试验设计研究生08.6.16.ppt

分析： 本例取单侧检验 　， ， 又知 ， 。由标准正态分布表查出单侧界 值 , 单侧 ，代入公式： 所以，每组至少需要44例。 配对（自身）均数比较： 　 例5、已知血吸虫病人血红蛋白平均含量为9g/100ml, 标准差为2.5 g/100ml，现研究呋喃丙胺治疗后能使血红蛋白量增加，规定治疗前后血红蛋白量升高2 g以上者为有效，升高1 g以下者为无效，求在显著水平是0.05，设计成功率为90%，问应治疗多少人？ 分析：因为本例只计算有效，所以用单侧检验，δ= 2-1 = 1　g/100ml、S=2.5　g/100ml、2α=0.10、2β= 0.20 ，查表t2α = 1.645 ， t2β= 1.282 代入公式： n = ( (t2α + t2β)s/δ)2 　　 =（（1.645+1.282）2.5/1）2 　　 = 53.5 ＝54 　 故可认为需要治疗54人，如该药确实有效，则有90%（1-β）的把握可得出有差别的结论。 总体率调查： 例6、 高血压的患病率为8%，研究者欲了解某地高血压的患病率。并希望误差不超过2%，问需要调查多少人？ 分析：取α=0.05（双侧检验） uα = u0.05 = 1.96，δ= 0.02， P = 0.08 代入 n = ( uα /δ)2 P（1-P） 　= （1.96/0.02）2　0.08（1-0.08） 　= 706.8 　≈ 707 至少需要调查707人 1. 看资料类型 2. 看分布特征 处理原则： 计量资料与计数资料的相对性 （计量——计数） 正态分布与偏态分布的关系 （偏态——正态） （3）、计量资料统计方法应用 统计学方法运用前提 注意：t检验与方差分析的区别 比较的内容 t检验 方差分析加q检验 资料的利用率 低：每次仅用两组 高：每次要用全部数据 对原试验设计的影响 残：割裂了整体设计 全：于原试验设计呼应 犯假阳性错误的概率 大：1-（1-0.05）n 小：α= 0.05 结论的可靠性 低：统计量的自由度小 高：统计量的自由度大 df=n1+n2-2 组内误差的自由度 多因素分析科研设计时的问题 1、样本含量 研究因素越多，样本含量越大，样本含量至少是研究因素的 5 - 10倍。 2、主要因素 设计时为防止主要因素或指标遗漏，尽可能多观察几个因素或指标。 （4）、实验设计中常见的错误 　　　 某人在研究某药物的治疗铅中毒的驱铅效果时，设计了如下的实验。 30名铅中毒工人脱离现场后住院住院治疗的结果 观测指标 治疗前 治疗后 血铅(mg/L) 0.181 ? 0.029 0.073 ? 0.019 尿铅 (mg/L) 0.116 ? 0.009 0.087 ? 0.010 错误分析 本研究试图利用前后对照来说明此药的驱铅效果，统计分析的结果清楚的显示两组之间的差别具有非常显著性。但不能说明此药具有驱铅作用，因为脱离现场后即使不治疗亦有尿铅排出，实际上此研究成了具有假对照的研究。 　 有人在研究耐力训练与提高战士体质的关系时，设计了如下的实验：以血乳酸为主要观察指标，用20名连队的战士按训练方案进行耐力训练，以机关同龄的20名战士为对照，对照组进行日常活动，观察经4周训练后，两组战士进行一定量的运动时血乳酸的变化。 两组战士训练前后血乳酸（mg/L）观测结果 组 别 训练前 训练后 训练组 38.2 ?3.5 33.1 ?3.1 ** 对照组