醫(yī)學(xué)實驗設(shè)計的種類(二)

1、,常用的實驗設(shè)計類型,(kinds of experiment design),1 單因素K水平設(shè)計,K=1時稱為單組設(shè)計（one sample)；K=2時，有： 配對設(shè)計(paired design) 成組設(shè)計(two-sample design)；K≥3時，叫單因素多水平設(shè)計 (completely random design)。,2. 隨機區(qū)組設(shè)計,適合于安排一個實驗因素、一個單獨的或復(fù)合的重要非實驗因素

2、（區(qū)組因素）。,與單因素K水平設(shè)計的區(qū)別： 比單因素K水平設(shè)計多考察一個區(qū)組因素，當(dāng)區(qū)組因素的作用接近于0時，它就退化成為單因素K水平設(shè)計了； 當(dāng)K=2時，隨機區(qū)組設(shè)計就是配對設(shè)計，當(dāng)配對條件無法滿足時，它就轉(zhuǎn)變?yōu)槌山M設(shè)計了。,3 析因設(shè)計的特點,因素之間在專業(yè)上地位平等 。,做實驗時，每次都涉及到全部因素，即因素是同時施加的；,在每個實驗條件下至少要做2次獨立重復(fù)實驗；,因素的交互作用比較復(fù)雜且必須考慮；,實驗中涉及到

3、2-4個實驗因素；,此設(shè)計具有一個明顯的特點，即在不同條件下，從同一個受試對象身上觀測到K個數(shù)據(jù)（K≥2）。如果“不同條件”僅與一個因素有關(guān)，就叫做“具有一個重復(fù)測量的M因素設(shè)計”；如果“不同條件”與兩個因素的水平組合有關(guān)，就叫做“具有兩個重復(fù)測量的M因素設(shè)計”；這里，M指實驗中所涉及到的全部實驗因素的個數(shù)，包括與重復(fù)測量有關(guān)的實驗因素。,4. 重復(fù)測量設(shè)計,5. 拉丁方設(shè)計Latin square design,拉丁方設(shè)計是比配伍組

4、設(shè)計多考察一個區(qū)組因素的設(shè)計方法。　　它要求將實驗因素的水平隨機化，并將其排列成一個拉丁方陣，故得此名。,此設(shè)計可安排一個實驗因素、兩個區(qū)組因素；　　三個因素的水平數(shù)相同，以實驗因素的水平數(shù)為基準；要求三個因素之間不存在交互作用（或交互作用可忽略不計）；　　要將實驗因素的K個水平隨機化排列成K行K列的方陣。,5.1 拉丁方設(shè)計的特點,【例８】觀察A、B、C三種中藥的促凝作用，以生理鹽水作對照(D)，假定每種藥物作用的時間很短，觀

5、測指標的值很快便能恢復(fù)到原先的水平，即可以用同一只動物重復(fù)做此實驗?，F(xiàn)取品種相同、體重接近的雄性白兔4只，每只白兔以不同的順序接受不同的藥物，以血漿復(fù)鈣凝固時間(秒)為指標，設(shè)計和資料見表4。比較三組中藥和生理鹽水對血漿復(fù)鈣凝固時間影響之間的差別有無統(tǒng)計學(xué)意義。,5.2 拉丁方設(shè)計實例1,表4 不同中藥組測得的血凝時間━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 白兔

6、 中藥代號與血凝時間(s) 編號 實驗順序：1 2 3 4───────────────────────── 1 C(85) D(102) A(90) B(100) 2 D(108)

7、 A(88) B(110) C(80) 3 A(95) B(98) C(82) D(110) 4 B(105) C(78) D(104) A(92)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━,5.3 拉

8、丁方設(shè)計實例2【例９】為了研究5個不同劑量的甲狀腺提取液對豚鼠甲狀腺重的影響，考慮到鼠的種系和體重對觀測指標可能有一定的影響，設(shè)計實驗時，最好將這兩個重要的非處理因素一并安排。根據(jù)專業(yè)知識得知，這三個因素之間的交互作用可忽略不計，設(shè)計格式和收集的資料見表5。,表5 5個不同劑量的甲狀腺提取液對豚鼠甲狀腺重的影響━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━　種系 甲狀腺

9、提取液的劑量（字母）與甲狀腺重（g/200g體重） 體重： 1 2 3 4 5──────────────────────────────── 1 C(65) E(85

10、) A(57) B(49) D(79) 2 E(82) B(63) D(77) C(70) A(46) 3 A(73) D(68) C(51)

11、 E(76) B(52) 4 D(92) C(67) B(63) A(41) E(68) 5 B(81) A(56) E(99) D(75)

12、 C(66)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 注：A、B、C、D、E所代表的具體劑量從略，,6.交叉設(shè)計Cross-over design,當(dāng)實驗因素有兩個水平，根據(jù)專業(yè)知識，又要求兩個水平要先后作用于同一個受試對象時，需要在配對設(shè)計基礎(chǔ)上做一點改進，使實驗因素的兩個水平在同一對受試者中施加的順序交叉開，故此得名。,安排一個具有兩水平的實驗因素，且根據(jù)專業(yè)需要，同一個受試對象要先后接受兩種處

13、理各一次?！　∷梢钥疾靸蓚€區(qū)組因素對觀測指標的影響。其中一個區(qū)組因素為實驗順序，它僅取兩個水平；另一個區(qū)組因素為受試對象的個體差異。 最好取2n個受試對象，以便配成n對。,6.1 交叉設(shè)計的特點,6.2 交叉設(shè)計的原理,研究對象總體,愿意加入試驗合格的研究對象,試驗組1,試驗組2,處理1,處理2,觀察期,陽性結(jié)果,陰性結(jié)果,陽性結(jié)果,陰性結(jié)果,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,陽性結(jié)果,陽性結(jié)果,陰性結(jié)果,

14、陰性結(jié)果,,,,,,,洗脫期,,,觀察期,,,處理1,處理2,,,若實驗對象是人,可作患者自身療效的比較(within-patient comparison) 試驗分兩階段，兩階段之間有洗脫期(wash-out period)，目的是避免第一階段處理的“順應(yīng)效應(yīng)(carry-over effect)”。洗脫期的長短視不同的處理措施而定，需要結(jié)合使用藥物的半減期，一般來講至少需要五個半減期的時間，從理論上來判斷這時體內(nèi)藥物只有給

15、藥時的3.125%.,優(yōu)點,a、消除個體差異 b、自身比較，觀察效果準確 c、隨機分組，避免組間差異、避免選擇性偏倚 e、同期對照 f、要求的樣本量較少,缺點,a、不適用于急性炎癥和不可回復(fù)到第一 階段治療前狀態(tài)的疾病 b、可能存在順應(yīng)效應(yīng) c、用藥周期可能對試驗有影響,【例１０】某麻醉科醫(yī)生研究催醒寧對氟呱啶的作用，選大鼠6只，均于腹腔注射氟呱啶40ml/kg和硫酸阿托品0.05ml/kg

16、，將6只大鼠按某些條件配成3對，用隨機的方法決定每對中一只鼠先后兩次接受處理的順序，另一只鼠接受這兩種處理的順序相反。在大鼠入睡后15min腹腔注射催醒寧0.5mg/kg（藥物組，用T表示）和等量生理鹽水（對照組，用C表示），觀察出現(xiàn)蹲和走動的時間。當(dāng)動物完全清醒3d以后，該醫(yī)生又用同樣的方法重復(fù)上述試驗，只是將原實驗組和對照組的動物互換，結(jié)果如下： 動物號 1 2

17、 3 4 5 6 第1次實驗 T（15） C（31） T（17） C（30） C（25） T（5） 第2次實驗 C（27） T（25） C（28） T（14） T（18） C（26） 請問實驗組與對照組之間的差別有無統(tǒng)計學(xué)意義?,6.3 交叉設(shè)計實例1,6.4 交叉設(shè)計實例2【例1１】為研究A（9040

18、2中藥復(fù)方）、B（安慰劑）兩種處理對提高高原勞動能力的影響，以條件近似的10名健康人作為受試對象，把受試對象和測定順序（冬季、春季）作為兩個重要的非處理因素，每人都服用兩種藥物各一次，條件最接近的每兩人配成一對，用隨機的方法確定每對中之一使用A、B藥物的順序，另一個人服藥的順序相反。設(shè)計格式和實驗結(jié)果列在表7中，其觀測指標為PWC170（即把心跳校正到170次/min時能做的功）。請問實驗組與對照組之間的有無差別?,表7 兩種藥物

19、對提高高原勞動能力的實驗結(jié)果━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━受試者 藥物與PWC170 受試者 藥物與PWC170 編 號 實驗時間：冬季 春季 編 號 實驗時間：冬季 春季───────────────────────────── 1 A 159.4

20、 B 153.8 6 B 129.9 A 146.1 2 B 129.4 A 159.8 7 B 166.3 A 210.9 3 B 122.1 A 137.6 8 A 208

21、.7 B 169.9 4 A 130.4 B 137.8 9 A 180.1 B 150.7 5 A 150.7 B 140.2 10 B 143.4 A 150.8━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

22、,7. 正交設(shè)計Orthogonal design,用一系列規(guī)格化的正交表來安排多因素實驗的設(shè)計方法，稱為正交設(shè)計。由于實驗次數(shù)太多，用析因設(shè)計無法承受時，宜選用正交設(shè)計。但最好用于高階交互作用可以忽略的多因素實驗研究場合。,全因素實驗的部分實施； 實驗次數(shù)比較少，但結(jié)論比較可靠； 可以分析全部主效應(yīng)和少數(shù)交互作用的效應(yīng)。,7.1 正交設(shè)計的特點,實驗點 實驗點就是由各因素的不同水平組合而形

23、成的實驗條件。,正交表符號說明,表的行數(shù),因素的水平數(shù),,表的列數(shù),Ln(mk),,,正交表代號,,,,L27（313）表與L9（34）表之關(guān)系,下面用圖示法來說明這兩種正交表所對應(yīng)的實驗點之間的關(guān)系，同時，也說明了為什么用正交設(shè)計挑出來的實驗點在空間具有“均勻分散、整齊可比”的特點。,立方體上共有9 個面，設(shè)對應(yīng)于A1、A2、A3的是左、中、右三個面；對應(yīng)于B1、B2、B3的是下、中、上三個面；對應(yīng)于C1、C2、C3的是前、中

24、、后三個面。,7.2 析因設(shè)計與正交設(shè)計之關(guān)系,表 甲、乙兩藥治療高膽固醇血癥的療效━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 甲藥使 膽固醇降低值（mg％） 用與否 乙藥使用與否：不用 用─────────────────────── 不用

25、 ①16 25 18 ③28 31 23 用 ②56 44 42 ④64 78 80━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━注：表14.7.2中的四個號碼分別代表原題中的第一組至第四組,L4(23),7.2 在正交表上如何 考察交互作用,L8(27) 表

26、 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 試驗 列號 1 2 3 4 5 6 7 號 設(shè)計 A B A×B C A×C B×C D ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1 1 1 1 1 1 1 1

27、 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1

28、 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1

29、 1 2 ∪ └──┘└──────┘ 組 1 2 3 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━,,7.3 設(shè)有A、B、C三個二水平因素,應(yīng)當(dāng)如何設(shè)計實驗?zāi)兀?可供選擇的設(shè)計,（1）2×2×2 析因設(shè)計（2）用L8(27) 進行三因素正交設(shè)

30、計（3）用 L4(23)進行三因素正交設(shè)計,析因設(shè)計,A因素 B1（C1 C2）B2（C1 C2） A1 X X X X X X X X A2 X X X X X X X X,用 L8(27) 表安排實驗 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 試驗

31、列號 1 2 3 4 5 6 7 號 設(shè)計 A B A×B C A×C B×C D ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1

32、 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1

33、 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2

34、 ∪ └──┘└──────┘ 組 1 2 3 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━,用L4(23)安排實驗,【例15】為了分析治療冠心病方法，收集了幾個醫(yī)院的病歷，并從病歷記錄中歸納提出了以下方案： 因 素 1 水 平 2 水 平

35、 藥 物 A 以三七為主方藥A1 以丹參為主方藥A2 病 情 B 重 B1 中 B2 職 業(yè) C 體 力 C1 腦 力 C2 戒煙否 D 不 戒 D1 戒 D2 戒酒否

36、E 不 戒 E1 戒 E2 運動否 F 配合運動或氣功F1 否 F2選用L8(27)正交表，A~F因素分別安排在第1、2、3、4、5、7列上，8次試驗有效率依次為（%）：68、60、45、76、45、64、80、65,7.4 正交設(shè)計實例1,用 L8(27) 表安排實驗 ━━━━━━━━━━━━━━━

37、━━━━ 試驗 列號 1 2 3 4 5 6 7 號 設(shè)計 A B A×B C A×C B×C D ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1

38、 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2

39、 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 ━━━━━━━

40、━━━━━━━━━━━━,7.5 正交設(shè)計實例2【例16】在乙酰苯胺磺化工藝的研究中，有4個因素：反應(yīng)溫度(℃)A、反應(yīng)時間(小時)B、硫酸濃度(％)C、操作方法D，各取兩水平，八次試驗的結(jié)果見表10，試作方差分析，在分析時，要特別注意考察A×B。,用 L8(27) 表安排實驗 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 試驗 列號 1 2 3 4 5 6

41、 7 號 設(shè)計 A B A×B C A×C B×C D ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3

42、 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1

43、2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 ∪ └──┘└──────┘ 組 1

44、 2 3 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━,表10 乙酰苯胺不同磺化試驗結(jié)果━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 試驗號 反應(yīng)溫度(℃) 反應(yīng)時間(小時) 硫酸濃度(％) 操作法 收率(％) ─────────────────────────────── 1 50

45、 1 17 攪 拌 65 2 50 1 27 不攪拌 74 3 50

46、 2 17 不攪拌 71 4 50 2 27 攪 拌 73 5 70 1

47、 17 不攪拌 70 6 70 1 27 攪 拌 73 7 70 2 17

48、 攪 拌 62 8 70 2 27 不攪拌 67━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━,7.6 正交設(shè)計實例3【例17】某化工廠為提高某化工產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率，經(jīng)分析研究決定選取的因素與水平為： 水

49、 平 反應(yīng)溫度(℃)A 反應(yīng)時間(min)B 用堿量(％)C 1 80 90 5 2 85 120

50、6 3 90 150 7 今欲通過試驗找出考察指標轉(zhuǎn)化率(越高越好)的全部因素最佳水平組合及主次順序，選用L9(34)正交表，將A、B、C分別安排在第1、2、3列上，試驗結(jié)果的轉(zhuǎn)化率(％)依次為：31，54，38，53，49，42，57，62，64，找出最佳組合。,,SPSS

51、用于交叉設(shè)計的方差分析,Analyze-----General Linear Model---Univariate------觀察指標進入Dependent List---- 處理因素和順序進入Fixed Factors---受試對象進入Random Factor ---Model---Custom—Building Terms—Main effect—處理因素、順序和受試對象選入Model 對話框----Continue----OK,

52、,拉丁方設(shè)計的方差分析,Analyze-----General Linear Model---Univariate------觀察指標進入Dependent List---- 行、列和處理因素進入Fixed Factors---Model---Custom—Building Terms—Main effect—行、列和處理因素進入Model 對話框----Continue----OK,可以先進行如下操作(SPSS11.0以上版本）

53、Data-----Orthogonal Design---Generate------Factor Name 框：輸入A因素---Add---輸入B因素---Add---輸入C因素---Add---…….------ 選中A因素---Define Value:輸入取值； 選中B因素---Define Value:輸入取值； 選中C因素---Define Value:輸入取值……. ------Replace

54、 Working data file------OK,正交設(shè)計的方差分析,,Analyze-----General Linear Model---Univariate------觀察指標進入Dependent List---- 各因素進入Fixed Factors---Model---Custom—Building Terms—Main effect—各因素及必要的交互作用項進入Model 對話框----Continue----OK,8

55、.均勻設(shè)計Uniform design,由于試驗次數(shù)太多，用正交設(shè)計仍感困難時，可運用均勻設(shè)計進行篩選試驗。試驗次數(shù)很少，但結(jié)果比較穩(wěn)定。,程序設(shè)計者杜明亮和方法指導(dǎo)者方開泰教授在一起,[例17] :阿魏酸的制備,這就是說以阿魏酸的產(chǎn)量作為目標 Y。,阿魏酸是某些藥品的主要成分，在制備過程中，我們想增加其產(chǎn)量。,全面交叉試驗要N=73=343次,太多了！有現(xiàn)成的均勻設(shè)計表，提供使用。參見:,挑選出因素和試驗區(qū)域為：原料配比:1.0

56、---3.4吡啶總量:10----28反應(yīng)時間:0.5---3.5確定了每個因素相應(yīng)的水平數(shù)為7。,“方開泰,均勻設(shè)計與均勻設(shè)計表,科學(xué)出版社(1994).”,網(wǎng)絡(luò)地址:http://www.math.hkbu.edu.hk/UniformDesing,第1步: 將試驗因素的水平列成下表：,表 11,第2步: 選擇相應(yīng)的均勻設(shè)計表.,每個均勻設(shè)計表有一個記號，它有如下的含義,Un(qs),均勻設(shè)計,試驗次數(shù),水平數(shù),因素的最大

57、數(shù),例如:,表 12,表 13,,,,表 15,表14,第3步: 應(yīng)用選擇的 UD-表, 做出試驗安排。,1. 將 x1, x2和 x3放入列1,２和3,x1 x2 x3,2．用x1的７個水平替代第一列的1到 7,1.01.41.82.22.63.03.4,3. 對第二列，第三列做同樣的替代,13 1.519 3.025 1.010 2.516 0

58、.522 2.028 3.5,4. 完成該設(shè)計對應(yīng)的試驗，得到７個結(jié)果，將其放入最后一列,表 16,第 4步: 用回歸模型匹配數(shù)據(jù),首先，考慮線性回歸模型:,這個結(jié)果與人們的經(jīng)驗不符。,,使用回歸分析中變量篩選的方法，比如‘向后法’，得到推薦的模型為：,,然后，我們嘗試用二次回歸模型來匹配這些數(shù)據(jù)：,使用‘向前’的變量選擇法，我們發(fā)現(xiàn)適宜的模型：,,,表 1.1.6: 方差分析（ANOVA） 表,[例18]

59、某醫(yī)院肝膽外科探討如何提高肝移植手術(shù)成功率,延長受術(shù)者壽命的科研工作。（其中探討心臟停搏供肝冷灌注液中擴血管藥物的篩選是一個很重要的環(huán)節(jié)。利用均勻設(shè)計綜合比較異丙腎上腺素、利多卡因、普魯卡因、硫酸鎂、硝普鈉、罌素堿6種藥物組合產(chǎn)生的作用，篩選出新型用藥方法）。,將以上6種藥物按人體常用劑量放大20-40倍,作為大鼠的相應(yīng)最大劑量：罌粟堿（X1），16mg；硝普鈉（X2），3.2mg；異丙腎上腺素（X3），20ug；利多卡因（X4

60、），1.2g；普魯卡因（X5），0.4g；硫酸鎂（X6），0.48g。,表1 均勻設(shè)計表U15(158),實驗號 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 4 7 8 11 13 14

61、2 2 4 8 14 1 7 11 13 3 3 6 12 6 9 3 9 12 4 4 8 1 13 2 14 7

62、 11 5 5 10 5 5 10 10 5 10 6 6 12 9 12 3 6 3 9 7 7 14 13 4 11

63、 2 1 8 8 8 1 2 11 4 13 14 7 9 9 3 6 3 12 9 12 6 10 10 5 10

64、 10 5 5 10 5 11 11 7 14 2 13 1 8 4 12 12 9 3 9 6 12 6 3 13 13 11

65、 7 1 14 8 4 2 14 14 13 11 8 7 4 2 1 15 15 15 15 15 15 15 15 15,,,,六種藥物按照均

66、勻設(shè)計表U15(158)分別安排到第1，2，3，4，6，8列，并去掉最后一行，實驗結(jié)果見表2。注：X1-X6六種藥，Y面積。,表2 均勻設(shè)計安排實驗分組方法及實驗結(jié)果,實驗號 X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y1 Y2 Y3 1 0.0 0.25 4.5 0.6 0.3

67、0 0.468 3.236410 0.341 1.420 2 1.3 0.75 10.5 1.3 0.18 0.432 2.987662 0.329 1.295 3 2.6 1.25 16.5 0.5 0.06 0.396 4.620745 0.785 1.730 4

68、 3.9 1.75 0.0 1.2 0.39 0.360 4.651740 0.689 1.798 5 4.2 2.25 6.0 0.4 0.27 0.324 4.232030 0.608 1.664 6 5.5 2.75 12.0 1.1 0.15 0.288

69、 3.812320 0.527 1.535 7 6.8 3.25 18.0 0.3 0.03 0.252 2.137665 0.189 0.950 8 8.1 0.00 1.5 1.0 0.36 0.216 5.276550 0.826 2.048 9 9.4 0.

70、50 7.5 0.2 0.24 0.180 4.486200 0.661 1.743 10 10.7 1.00 13.5 0.9 0.12 0.144 1.324753 0.114 0.630 11 12.0 1.50 19.5 0.1 0.00 0.108 3.603520 0.483

71、 1.484 12 13.3 2.00 3.0 0.8 0.33 0.072 6.327673 1.101 2.351 13 14.6 2.50 9.0 0.0 0.21 0.036 2.291050 0.157 1.095 14 15.9 3.00 15.0 0.7 0.