醫(yī)學(xué)科研設(shè)計(jì)基礎(chǔ)第一次課-免費(fèi)閱讀
【正文】 理解均衡原則的一個(gè)生動(dòng)實(shí)例 ? 鏟雪比賽 ? 在一段路面質(zhì)量相同的大道上，兩組人進(jìn)行鏟雪比賽。 重復(fù)原則的實(shí)施 ?α 定得越小 ， 1β 定得越大 ，所需樣本含量就越大 。 （ 5）歷史或中外對(duì)照組 ?拿當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與歷史上或其他國家或其他地區(qū)的同類實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比較，此為歷史或中外對(duì)照，這種對(duì)照形式應(yīng)慎用。 用隨機(jī)排列表實(shí)現(xiàn)隨機(jī)化舉例 3 【例 2. 3 .3 】將 15 只兔隨機(jī)均分入三組 ， 任意指定 隨機(jī)排列表的某一行 ( 如第 18 行 ) 。 ?均衡的作用： ? 提高組間可比性，增大結(jié)論可信度。 ?實(shí)驗(yàn)效應(yīng)通常是通過一系列特定的觀測指標(biāo)來體現(xiàn)的。它涉及到實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類型、觀測指標(biāo)的性質(zhì)、有關(guān)實(shí)驗(yàn)知識(shí)和對(duì)結(jié)果可靠性的要求。 因素與水平 ?因素：影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的各種原因，統(tǒng) ? 稱為因素。 ?應(yīng)結(jié)合專業(yè)知識(shí)，盡可能選用與實(shí)驗(yàn)因素對(duì)應(yīng)的觀測指標(biāo)，要注意觀測指標(biāo)的客觀性、特異度、靈敏度。 提高均衡性的對(duì)策 ?（ 1）研究者自身應(yīng)有豐富的 ? 專業(yè)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí) ?（ 2）請(qǐng)同行專家審閱實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) ? 方案 ?（ 3）請(qǐng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專家提建議 隨機(jī)原則的實(shí)施 ?（ 1） 運(yùn)用 “ 隨機(jī)數(shù)字表 ” 實(shí)現(xiàn)隨 ? 機(jī)化 ?（ 2） 運(yùn)用 ” 隨機(jī)排列表 ” 實(shí)現(xiàn)隨 ? 機(jī)化 ?（ 3） 運(yùn)用 ” 計(jì)算機(jī)產(chǎn)生偽隨機(jī) ? 數(shù) ” 實(shí)現(xiàn)隨機(jī)化 用隨機(jī)排列表實(shí)現(xiàn)隨機(jī)化舉例 1 【例 2. 3 .1 】將 10 只小鼠隨機(jī)地均分到甲 ( 實(shí)驗(yàn)組 ) 、乙 ( 對(duì)照組 ) 兩組中去。 【分析與解答】將 15 只兔編成 1 ～ 15 號(hào) ， 舍去指定 行中 15 ～ 19 的隨機(jī)數(shù)字 ， 剩下的依次抄錄在 15 個(gè)編 號(hào)之下 ， 并事先規(guī)定遇隨機(jī)數(shù) 0 ～ 4 、 5 ～ 9 、 10 ～ 14 的兔分別進(jìn)入甲、乙、丙組。其對(duì)比的結(jié)果僅供參考，不能作為推理的依據(jù)。 所謂先驗(yàn)知識(shí) ， 就是根據(jù)專業(yè)知識(shí) 、文獻(xiàn)資料或預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得的由樣本推斷總體的一些信息 ，如：已知 δ( 最大容許誤差或差值 )、 σ( 標(biāo)準(zhǔn)差 )等 。一切自然條件都完全相同，兩組人數(shù)一樣多。 因?yàn)楹芏鄦栴}是少數(shù)人竭盡全力想考慮 ，但又很難考慮周全的 ， 此時(shí) ， 充分發(fā)揮具有各種知識(shí)結(jié)構(gòu)和背景的人的作用 ， 群策群力 ， 方可有效地提高實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案的均衡性 。 所謂精度要求 ， 通常指事先規(guī)定允許犯 Ⅰ 型 (或假陽性 )錯(cuò)誤的概率 α 、 檢驗(yàn)功效或稱把握度 1β( 這里 β 為允許犯 Ⅱ 型(或假陰性 )錯(cuò)誤的概率 )。 （ 4）實(shí)驗(yàn)對(duì)照組 ?當(dāng)某些處理本身夾雜著重要的非處理因素的作用時(shí)，僅有空白對(duì)照是不能說明問題的，還需設(shè)立僅含該非處理因素的實(shí)驗(yàn)組，此為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組。
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