【第二节 实验研究设计】 三、常用的实验设计类型

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第二节 实验研究设计

       三、常用的实验设计类型
      (一)完全随机化设计
      完全随机化设计(completely randomized design)是一种考察单因素两水平或多水平效应的实验设计方法，又称单因素设计。该方法将同质的受试对象采用完全随机化的方法分配到各个处理组或对照组中，然后比较各组的实验效应。例如，将18名抑郁症患者按照完全随机化方法分成甲、乙、丙三组，分别给予A、B、C三种治疗方案，比较治疗后的效果。第一步，随机将18名患者从1、2、3·18进行编号；第二步，在随机数字表内任意确定一行的任意一列(例如第6行第1列)开始往后抄写18个数字，然后依次填于患者编号下面；第三步，将随机数字从小到大依次从1到18编排序号(R)；第四步，规定R值为1至6为甲组、7至12为乙组、13至18为丙组。分组情况如下表所示(表11-1)。

                                                                     

      完全随机化设计的优点是操作简单易行，易于理解和实施，适应广泛，是医学科研中最常采用的一种实验设计。缺点是直接将受试对象分组，增加了处理组内的误差，尤其是样本量较小时，各种非处理因素在各组中的分布不易达到均衡。因此，多数情况下这种设计的效率低于配对设计和配伍组设计。另外，使用完全随机化设计时尽量保证受试对象有较好的同质性，各处理组样本例数相等，这有助于提高实验效率，保证研究质量。

      (二)配对设计
      配对设计(paired design)是将受试对象按某些特征或条件配成对，再将每对中的两个受试对象随机分配到两个处理组，给予不同的处理措施。受试对象的配对特征和条件主要指能影响实验结果的一些非处理因素，如年龄、性别、体重、环境条件等。配对设计根据受试对象的不同来源，可以分为同源配对和异源配对两种类型。

      1.同源配对(homogenetic matching) 又称同体配对、自身配对，是指实验措施和对照措施均在同一受试者身上进行的一种设计。分为四种类型：1同一受试对象处理前、后的数据；2同一受试对象两个部位的数据；3同一受试对象、同一样品两种方法或仪器检测的结果；4同一方法或仪器检测同一受试对象不同标本的检测结果。同源配对由于前后变量均来自同一研究对象，所以，具有可比性最高、减少一半样本量而节省人力和物力、全部受试对象均得到了应有的治疗措施而较少引起伦理学问题等优点。但前、后对比会因研究期限须延长一倍而使得患者的依从性较难保证。并且，前后两个阶段不在同一时期，受试对象实验前后的影响因素如环境变化、自身状态变化等难以相同，容易给实验结果带来偏倚。

      2.异源配对（heterogenetic matching) 是将受试对象按照一定的特征或条件配成对，然后将每对内的两个受试对象随机分配到实验组与对照组，最后对其结果以配对分析的统计分析方法加以处理。异源配对时，将同窝别、同性别、体重近似的2只动物配成对，或者将病种、病情及其他影响控放的主要因素一致的患者配成对。

     例如，将某病16个患者按配对设计随机分配到甲、乙两组，分别给予A、B两种治疗方案比较疗效。首先，按性别相同、体重相近等要求将16名患者配成8对，并随机对每对患者进行编号，譬如第1对中的一人编为1.1，另一人编为1.2，余类推；第二步，再从随机数字表中任意指定一行的任意一列（如第2行第1列)向后抄写8个数字，然后依次填于患者编号下面；第三步，将随机数字从小到大依次从1到8编排序号（R）；第四步，规定奇数取甲乙顺序，偶数取乙甲顺序。结果如下表(表11-2)所示。

                                                                        

     异源配对的主要目的是使每对受试对象的内部，除了处理因素不同外，各主要影响因素应尽可能均衡一致。由于人为地控制了主要的影响因素，两组间具有良好的可比性。因此，异源配对设计的实验效率在多数情况下高于完全随机设计。另外，由于实验组和对照组是同期平行进行观察，可以排除时间、外界环境条件改变等因素对实验效应的干扰。因此，异源配对设计实验结论的可靠性大于自身前后配对设计。

      (三)随机区组设计
      随机区组设计(randomized block design)又称配伍组设计，是配对设计的扩大化。它是按照一定的条件，将几个条件相同或条件近似的m(m＞2)受试对象划成一个配伍组或区组，共配成n个区组，之后在每个区组内部按随机原则，将每个区组中的m个研究对象分配到m个处理组，每组分别予以不同处理措施，然后对其结果进行统计分析。适用于三组或三组以上的实验。

      例如，比较A、B、C、D四种剂量的某种药物对未成年大白鼠子宫重量的影响，试用20只雌性大白鼠，按每组用4只大白鼠、配成5个区组进行随机区组设计。第一步，先将20只雌性大白鼠进行称重，将体重相近的4只组成一个区组，共组成5个区组；第二步，对5个区组的20只大白鼠按体重由小到大依次编号为1、2、3…20；第三步，从随机数字表中任意指定一行的任意一列(如第46行第2列)开始往后抄写20个数字(如有相同则舍弃，顺延后面一个数字)，然后依次填于大白鼠编号下面；第四步，对每个区组随机数字由小到大进行排序，分别得到1至4个顺序号；第五步，确定顺序号1、2、3、4分别对应A、B、C、D四种剂量处理措施，将5个区组的序号值1、2、3、4分别分配到A、B、C、D四个处理组。结果如下表(表11-3)所示。

                                                                       

        随机区组设计实际上是配对设计的扩展，即在随机分组前先设置配伍组，配伍条件是除实验因素以外的其他主要非处理因素基本一致，这样使得每个配伍组内受试对象具有较好的同质性。因此，处理组间均衡性较好，与完全随机设计相比实验效率更高。配伍设计研究数据的统计分析也较简易，不仅可分析处理组间的差异，还可以分析各配伍组间的差异，揭示的问题比完全随机设计要多。但是，如果一个区组的观察对象发生意外，整个区组只好放弃，统计分析时比较麻烦，给实际应用带来一定的困难。

      (四)交叉设计
      交叉设计(cross-over design)是在自身配对设计的基础上发展的双因素设计，是一种特殊的自身对照设计。交叉设计是将受试对象分为两组、实验过程分为两阶段的一种设计方法，即第一组在第一阶段接受A处理、第二阶段接受B处理，第二组在第一阶段接受B处理、第二阶段接受A处理。由于处理因素A和B处于先后两个实验阶段的机会相等，因此，平衡了实验顺序的影响，而且能把处理方法之间的差别与时间先后之间的差别拆开来分析。此方法不宜用于具有自愈倾向或病程较短的疾病的研究设计。由于该设计方法前后两个阶段采用了两组不同的处理措施，交叉时要考虑两种措施之间的相互影响。当处理措施是两种药物时，为避免相互影响，两种药物治疗之间应设有适当的时间间隔，即清洗阶段。该阶段的长短取决于处理措施在体内的衰减程度，一般要求不短于药物的5个半衰期。交叉设计中，由于处理因素和实验阶段均为两个水平，故称为2×2交叉设计。若要进行三个处理因素的比较，可采用三阶段交叉设计。

      交叉设计的优点是节省样本含量，能够控制时间差异和个体差异对实验结果的影响，故实验效率较高。而且，每个受试对象都接受了不同处理措施，均衡了受试对象的利益。其缺点是每种处理措施的使用时间与实验效应见效时间存在冲突，也给实际应用带来一定困难。缩短每种处理措施的使用时间有利于控制实验周期，受试对象的依从性会更好，但缩短时间又使处理措施难以见到效果；如果要增加每种处理措施的使用时间，虽然容易观察到实验效果，但又会导致实验周期延长，使受试对象的依从性下降，继而中断实验。

      (五)析因设计
      析因设计(factorial design)又称完全交叉分组实验设计，属于多因素、多水平效应的设计方法。它是将每个处理因素的所有水平相互交叉组合在一起，总的实验数是各因素水平的乘积。析因设计不仅可检验每一因素各水平之间的效应差异，还可以检验各因素的交互作用。例如，2个处理因素同时进行实验，每个因素取2水平，则实验处理组数为2×2=4(22=4)；4个处理因素同时进行实验，如每个因素取2个水平时，实验组总数为2×2×2×2=16(24=16)。进行析因设计时，水平不宜过多，一般取2个或3个水平。具体实施步骤为：第一，确立实验的因素及其水平数；第二，确立实验总处理数；第三，确立各处理组的重复实验次数与受试对象的分配方法。以2×2析因设计为例，模式如下图所示(图11-1)：

                                                              


      上图示中，A、A，是指A因素的1水平和2水平，B、B，是指B因素的1水平和2水平。各组之间相互交叉，构成2×2有交互作用的实验设计模式。