第四篇科研设计基础PPT课件

医学研究设计的基础，2，第1节的含义，一个合理的研究计划所需的基本过程可以大致分为以下六个阶段：确定研究目的，建立专业假设，查阅文献，制定实验设计，实施实验设计，整理和分析实验结果，公布研究结果，评价上述假设，并向更高阶段发展，以及， 一个好的设计应该是专业设计和统计设计的有机结合，专业设计：选题、查阅文献、假设、预检验统计设计：对象选择、如何分组、样本内容、效果设计好：(1)节省人力、物力、财力和时间； (2)结论可靠，重现性好；(3)可估计误差；(4)获取各种知识。设计不好：(1)混乱，内容不多；(2)很难找出事物之间的规律，只列出现象。4)调查还是实验？(1)实验研究(有人类干预):名受试者：人类临床试验(临床试验)人群社区干预(社区干预试验)动物动物实验(动物实验)2。调查(无人工干预):被动观察并如实记录。联系人：调查研究可以为实验研究提供线索，需要通过调查研究来确认。第2节实验设计1。实验研究的基本要素。实验设计的基本原则。几种常见的随机分组设计。样本含量的估计方法。临床实验设计。实验研究的基本要素1。降压药物，高血压患者，血压值的变化。实验研究3。受试者、治疗、实验效果、其他干扰因素、其他效果等，7、简称单位，是指研究人员申请处理的对象，可以是人，也可以是动物，也可以是指其他材料等。受试者一般需要满足实验目的的要求，如必须对患者进行诊断；病人必须没有并发症(同质性)，动物必须是纯种的，健康的，等等。对搬运很敏感；变异应该小而稳定，最好的实验动物是同一个胎儿。具有普遍意义或接近人类反应。(1)受试者，(8)、(2)治疗，(1)治疗因素，简称因素，在医学研究中，研究者经常需要了解实验因素对实验指标的影响，这是人们有意识给予和控制的。把握主要治疗因素，区分治疗因素和非治疗因素，治疗因素必须规范因素水平、因素、不同剂量水平或不同状态。2.治疗：受试者在不同水平的实验中接受的某种因素或多种因素的组合。9，3实验效果是指受试者经过实验处理后的实验结果，通常由人或动物的相应指标来反映。由于实验目的不同，对指标的一般要求是：(1)有针对性的指标应能评价实验效果，验证实验前所做的假设。(2)客观指标和客观指标容易被他人接受和重复，因此指标的客观性非常重要。然而，医学上有一些客观指标不能反映患者的主观感受，如止痛药的镇痛效果等。目前还没有好的客观指标来反映，所以主观指标不能完全抛弃。(3)量化指标应是衡量指标的首选，其次是选择性指标，等级指标介于两者之间。(4)实验指标选定后，测定方法应为准确度高、准确度好、特异性强、灵敏度好的方法。临床上，还必须强调操作的无损伤性、经济性、快速性和方便性。除了实验因素之外，影响实验的影响还受到混杂因素(简称混杂)的影响。它在实验过程中也起作用，往往掩盖了加工因素造成的影响的真实情况。然而，我们的研究只希望观察加工因素的真实效果。因此，控制混杂是研究者必须考虑的问题。有两种常用的控制方法：一是实验设计的控制：混杂因素作为实验条件控制，即每组控制在无效水平或相同水平；(2)平衡法。例如，研究对象的年龄有时是某一药物疗效评价中的混淆因素，试验组和对照组的年龄可以平衡；(3)转向实验因素，有时将混合因素视为实验因素。二是统计控制：对于实验设计阶段无法控制的混杂因素，可以用统计方法进行事后弥补。常用的方法有层次分析法、协方差分析法和多因素分析法。干扰因素不容忽视！实验设计的基本原则(1)控制原则(2)随机化原则(3)复制原则(12)控制原则(1)控制的意义：(1)区分治疗因素和非治疗因素的影响是比较的必要基础，(2)消除和减少实验误差，治疗组：对照组：比较结果，13，对照形式，(1)空白对照：对照组不添加任何治疗因素。实验组儿童接种疫苗，而对照组儿童不接种。试剂空白、血样空白、无酶解空白、底物空白等。特点：简单易行，但容易造成心理差异，从而影响实验效果的测定。 placebocontrol，包括：空白对照，实验对照，标准对照，自我对照，交叉对照，历史对照，14，对照形式，(ii)实验对照：应用基本实验条件(非治疗因素)。含赖氨酸的面包非处理因子赖氨酸效应面包效应非处理因子效应，面包非处理因子面包效应非处理因子效应，赖氨酸效应，非处理因子非处理因子效应，15，对照形式，(iii)标准对照：以现有标准或正常值为对照。(1)新方法能取代传统方法的研究吗？(2)患者和正常人的某些生理生化指标是否相同。(4)自我控制：实验是在同一主体上进行的，其特点是简单易行，应用广泛。然而，如果一些环境或自身因素在测试前后发生变化，并将影响测试结果，就很难解释这个问题。为了避免患者和医生的偏见，“双盲法”有时用于临床试验。历史控制：比较过去研究的结果。与自己或他人过去的研究结果相比，并不好！尽量不要使用它！(2)随机化原则：随机化随意，这意味着在抽样研究中，人口中的每个单位(个人)都有平等的机会被研究人员抽样。在实验研究中，这意味着每个治疗都有平等的机会分配给某个实验对象，并且每个对照组的实验顺序不应受到人为因素的影响。随机化在实验设计中的作用避免了主观因素的参与。打破实验对象原有的系统安排，控制系统误差；它可以平衡实验中一些意想不到的因素。这是统计推断的基础。20、随机化分组工具，常用的随机化学工业有硬币、赌博设备(如骰子)、随机数表、随机排列表和计算机(装置)伪随机数生成功能等。21，随机数表分组，例如，用随机数表将10只动物分配到组A和组B。(1)根据动物体重数，(2)检查附表3第22行和第1列中的10个随机数，(3)将双数字设为a组，将单数字设为b组， (4)调整(使两组样本内容相等):然后检查“6”内的随机数(或取6除后的余数)以确定b组中的哪个数分配给a组。本例中发现的随机数是71，除了6后的5，即a组中的第5个(第7个)被转移给a组，22，计算机(设备)随机化分组，23，(3)复制原则，这意味着每个治疗组和对照组应该有一定的样本大小。 无限增加样本含量会增加实验的规模，延长实验时间，浪费人力物力，并且相反增加系统误差的可能性。样品含量不足和低测试功率(1-)导致无法测试人群中的原始差异。24，(I)完全随机设计，(ii)配对设计，(iii)随机单元组设计，(iv)交叉设计，(v)盲法设计，(iii)几种常见的实验设计，(iv)完全随机设计(完全随机设计)。完全随机设计的基本概念是通过随机方法将受试者分配到每个治疗组或对照组进行实验观察。或者从不同人群中随机抽样进行比较观察的设计方法，称为完全随机实验设计。实施例4.1中有15只小鼠。他们被随机排列表分成三组。首先，老鼠被编号为1，2，15，然后在随机排列表中随机分配一行(附表2，P176)。例如，从附表2第八行的第一个数字开始，省略了15 19，数字0 14水平转录，依次记录在动物编号下。根据预先规定，随机数0 4的分为a组，随机数5 9的分为b组，随机数10 14的分为c组，结果见表4.1。表4.115随机分组的老鼠 动物编号123456789101112131415 当个体间差异不一致时，个体间差异较小的研究对象被分配成对，每对中的两个对象被随机分配到相应的治疗组和对照组。 这些匹配条件保证了非实验因素对治疗组和对照组的干扰尽可能相同或相似，从而减少实验误差。在动物实验中，经常形成相同属、巢和性别的动物对，然后通过随机化将每对动物分配到治疗组和对照组。在临床试验中，通常将两个具有相同性别、相似年龄和职业、相同或相似疾病状况和疾病类型(阶段)的患者配对，然后将每对动物随机分配到治疗组和对照组。如果有16只兔子根据相同性别和相似体重的要求被配对成8对，试着将8对兔子随机分成a组和b组。首先，对16只兔子进行编号，第一对兔子中的第一只兔子编号为1.1，第二只兔子编号为1.2，依此类推。然后从附表2中任意指定一行，例如，第3行，省略8-19个数字，在兔子数下面水平抄录8个随机数，并规定如果有奇数，应采用a和b的顺序，如果有偶数，应采用b和a的顺序。结果列于表4.2。表4.28白兔随机分为两组：A组和B组-兔号1 . 11 . 22 . 12 . 23 . 13 . 24 . 14 . 25 . 15 . 26 . 16 . 27 . 17 . 28 . 18 . 2-甲方、乙方、乙方、甲方、乙方、乙方、甲方、乙方、甲方和乙方分布如下：A组：1 . 12 . 23 . 24 . 15 . 16 . 28例如，对于同一受试者在实验前后(或治疗前后)的比较，糖尿病患者注射胰岛素前后的血糖浓度变化属于自身配对(对照前后)，但两次测量之间的时间不能太长，否则由于时间因素的影响可能不符合配对的定义。另一个例子是肺结核病人的痰培养。同一患者的痰液可采用甲、乙两种方法进行，也属于自配(同时对照)。在实际工作中，匹配条件不应过于严格或过分，否则很难按照要求将受试者配对，尤其是在临床工作中。这一设计最初是在一次农业试验中提出的，人们认为小麦的产量不仅受其品种(处理)的影响，还受其块度的影响。因此，每块田地被分成几个单元，每个单元所经受的处理(即不同品种的小麦)是随机的。这种设计可以分析处理的效果以及场的影响，从而提高测试效率。应用于医学领域的科学实验，例如，具有相同特征(相同巢、相同性别、相同体重等)的小鼠。)根据治疗的次数(例如k)被分类到一个块中，并且同一块中的每个小鼠(单元)所接受的治疗是随机的。显然，这种设计是配对设计的延伸。当k为2时，这种设计是配对设计。如果在临床试验中，同一批研究对象在治疗前后测量了某一指标，并且在治疗期间也测量了该指标，则设计从自匹配设计扩展到区组设计，并且一个对象是一个区组。(iii)随机区组设计)，32，相容组设计，统计分析方法，方差分析；对于秩和检验，设计方法首先建立“区域组”(相容性组)，将具有相同或相似性质的实验对象划分为一个区域组，每个区域组的病例数即为治疗组数；然后这些组被随机化，也就是说，每组中的受试者被随机化以决定他们被分配到哪个治疗组。33、优点和缺点，随机区组设计在统计分析中有一个假设，即在区组和加工组之间没有交互作用，因此交互作用不能被分析。一般来说，这种设计可以提高效率，使统计分析更容易，因为它减少了误差和良好的平衡。这种设计的主要缺点是一个小区组中的观测对象发生了事故，整个小区组不得不放弃或采用缺失项估计。在临床试验中，研究人员或受试者会影响实验效果并导致偏差。(v)盲设计，即受试者不知道自己将接受何种治疗。双盲法是受试者和实验者都不知道受试者将接受何种治疗。安慰剂通常与双盲法结合使用。这是消除安慰效应的有效方法。保密是盲法的关键。有四个主要因素：1-、(1)第一类错误的概率，即测试水平。样本量越小，需要的样本就越多。一般=0.05，两侧也应清晰。(2)检验有效性1。对于第二种类型的错误概率，1表示当H1在特定水平上为真时正确检测的能力。1越大，需要的样本越多。通常取=0.1或0.2，一般1不能小于0.75。4.样本含量的估计。样本含量的估计。总体变化程度越大，需要的样本量就越多。通常，判断值基于预实验、文献综述和专业知识。(3)允许误差是待发现或控制的样本与总体之间的差异或两个样本之间的统计量。例如= 1 2，或= 1 2。样本量越小，需要的样本就越多。可以被预先测试或者被专业上有意义的差异所取代。40，1。样本均值和总体均值的比较，1。样本均值与总体均值的比较(或配对比较)计算：有单边和