科研設計概述、實驗設計,一種研究要最有效的實行，需要科學的設計方法，才能得出客觀和有效的結論。,上海第二軍醫大學衛生統計學教研室 孟 虹,本次課程內容重點,一、實驗研究的對照問題 二、樣本例數及把握度（power） 三、常用實驗設計方案的選擇,醫學研究,疾病的病因學、危險因素研究 藥物療效或治療方法比較研究 疾病的現況、疾病的預后研究 診斷方法試驗研究 應采用什么設計和如何設計？應如何控制研究誤差和偏倚？ 數據采用回顧性（已有資料），還是重新收集數據？,研究設計類型,設計類型 性質 隨機對照實驗（試驗） 前瞻性 隊列研究 前瞻性隊列 （或回顧隊 列） 病例對照研究 回顧性 橫斷面調查研究 橫斷面 資料的敘述性報告 回顧 回答研究的問題，采用哪個設計？,實例,例：一項“硝普鈉、多巴胺、多巴酚丁胺聯合治療難治心力衰竭療效”研究，對59例難治心力衰竭患者按血壓高（A組）低（B組)分為2組，兩組均在原始治療基礎是給予硝普鈉、多巴胺、多巴酚丁胺聯合治療。 結果：A組有效率為86.7，B組有效率為65.5，兩組有效率比較 p0.05。 結論：1.硝普鈉、多巴胺、多巴酚丁胺聯合治療難治心力衰竭有良好效果；2.血壓高的患者比血壓低的心衰控制效果好。,問題討論,問： 1.研究目的是多藥聯合治療難治心力衰竭療效”，結論成立嗎？ 2.該設計能否達到研究目的？主要的問題是什么？ 3. 文中A組有效率為86.7，B組有效率為65.5，兩組有效率比較 p0.05，回答什么問題？,一 、 科研設計概述,醫學研究設計類型：根據是否給予干預因素 觀察性研究：描述性研究 分析性研究 類型 實驗性研究：動物實驗研究 臨床試驗研究 現場人群試驗研究,實驗研究（experimental study）,特點：研究者能主動對研究對象 1）進行隨機分組 2）施加某種干預（處理）因素 3)控制組間的條件，觀察不同處理因素組間的實驗效應。 目的：了解干預（處理）是否有作用 研究時序：先因 - 后果,觀察性研究（observation study ）,觀察性研究可以前瞻觀察和回顧性觀察。 特點：研究者不能人為對研究對象施加某種干預措施或隨機分組、控制某些影響因素對結果的影響，只是客觀記錄某因素存在與否對疾病的危害或轉歸情況。 。 例：了解吸煙組和不吸煙組人群患肺癌情況,研究設計的內容 （事先的計劃）,分專業設計和統計設計兩部分。 專業設計: 主要是選題，建立假說、確定研究對象、指標和實驗技術方法等。 統計設計: 則是圍繞專業設計，安排設計類型、估計樣本大小、控制影響因素，如何顯示實驗結果。 統計設計作用：保證結果科學性、可靠性和經濟性。,二、 實驗研究(Experimental study),實驗研究設計的主要任務 人為施加干預因素于受試對象，同時控制非實驗因素的影響，顯示干預（實驗）因素的效果 。 明確實驗研究的三要素： 實驗因素 實驗對象 實驗效應,根據研究目的確定實驗因素,實驗因素和水平 實驗因素是研究者需闡明因素，因素的分類稱為水平。由實驗水平數組成研究的處理組數。 例 實驗因素 水 平 溫度 20 25 30 用藥 試驗藥 對照藥,實驗對象或實驗單位,實驗對象：是實驗因素的承受者，可以為動物、人或標本。 實驗對象應有特點和條件： 1.實驗前應具有同質性和入選條件（納入標準和排除標準）。 2.對處理因素的反應，應具有敏感性 。,實驗效應,根據實驗因素作用機制，明確效應指標，指標應具有客觀性和敏感性。 實驗效應或結局指標： 一般確定12個主要效應指標，其他作為次要效應指標。 主要效應指標有統計意義，說明處理有作用 。（主要效應指標也是計算樣本例數的依據）,明確和記錄研究中的非處理因素,影響實驗結果的因素很多，包括：,研究對象方面：人口特征（年齡，性別等）；基線特征 (病程、嚴重程度、治療前指標),研究者方面：對象的選擇和分配 實施階段：觀察指標的測量方法 研究對象：失訪或不依從。,系統誤差或偏倚,影響因素或非處理因素,實驗研究設計原理,設計目的：消除或減少非處理因素作用，顯示處理效應。 試驗組 T，對照組C，e=試驗效應 試驗結果 T（處理組）S1（非處理） e1+s1 C（對照組）S2（非處理） e2+s 2 要求：理論上 S1= S2 統計分析： 處理效應：差值d=（e1+s1）- （e2+s2）,為得到恰當實驗效應，對照設置要求: (1)專設； (2)同步或平行； (3)條件對等,實驗研究應遵循原則 對照、隨機、重復三原則,（一）設立對照組（control group） 目的： 抵消非處理因素作用，顯示處理效應。 處理因素效應的大小相對對照組而言。,對照的類型和目的,對照的類型 正常對照 模型對照 劑量對照 自身對照 安慰劑對照 陽性（藥物、方法）對照,比較的目的 實驗因素是否有效？ 實驗因素是否優于陽性對照？或等效于陽性對照?,實驗研究目的和注意問題,劑量探索實驗：劑量的設置應包括 0、低、中、高劑量。說明指標隨劑量變化。 時間點探索實驗：應包括基線（0點）和不同時間點。說明指標隨時間的變化。 干預因素實驗：應同時設置陽性對照和正常對照，說明效應變化的程度。 造模實驗：自備的動物模型實驗，應設置正常對照，說明模型是否成功。,實驗研究的對照設置（可設置多個對照）,例：40只動物隨機分為4組（每組10只），其中3組建立為某疾病動物模型。 各組給予的處理： 正常對照（給予生理鹽水） 模型組（給予生理鹽水） 實驗組（給予實驗藥物某劑量） 陽性對照組 （給予某陽性對照藥） 或實驗組藥物分低劑量、中劑量、高劑量進行劑量探討。,對照組的問題,18只動物隨機分3組，假手術組，模型組（某疾病），模型藥物組。模型組和給藥組分別在2小時和24小時測定血中ALT指標。結果如下：,如果做統計分析,組別 均數 假手術組（0h） 28.67 模型組（2h） 39.33 模型組（24h） 126.0 給藥組（2h） 35.0 給藥組（24h） 68.0,組間可比嗎？缺少陽性對照。,補充基線后的結果,模型組,藥物組,正常組,不同劑量輻射后第3d、40d大鼠體重情況,* p 0.05 vs 假照射組；* p 0.01 vs假照射組,這個設計有問題？設置對照組全面嗎？統計分析應與那組比？,茵陳蒿湯對肝硬化大鼠模型肝功能的影響,（二）重復原則和樣本含量估計,重復的意義： 實驗研究應有一定數量重復數。避免把個體結果認為普遍規律，同時估計實驗誤差。 重復原則概念：在相同實驗條件下，不同受試者獨立接受某實驗處理。不同受試者重復次數為樣本含量。 樣本例數估計方法 1.經驗估計（來自文獻，前人經驗，常規量） 2.統計公式估計樣本例數。,例： 用種不同劑量毫米波輻射小鼠后，觀察小鼠肝細胞超微結構的變化，對同一小鼠的肝制成5張切片觀察肝細胞超微結構。共觀察了15只小鼠的75張切片。 本研究的實驗對象是哪個？ 本研究的總樣本含量（重復數）是多少？ 比較種處理間的差異應在什么對象間比較？ 目前的樣本含量是否能得到有差異？,統計檢驗與樣本例數的關系,1.指標差值()=12 2.指標變異()大小 3.t (檢驗水準=0.05) 或假陽性率。 4.樣本例數（n）,統計檢驗（t）與有統計意義（p）的相關因素,公式法樣本例數確定需要的參數估計,1.比較組差值（）實驗組均數對照組均數 2.犯1型錯誤概率（檢驗水準=0.05） 3.把握度（1）：為犯型錯誤的概率。 4.研究指標變異（標準差）。 信息：變異或差值信息來自文獻或預實驗。,檢驗效能（power）,c,檢驗效能（power of test）,含義：如H1為真（兩比較指標有差別），在給定的n和和條件下，統計檢驗能檢驗出兩者有差別的概率。一般要求檢驗效能70 樣本含量估計含義：按事先規定犯兩型錯誤概率的前提下，估計需要的最少例數。,兩樣本均數比較的例數估計公式,兩樣本均數比較的樣本例數估計,例：一項關于降血壓的臨床試驗隨機分為新藥組和常規藥。如果新藥比常規藥平均降壓高出0.8kpa可以考慮推廣。據以往資料，個體降壓的標準差為1.2kpa，如果檢驗水準0.05，檢驗效能為90，估計研究的樣本例數為多少？ 解：本例=0.8，=1.2，=0.05，=0.1 本研究的檢驗假設： H0：新=常規 H1：新常規（單側）,樣本例數估計公式,正式研究每組樣本例數至少為38例，共76例。一般再增加10-20例數。 該n的含義：各組用38例時，統計檢驗在0.05檢驗水準，有90%的把握度查出兩組的差別。,檢驗效能（power of test）估計,例：某醫院用新藥和常規藥治療嬰幼兒貧血，20名貧血患兒隨機分成兩組，測得血紅蛋白增加量如下，問兩組療效有無差別？ 新藥組n=10 常規組n=10 經統計檢驗： 問題：此結果是假陰性結果或是新藥不比常規藥更優？檢驗效能為多少？,SAS軟件計算,Group 1 Mean = 23.6 Group 2 Mean = 20.9 =2.7 Standard Deviation = 5 Alpha = 0.05 2-Sided Test N 檢驗效能 檢驗效能 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,各組至少要44例時，有70%的把握檢驗出二者差別,關于樣本例數的問題,目前醫學期刊上發表的研究論文，絕大多數沒有在試驗前進行樣本量估計。 問題： 如果兩個指標確實有差別，樣本例數少時，可能得到 P 0.05結果，得到假陰性的結果。 盡管有的研究的p0.05（0.048）. 重復實驗結果有統計意義的可能性低。應報告檢驗效能(power)。,(三)研究對象的隨機化分組,隨機化分組 受試對象以同等機會別分到實驗或對照。 目的：使對比組之間基線均衡可比, 是減少選擇對象偏倚的最佳方法。 真正的隨機化應符合下列原則: 研究者和受試對象不能事先知道將分配到哪組,也不能推測下個對象將分配的組。,實驗研究的隨機化方法 （應事先確定樣本例數）,完全隨機化分組（簡單隨機分組，對研究對象無限制） 配對或區組隨機化分組（事先確定配對或區組對象）,隨機化分組方法：主要通過隨機數來實現。,獲得隨機數的方法： 1.隨機數字表（統計教材后附表），適用小樣本實驗的分組。 2.計算機的軟件產生隨機數，適合大樣本分組。優點是方便和可重現。,1.完全隨機化分組（簡單隨機化方法）,例：動物20只分為4組，按體重（影響因素）編號 編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 隨機數 41 82 98 99 23 77 42 60 22 91 序號R 9 16 19 20 5 15 10 11 4 17 編號 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 隨機數 68 36 92 34 02 06 67 30 03 70 序號R 13 8 18 7 1 3 12 6 2 14 將隨機數排序（R），規定R為1-5為A組，6-10為B組，11-15為C組， 6-0為組。,2.配對設計的隨機分組方法 (C:對照組,T:實驗組),特點：在每個對子（區組）內簡單隨機化分組。隨機方法同前。,三、 實驗設計類型,選擇合理實驗設計類型, 控制實驗誤差，達到高效、經濟的優化目的。 1.應根據實驗因素的多少和目的，確定采用單因素或多因素實驗設計方案。 2.根據需控制的重要非實驗因素或研究對象（動物或人），以及實施時的可操作性，選擇實驗設計類型。 3. 不同設計類型對應相應的統計分析方法,實驗因素個數,單因素實驗：指實驗中研究對象被干預的因素只有一個，因素包括g（g2）個水平，目的：分析不同水平對實驗結果是否有差別。 多因素實驗：指實驗中研究對象被干預的因素不只一個，各因素的水平為2，可分析某因素不同水平的結果有無差別，分析多因素對實驗結果有無交互作用。,例： 研究一種降血脂新藥的臨床療效,研究對象：高血脂病人 處理因素：降血脂藥 因素水平：服降血脂新藥分為2.4g組， 4.8g組， 7.2g組， 安慰劑組 試驗效應指標：低密度脂蛋白 特點：每個研究對象只接受該處理的一個水平。,兩因素實驗,例：研究蛋白含量因素（A）和脂肪含量因素（B）缺乏時對大鼠營養狀況的聯合作用。因素（A）分為正常（a1）和缺乏（a2）組，因素（B）分為正常（b1）和缺乏（b2）組。16只大鼠隨機分為4組，試驗結果如下。 4種處理組某營養指標結果 a1b1 a1b2 a2b1 a2b2 15 18 20 25 21 23 28 37 25 28 19 35 32 35 26 40,常用實驗設計方法,單因素實驗設計 使用 對象數 誤差控制 1.完全隨機分組設計 多 多 低 2.隨機配對或區組設計 較多 較少 優于上者 3.拉丁方設計 少 少 優于上者 4.交叉設計 少 較少 優于上者 多因素實驗設計 使用 對象數 1.析因設計 較多 多 2.正交設計 較多 較少 3.重復測量設計 多 較少 回答問題:兩個及以上因素及交互作用,1.完全隨機化分組設計 （completely random design）,一組同質合格研究對象,隨機化,實驗組,對照組,完全隨機化分組方法特點： 設計簡單，易于實施。 比較組2，各組例數可等或不等。 局限性：樣本量少時易出現組間影響因素不均衡。,單因素實驗設計,某藥物對低密度脂蛋白測定結果（mmol/L）,對照組 2.4g組 4.8g 組 7.2g 組 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,單因素完全隨機化分組設計,2.配對或區組實驗設計 （異體配對組間比較）,將實驗對象按一定條件配成對子或組成配伍組（block ），配對或配伍因素為影響結果的非處理因素。在各對子組（或區組）內隨機分配處理水平的設計。 配對設計：處理水平=2 區組設計：區組內對象數=處理水平數 共有n個對子或區組數,隨機區組設計方案示意圖,受試對象,按條件配對或配伍,區組1,區組2,區組3,區組n,2 1 3,隨機化分組,3 2 1,1 2 3,2 1 3,區組內個對象數處理組數,不同飼料大鼠肝中維生素A含量,編號 正常飼料 缺乏維生素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 均數 0.9988 0.7538 差值均=0.2450,配對差值t=4.208， SE=0.0582,兩均數比較t=2.735，SE=0.0896,配對設計,醫學實驗研究下列情況適合采用配對設計,同體配對設計：方法學比較、干預前后比較。 異體配對設計：動物實驗研究（試劑、動物模型貴、少）。 優點：控制重要的影響因素，節約樣本例數，統計檢驗效率高于完全隨機分組。,配對設計例數估計,非配對設計例數估計,設計實例,題目：研究不同劑量的重組人腫瘤壞死因子對傷口愈合的比較 研究因素：腫瘤壞死因子 因素的水平：5個劑量（0，25，50，100，200） 實驗對象：家兔 實驗效應指標：傷口愈合張力強度 采用完全隨機分組或區組設計如何設計？,3.拉丁方設計 （ Latin-square design）,拉丁方是用拉丁字母排列安排為K K 方陣的實驗設計。拉丁字母的個數代表某處理因素的水平數。 例： 列 1 2 3 1 A B C 行 2 B C A 3 C A B,處理水平數=3,是隨機區組設計的擴展，通過行和列兩個方向的區組，控制兩個已知影響實驗結果變異的因素，縮小實驗誤差，能更好提高統計檢驗效率。 節約樣本例數。 比較適合實驗對象為動物和標本。,優點：,實驗設計方法,行和列安排兩個需控制的非處理因素。 特點：處理的水平數=行數=列數，處理的每個水平在行或列中只出現一次。 使用時：選擇與處理因素水平數相等基本拉丁方表，可使用基本拉丁方或重新隨機化分配處理。 列 1 2 3 1 A B C 行 2 B C A 3 C A B,處理水平數=3的基本拉丁方表,研究不同劑量的重組人腫瘤壞死因子對傷口愈合的比較,研究的主要影響“傷口愈合張力強度”的因素 1.不同試驗的對象（家兔） 2.不同部位的傷口 實驗設計安排： 取家兔5只，在每只5個不同部位做切口（每只家兔切口部位相同）。 采用5 5的基本拉丁方表，分配處理的劑量。,5 5基本拉丁方排列表,行區組 傷口部位（列區組） 家兔編號 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,處理因素水平：用A，B，E表示,例：家兔傷口用不同劑量的rh-TNF后的張力強度實驗結果,傷口編號 家兔編號 1 2 3 4 5 小計 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 列小計 38.46 38.18 39.81 39.27 36.65,拉丁方設計的方差分析,數據變異分解： 處理因素（不同劑量+誤差) 總變異 行區組變異(家兔間+誤差） 列區組變異（不同部位+誤差） 誤差變異（隨機誤差）,比較兩種神經縫合方法（A）和在不同時間（B）對神經損傷軸突通過率（y）的情況。 縫合方法：外膜縫合（A1），束膜縫合（A2） 縫合時間：1月（B1），2月（B2） 研究對象: 20只家兔 特點：兩因素同時施加研究對象 設計：析因設計,研究實例,多因素實驗設計,是各因素和各水平的全面組合試驗研究。多個因素同時施加于研究對象。 用途：比較各處理組合的效果，篩選最佳測定值。分析因素之間是否有交互效應。 當因素和水平多時，可采用正交設計。 22析因設計組合的處理數 A因素 B因素 a1(低) a2(高) b1 (低) a1b1 a2b1 b2(高) a1 b2 a2b2,4.析因設計（factorial design）,1）將 22析因設計組合成4個處理組 2）采用完全（簡單）隨機化分組或隨機區組將實驗對象分 配各處理水平組。 3）每個處理組例數至少2例 4）每組例數要相等 統計分析方法：兩因素的方差分析,22的析因設計方法和統計分析方法 標準的實驗設計,例11-1：比較兩種神經縫合方法（A）和時間（B）對神經損傷軸突通過率（y）的情況。 縫合方法：外膜縫合（A1），束膜縫合（A2） 縫合時間：1月（B1），2月（B2） 研究對象: 用20只家兔 設計方法 20只家兔采用完全隨機分組方法分為4組，分別給予4種處理，試驗結果見表11-1.,表11-1 家兔神經縫合后軸突通過率(%),外膜縫合(A1) 束膜縫合(A2) 1月 2月 1月 2月 (a1b1 ) (a1b2) (a2b1) (a2b2) 合計 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 析因試驗方差分析表,變異來源 SS df MS F P 處理組間 2620 3 主效應 A（方法）180 1 180 0.6 0.05 B（時間）2420 1 2420 8.07 0.05 誤差 4800 16 300 總 7420 19,結論：不同時間對指標差別有統計意義,兩藥對產婦分娩鎮痛時間比較，尋找最佳鎮痛時間的劑量,結論：A藥不同劑量鎮痛效果不同， B 藥不同劑量鎮痛效果不同， AB藥有交互作用，A為5mg，B為 30ug時鎮痛時間最長。,采用正交設計安排試驗（略）,例： 研究雌螺產卵的最優條件，并考慮AB一階交互作用。 雌螺產卵條件因素與水平 因素 水平1 水平2 A 溫度 （） 5 25 B 含氧量（%） 0.5 5.0 C 含水量 （%） 10 30 D PH值 6.0 8.0 全面組合實驗有8個組合,6.重復測量數據的設計,研究目的：比較不同處理因素隨時間因素變化的研究設計。 設計模式： 時間（t） A組 0 2 4 6 （周） N對象 Baseline 隨機 B組 0 2 4 6 （周）,兩組在相同時間點測定某指標值,重復測量設計,定義:測量同一對象在不同時間點（t3）的觀察值,稱為重復測量設