步、无效4个疗效等级，则目前常用的2（Pearson2)不能说明疗效的好坏。因为Pearson2只检验结构是否均衡而不能检验两组疗效是否有差别。,表两种药物疗效的比较,用2检验，256.556，3，P0.001，得出有统计学意义，但是任何两列进行对换。Pearson2的数值也不会有变化。,对于这种顺序分类变量资料可以用Wilcoxon秩和检验、Ridit分析,分层卡方,例如：,国外的口服避孕药剂量都相当大，某次病例对照研究调查了口服避孕药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个可能的混杂因素，将其也纳入调查，得到如下数据，请分析口服OC与心肌梗死有无关系。,年龄是否为混杂因素有比较严格的判断标准。题中要求的分层分析可以用cochransandmantel-Haenszelstatistics来完成，同时可利用risk复选框给出各层独自的OR值用于比较。,4、非参数检验,通常适用于下列资料：,1.总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料（尤其是n30的情况下）；2.等级资料；3.个别数据偏大或数据的某一端无确定的数据（俗称开口资料）。如“0.08mg”,只有一个下限或上限，而没有一个具体的数值,无法计算参数统计量。4.各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。,因此：,非参数检验对总体分布不做严格假定，又称任意分布检验，它直接对总体分布位置、分布形状进行比较。优点：它不受总体分布的限制，适用范围广。缺点：检验效能较低，它的检验效能大约在参数检验方法的95%左右，并非低得不能接受。,例1已知某地正常人尿铅含量的中位数为2.50mol/L。今在该地随机抽取16名工人，测定尿铅含量见表10-1第(1)栏。问该厂工人的尿铅含量是否高于当地正常人？,表1某厂16名工人与当地正常人的尿铅含量(mol/L)比较,108,28,对做正态性检验得0.8091，0.0036，不满足单样本t检验条件，故选用Wilcoxon符号秩和检验。,例2,对11份工业污水测定氟离子浓度(mg/L)，每份水样同时采用电极法及分光光度法测定，结果见表2的第(2)、(3)栏。问就总体而言，这两种方法的测定结果有无差别？,差值,本例为定量变量配对设计的小样本资料，其配对差值经正态性检验得0.4561，0.0001，即差值不服从正态分布；故不宜选用配对检验。现用Wilcoxon符号秩和检验。,例3,用两种药物杀灭钉螺，每批用200300只活钉螺，用药后清点钉螺的死亡数，并计算死亡率（%），结果见表3。问两种药物杀死钉螺的效果有无差别？,该资料为百分率数据，不服从正态分布，现采用Wilcoxon秩和检验。,例4,某医科大学营养教研室为了解居民体内核黄素营养状况，于某年夏冬两个季节收集成年居民口服5mg核黄素后4小时的负荷尿，测定体内核黄素含量，结果见表4第(1)、(2)、(3)栏，试比较该地居民夏冬两个季节体内核黄素含量有无差别？,*核黄素营养状况评价标准：缺乏为400g，不足为4001000g，适宜为1000g,例5,某医院用3种不同方法治疗15例胰腺癌患者，每种方法各治疗5例。治疗后生存月数见表10-5第(1)、(3)、(5)栏，问这3种方法对胰腺癌患者的疗效有无差别？,这是定量变量多组独立样本的比较，应首选单因素方差分析。但是据经验，生存月数通常不服从正态分布，不满足方差分析的条件，现用Kruskal-WallisH秩和检验。,例6,某医院用3种方法治疗慢性喉炎，结果见表10-6第(1)(4)栏，问这3种方法的疗效是否有差别？,5、直线回归与相关,若应变量Y随自变量X的变化而呈线性趋势变化，且每一X值处的Y的分布呈正态分布，则这种依存关系可用直线回归方程来描述，统计分析主要对回归系数b作假设检验。,若专业上不能区分应变量和自变量，研究目的是要了解两变量间直线关系的密切程度和相关方向，且两变量的分布呈双变量正态分布，则属于直线相关分析的范畴，相关大小用相关系数r表示，统计分析主要对r作假设检验。,回归与相关常见的问题是：,（l）回归与相关的概念不清，即研究目的是回归分析，论文中却报告相关系数；或研究目的是相关分析，却计算了回归方程。（2）盲目进行直线回归分析，有时将曲线关系误认为直线关系。避免此类错误的正确做法是，先将变量Y和X作散点图，确认有线性趋势后再计算直线方程。,（3）只关心相关系数的假设检验是否P0.05，不管相关系数的大小有无实际意义。当样本量达到400时，即使r0.1，也会有P0.05的结果。但r0.1说明y和X之间的关系仅仅有1能用线性关系解释。通常r2大于0.25，统计才有意义。（4）对相关系数不做假设检验，凭数字下结论，如r0.70即认为有相关。其实，当样本量很小时，即使r较大（如r0.75），也可能无统计学意义。例如，只有4对数据计算相关系数，即便r0.85，也会有得出P0.05、无统计学意义的结论。,四、科研论文中应写明所用统计分析方法的具体名称,统计方法的误用在杂志上屡见不鲜。通常，在文章的材料与方法部分应当有一段专门阐明所用统计方法的内容。在发表文章时写明所用的统计方法，这样才能供审稿者或读者来判断结论是否正确可靠。例如，配对数据与成组数据的统计方法就不同。如果笼统地说用了t检验，就很难判断其正确性。,五、统计检验结论的表达,1差别有统计意义的表达：,正确的说法应当是“差异有统计意义”或“差异有高度统计意义”等,2P值的表达：,中华医学会系列杂志对来稿中统计学处理的有关要求中对统计结果的解释和表达要求之一为：“应尽可能给出具体的P值（如：P0.0238）”，但目前大多数的文献中都只用P0.05等形式的说明。,3列出统计检验结果时应同时列出可信区间：,统计检验结果只能说明有无差异而不能说明差异的大小。只有可信区间可以表达总体参数差异的大小。因此，当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，应当再给出可信区间，一般为95可信区间。,医学论文中的统计表达方法,1、“方法”篇中的统计表达,主要描述研究设计和采集数据的方法，通常包括下列内容：研究目的；观察对象（受试者或动物）的来源和主要特征、纳入或剔除标准；观察例数；观察方式和数据测量技术。如果是调查或观察性的研究，则要增加说明对照的选择标准；属回顾性研究、横断面研究还是前瞻性研究。如果是临床试验，还必须说明诊断和疗效判定标准、是否有随机化分组等。,论文中用到的统计方法也应在“方法”篇中说明，这一点作者常常忽略。常用的统计方法，如2检验和t检验列出名称即可。稍复杂的方法，如多因素方差分析、多元回归等，则需给予扼要说明或列出参考文献。如果用计算机进行统计分析，要给出软件名称，如SAS、SPSS、SPLN等，但所用到的统计方法仍需说明。,二、“结果”篇的统计表达,主要提供统计数据和各种计算结果，主要内容如下。,1统计指标的选择,测量结果，如体重、血压或各种定量检验（检查）结果，需列出均数和标准差，也可以列中位数和四分位间距。均数和标准差适合正态分布数据，中位数和四分位间距则适合偏态分布数据。对于定性观察结果，如是否有效、是否“阳性”、是否发病等，当观察例数较多时（如大干60例），要列出率，如有效率、“阳性”率、发病率等。对于可能有多个结局的定性观察结果，如疾病的I期到IV期，疗效评价的治愈、好转、无效，患者的血型等，则需报告各种结局出现的百分比。,2统计表与统计图,当观察对象分几组，或有多个观察指标时，为了便于相互间的比较和节省篇幅，需将统计指标列于统计表内，或者绘制统计图。,三、“讨论”篇中的统计表达,“讨论”篇中的统计表达，主要是对统计结果进行分析和解释，列举有意义的统计数据为专业上的新发现、新见解、新观点和新结论提供统计学支持。在统计结果的解释上应注意以下几点。,1假设检验“有统计学意义”的解释,当P值很小时，统计上得“有统计学意义”的结论。但统计上的“有统计学意义”并非在专业上一定有显著的意义。例如，两个有效率相差0.l，当观察例数很多时，会有P0.01的结果，但0.l的差别已没有多大的临床意义。因此，在讨论两个率（均数）的差别时，除了要看P值大小，还要分析差别的机理和给出专业上的意义。,2假设检验“无统计学意义”的解释,当P0.05时，统计上得“无统计学意义”的结论，说明在统计上没有充分理由否定两个总体（均数）相等的原假设，但不能因此确定两个总体率（均数）一定相等。例如，比较甲、乙两种药物治疗某病的有效卒，当P0.05时，不能肯定甲、乙两药的疗效相等，只能说在统计意义上尚看不出差别。相反，如果两个率（均数）的差别较大且有一定专业意义，提示观察的例数可能不够，应增加例数继续试验，但不要轻易下“无差别的绪论。,3关联与因果,当某个分组因素对统计指标有影响时，如治疗组患者的治愈率高、对照组的治愈率低，一般情况下应看作关联，并且要在讨论中从专业角度分析产生关联的原因，如两组患者的年龄、性别有无差异、病情是否相同等。只有在随机分组的情况下，才能推论出分组因素与统计指标大小变动的因果关系，如治疗方法的不同导致治愈率的差别。,4.缺陷和不足,对于研究设计和试验过程中的不足，如观察例数不够或有患者失访，应对其可能对统计结果的影响加以说明。,分类资料的回归分析,对于单个分类自变量的资料，常选用四格表卡方检验进行统计分析，单因素分析结果的可靠性取决于所比较的两组之间是否具有可比性。当影响结果的混杂因素较多时，实际上往往难以满足均衡可比的要求，这时分析结果会带有偏性，传统的Mantel-Haenszel分层卡方分析法在控制混杂因素方面显示了强大的能力，但也存在着局限性。随着控制因素的增加，单元格被划分得越来越细，每格内的数据越来越少。使估计相对危险度变得困难。,Logistic回归模型,该模型常用于：在卫生服务研究中，研究患者是否就诊与年龄、性别、文化程度的关系的研究。流行病学中研究疾病发生与危险因素间的关系；研究某个二分类（或多分类有序或多分类无序）的应变量与有关自变量的关系。如研究疗效与治疗方法、患者病情轻重等因素的关系。,例1,为评价某新疗法的疗效，某研究者随机抽查了40名某病患者，治疗后一定时间内观察其康复情况。变量y为康复状况（y=0表示未康复，y=1表示康复),变量X1为变量严重程度（X1=0表示不严重，X1=1表示严重），变量X2表示疗法（X2=0表示新疗法，X2=1表示传统疗法），请作统计分析。,三、统计上常见的一些问题；,医学科研中的实验设计问题,实验设计的四个基本原则,重复、随机、对照、均衡是实验设计的四个基本原则，在实验设计中务必要严格遵守。否则，实验研究结果的可靠性将大受影响。,实验设计中常出现的问题,1、缺乏必要的预试验,例1测定变异度大的指标时出现的问题原作者在测定白细胞时的做法：某研究者在测完一组鼠的白细胞（WBC）计数后，发现有些鼠的WBC值偏高，于是，仅对这几只鼠重测，而对那些认为WBC值可以接受的鼠只测一次。不仅如此，在进行数据处理时，将一组鼠的WBC值写成两列（只测一次的鼠两个数据相同，而测了两次的鼠两个数据不同），分别用作两种药物的对照组数据。,分析,这种处理人为造成了资料之间的不均衡性，更有人为选择对照组之嫌。,释疑：,如果对某些指标的变动范围和特点尚不了解，要么查阅文献资料，看看别人是否做过类似研究，能否借鉴一些别人的经验；要么自己做一些预试验，获得第一手资料，用于制定合理的实验设计方案。像白细胞这样变异度大的指标，事先就应考虑对每只鼠进行两次或两次以上的重复测定，最好每只鼠重复测定的次数相等。如果重复测定是在短期内完成的，就应该用各鼠多次重复测量值的算术均值作为该鼠的观测值，其目的就是为了降低测定误差，以便获得较为稳定、客观的测定结果。,实例2测定半数致死量时出现的问题,原作者在测定某毒物半数致死量时遇到问题：有人在研究毒物的半数致死量时，在所选定的几个剂量组内，动物的死亡率要么都低于50，要么都高于50。分析：显然，这样的资料是不适合计算毒物的半数致死剂量的。由于研究者事前对所研究的毒物性质一无所知，又没做预试验，凭想象设置了几个剂量点，等发现问题后再来补救，有时就很困难。释疑：对欲研究的问题或观测的指标一点也不了解时，必要的预试验是不可缺少的！,缺乏与设计类型相匹配的收集实验数据的表格,实例设计类型与资料收集方式不匹配的典型场合在试验研究中，研究者常需进行如下的试验：研究某种药物取3种不同剂量时对某指标（如心率，HR）的影响，将30只鼠随机均分人3个剂量组，等药物注入动物体内后，在各个不同时间点上对每只鼠进行重复观测，考察某些相关指标随时间推移的变化趋势。原作者的做法：在第1个时间点，观测到30个数据（如心率），每组10个数据任意写成一行；在第2个时间点，每组10个数据还是任意写成一行。依此类推。,分析：,这种试验方法在统计学上称为具有重复测量的设计，原作者错误地将同一个时间点上测得的数据任意排列在一起，无意识地使重复测自同一只鼠的k个（k1，其具体取值常需结合专业知识来确定）试验数据的顺序全部被打乱了，致使本来可以排除的来自受试对象的个体差异混杂在试验误差之中，处理数据的数学模型也被迫从具有重复测量设计的方差分析转为析因设计的方差分析。本来是仅来自30只鼠的30k个数据，却错误地当作来自30k只鼠的数据。缺乏合适的记录原始实验数据的表格，看起来是一件小事，却会酿成误用数学模型，得出错误结论！,释疑,在实验开始之前，根据实验计划中的每一个实验设计类型编制出相应的原始数据记录表格。各种实验设计类型所对应的表格是有所不同的。最好按数据库的要求设计设计收集数据资料的表格并进行相应的编码。实验完成后方便输入计算机。说明：正交设计、均匀设计有专门的表格，一般来说，表的每一行是多个实验因素各取某个水平的一种水平组合，构成一个特定的实验条件，每个实验条件下可做一次或两次以上重复实验，其实验结果就直接填写在各行的后面。,没有严格遵守实验设计的基本原则,选用的样本含量不当实例利用一个健康人作为受试对象原作者的设计、结果与结论：某研究者为了证明A（HP1000型超声诊断仪）、B（研究者自制的成像系统）两台仪器测定的结果无差别，作了如下的实验设计：选一个健康人作为受试对象，用A、B两台仪器前后两次（间隔为1个月）对此人分别重复测定4次，观测的定量指个指标下有4组数据，既作了方差齐性检验，又作了配对比较的t检验，P值均大于01。结论：两台仪器的测定结果无差别，可用自制的成像系统取代费用很高的同类进口仪器。,分析：,要得出两台仪器的测定结果的差别无显著性意义的结论，仅凭对1个健康受试者4次重复测定数据进行比较，证据不足。因为在实际操作中，每台仪器每天要测定多个受试者，由于不同受试者之间存在很大的个体差异，两台仪器对某1个人的测定结果之间无差别，并不能推出在多数人身上测定的结果之间的差别也一定无显著性。,对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。,释疑,本研究涉及3个因素，其中1个是实验因素（即仪器），另外两个是区组因素（即测定时间和受试对象），故应选用交叉设计安排实验。若重复测定的结果之间变异度较小，样本含量n=6或8即可。反之，n应取10例或更多一些为宜。若从文献上查到交叉设计样本含量估计公式，按公式计算出n值，则更为妥当。,随机化观念淡漠,实例2.5根据病情和就诊先后顺序分组原作者的分组方法：某研究者在已发表的论文“120例肩周炎不同疗法的对比研究”中明确交代病人分组的方法，即“根据病情和就诊先后顺序分组，每组40人”。分析：这显然是忽视了受试对象的分组应遵守“随机化原则”的要求。因为随机化是削弱或消除非试验因素对试验结果干扰和影响的重要措施之一，病人就诊的先后顺序，往往暗示其病情不同，尤其是当病人的病情轻重难以判断时，若将先来就诊者分在一组，后来就诊者分在另一组，就不可避免地引入顺序误差（即一组病人的病情较另一组病人的病情重），从而得出错误结论。,(3)释疑,影响肩周炎治疗效果的因素除了治疗方法以外，与病情、患病时间的长短、日常运动情况、年龄等因素也都有关。在制定实验设计方案时，应将这些重要的非实验因素一并考虑在内，用随机化法使分入各治疗组的病人在上述重要非处理因素上尽量达到均衡一致，以便提高组间的可比性。下面介绍一个简便的方法，用于尽可能排除若干个重要非处理因素干扰的条件下，对依次前来就诊的患者进行动态分组。此法称为“不平衡指数最小的分配原则”。设患者陆续入院（多个患者同时入院时，可随机地给每位患者编个序号），新患者的分组是根据其情况和已分组患者的状况来确定的。目标是使每次分配的结果均为各组间达到当时情况下的最好平衡程度，其平衡指标是“不平衡指数”。,设立对照组方面存在的问题,实例缺乏适当的对照组原作者的做法：某医生为说明本医院在食管癌手术方面取得了很大的成功，将本医院与其他国家和地区不同年份的食管癌手术切除率及手术死亡率资料用一览表显示出来，并用统计分析方法对这些率进行比较，得出结论。,分析：,没有合理的实验设计，做手术的年代、条件等情况差距很大，又缺乏适当的对照组，因而组间缺乏可比性。,释疑：,在用统计方法对数据进行分析之前，