如何进行实验设计

Question

如题所述

Answer 1

医学科研中，在进行具体实验前必须的一步就是实验设计，其中包含了如何分组、如何合理估计样本数量等。但不管是什么样的实验都需要遵循三大原则，一起来看看：
1、对照的原则
对照是实验设计的首要原则。对照是指除了受观察处理因素外，其它影响效应指标的一切条件在实验组与对照组中应尽量齐同，这样可以尽可能消除系统误差，鉴别处理和非处理因素的差异，从而得到科学的结论。
2、随机的原则
在实验研究中，不仅要求有对照，还要求各组间除了处理因素外，其他可能产生混杂效应的非处理因素在对照和实验组尽可能保持一致。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料统计分析的前提。随机化抽样的目的是使总体中每一个研究对象都有同等机会被抽取分配到实验组或对照组。
随机化抽样的基本方法有随机数学表、计算器随机数学法和抽签法等，研究者可视具体情况而定。
3、重复的原则
为了使样本指标代表总体指标，除用随机抽样方法缩小误差外，重复实验也是保证实验结果可靠的另一方法。重复实验能使均数逼真、标准差稳定，只有这样来自样本的统计量才能代表总体的参数，统计才具有可靠性。
决定重复例数(样本例数)的因素包括处理效果的明显性、实验误差的大小、生物个体变异的大小、资料性质、确定的第一类误差(α)和第二类误差(β)的大小和实验设计的类型。样本例数太多或太少都不利于揭示事物间的差别,因此在保证实验结果具有一定可靠性的前提下，用最少的样本例数，以便节约人力和经费，达到最佳的实验结论。
文华氏的学术领头人为博士后。有独立负责/参与国家级省级课题多项，研究方向为免疫学、药理学、分子生物技术、药物分析等,具有极强的实验设计、标书撰写、团队统筹能力,可协助构建科学的实验设计思路。

Answer 2

实验设计是统计中非常重要的一个环节，也是统计分析的前提，也是临床中很容易忽视或不大重视的一个方面。一个合理的实验设计，可以最大限度地减少成本，并保证结果的合理性。如果你的研究因素只有一个，比如，想比较两种药对一种疾病的治疗效果是否不同，那最简单的可以采用完全随机设计。也就是通过随机的方法将人群分为两组或多组，每组给一种药，观察一段时间后，比较两组或多组的疗效。具体的统计分析方法可以根据疗效指标是定量资料还是分类资料而定。如果你想做的更加精确一些，减少误差，那可以采用随机区组的设计方法。比如，如果不同年龄的疗效不一样，那就每一组都选择年龄相同的或年龄分布一致的人，这样就控制了年龄在疗效中的混杂作用。那就是随机区组设计方法。如果你想观察两个因素之间的交互作用，比如药物在不同时间、不同浓度是否疗效不一样。那就可以采用析因设计方法。它可以观察是否时间和浓度之间具有交互作用，可以帮助你找到一个疗效最好的时间与浓度的组合。以上是临床上常用的统计设计方法，还有一些略为复杂的但是可以节省样本的方法，如正交设计、均匀设计等，在例数不够的情况下是很有用的。它可以保证你在例数很少的情况下达到很好的统计分析效果，不会因为例数太少而降低统计效率。这些方法实际上是很有用处的，可惜大多临床医生根本都没有听说过这些方法，更不用说如果运用了。这不能不说是统计学的一大悲哀。好多找我分析的人，我都发现他们由于各种条件的限制而例数很少，达不到很好的统计分析效率。如果当初采用更好的设计方法，就可以更好地提高统计效率，可惜多数都认识不到这一点。呜呼，何时统计设计能在临床推广，让大家都能真正认识到设计的重要性，自觉的采用最合理的设计开展实验，这是我的一个梦想。我在此写这些东西不可能就把大家教会如果运用这些设计方法。但我可以让临床医生明白还有更好的设计方法，希望在进行实验时能够考虑一下，稍微想一下设计方案，那就已经是很不错了。具体的方法即使不会，也可以咨询统计老师，相互协助，共同设计一个合理的方案。本回答被提问者采纳