第八课实验设计精要.ppt

设计临床研究时，需要注意下列问题： 1.避免偏倚（bias） 2.避免系统误差 （systematic error, 可使用对照组controls） 3. 适当的精密度 (precision) 4. 选择合适的实验对象 5. 简单明了和对称性 (simplicity and symmetry) 第八章 实验中的设计 平行设计（parallel designs） 在平行设计中，研究两种以上的药物，把病人分成相同数的组，随机地给一组的病人两种药物之中的一种。 例1.今欲研究一种药物对高血压病人降低血压的效应，采用了比较这种药物对一组病人产生的响应和一种安慰剂对另一组病人响应的方法。现有20个病人参加这个研究，随机地给两组中每组指定10个病人，一组指定所观察药物的处理，一组指定安慰剂的处理。实验测试结果见下表，试分析两组数据有无显著性差异。 安慰剂 有效药物 病人编号 血压(mmHg) 病人编号 血压(mmHg) 背景 处理后 扣除背景 背景 处理后 扣除背景 1 156 160 4 3 154 120 -34 2 152 144 -8 4 150 142 -8 6 164 170 6 5 156 136 -20 7 146 130 -16 9 156 130 -26 8 154 158 4 10 174 146 -28 11 146 140 -6 12 176 156 -20 14 186 180 -6 13 190 180 -10 16 180 190 10 15 182 150 -32 17 180 176 -4 18 192 162 -30 20 192 204 12 19 168 144 -24 这个设计相当于方差的单因素分析，或者在两种处理方法的情况下，相当于双独立数组的t检验。 可用两种处理方法比较它们的响应值与背景之差。 交叉设计(crossover designs) 交叉设计的方法特别适合于作生物利用度/生物等效性的研究。 参加研究的人在不同的时刻分别接受单剂量的或多剂量的试验制品和参比的制品，并随机地指定其可能服用这两种制品的次序。通过分析可得到的体液样品中药物及其代谢物的浓度，并从所得的浓度-时间曲线中求出的药代动力学参数。然后对这些药代动力学参数进行统计分析，以便确定从试验制品和参比制品是否得到了可比较的数值。 如4个研究对象服用四种药物，可以设计成下表： 研究对象 第一次 第二次 第三次 第四次 1 A B C D 2 B C D A 3 C D A B 4 D A B C 生物利用度研究中的方差分析需要经常考虑以下变异因素： 序列（即分组或次序），表示药物A在药物B前面服用作为一组，药物B在A前面服用作为另一组之间的差异； 实验对象，如上可分为两种序列用药的两块； 周期，表示不管哪个受试者在实验的第一周期服药后得到的结果作为一组，与实验的第二周期服药后得到结果作为另一组之间的差异； 处理（即药物或配方）。 例2. 单服药物生物利用度研究。从比较药物A和B的生物利用度中得到的数据如下表，试进行分析。 AUC lnAUC 达峰浓度 达峰时间 研究对象 序列 A B lnA lnB A B A B 1 AB 220 179 5.39 5.19 23 20 3 8 2 BA 217 122 5.38 4.80 30 10 10 4 3 AB 195 151 5.27 5.02 17 10 12 4 4 AB 94 131 4.54 4.88 23 15 5 3 5 BA 215 187 5.37 5.23 13 21 12 6 6 BA 201 158 5.30 5.06 10 19 6 2 7 AB 177 211 5.18 5.35 23 9 5 10 8 BA 173 125 5.15 4.83 27 10 3 9 9 BA 182 88 5.20 4.48 33 13 8 10 10 AB 205 179 5.32 5.19 28 9 8 11 11 AB 176 182 5.17 5.20 11 12 13 12 12 BA 111 131 4.71 4.88 23 23 4 5 以AUC为例，如不考虑周期残差平方和的存在，对上表的AUC项下的两列原始数据进行无重复的双因素方差分析，得到的ANOVA表如下： 方差分析 差异源 SS df MS F P-value F crit 行 20685.83 11 1880.53 1.932202 0.144901 2.817927 列 4320.167 1 4320.167 4.438873 0.058896 4.844338 误差 10705.83 11 973.2576