生物医学实验设计.ppt

偏 倚（bias） 四、误差和偏倚 偏倚 偏倚的概念及种类 在实验过程中由于某些非实验因素的干扰 所形成的系统误差。 种类 选择性偏倚（selection bias) 测量性偏倚（measurement bias) 混杂性偏倚（confounding bias) 选择性偏倚 选择性偏倚的概念及其防止措施 由于纳入观察对象的方法不正确而产生的偏倚。 防止措施 正确拟定观察对象的纳入和排除标准 采用分层抽样的方法 正确设立对照组 贯彻随机化原则 测量性偏倚的概念 测量性偏倚 在实验过程中对研究对象进行观察 或测量而造成的偏倚。 导致测量性偏倚常见因素 依从(compliance)和非依从(noncompliance) 常 见 因 素 沾染(contamination) ：使差异缩小 干扰（co-intervention)：使差异扩大 失访：失访率＜20% 检查结果和诊断结果的不一致（disagreement) 可采用Kappa检验进行一致性判断 观察记录的失误 规定记录的方式、时间、记录本、 记录人员、定期检查可避免 心理因素的干扰 测量性偏倚的防止措施 单盲法 双盲法 三盲法 防止措施 盲法（blind method) 签订实验合同 检查实验对象的依从性情况 注意医德 定期检查研究记录 提高诊断一致性 严格实验设计和实验操作 混杂性偏倚的概念及其防止与控制措施 混杂性偏倚 在总结分析阶段，由于某些非实验因素与实验因素同时 并存的作用影响到观察结果，造成混杂性偏倚 防 止 与 控 制 措 施 严格实验设计，精选研究对象 贯彻随机原则 分层分析 多因素分析 第五节 样本含量的估计 影响样本含量估计的因素 1. 第一类错误概率的大小?。?越小所需样本含量愈多， 2. 检验功效(1??)或第二类错误概率的大小? 检验功效愈大，第二类错误的概率愈小，所需样本含量愈多。 3. 容许误差 容许误差愈大，所需样本含量愈小。 4. 总体标准差?或总体概率? ?反映资料的变异度。?愈大，所需样本含量自然愈多。总体概率?越近于0.50，则所需样本含量愈多。 样本含量估计的方法 样本含量的估计方法： 查表法：查有关样本含量表， 计算法：根据假设检验的公式反推。 ①样本均数与总体均数比较（或配对比较） 例：用某药治疗矽肺患者，估计可增加尿的排出量，标准差89.0mmol/L,要求以α=0.05，β=0.10的概率，能够辨别出尿的排出量平均增加35.6mmol/L，需观察多少例矽肺患者？ ②两样本均数比较 A、两样本含量相等 例：A、B两种处理的动物冠状静脉血流量实验，A处理平均增加血流量1.8ml/min， B处理平均增加血流量2.4ml /min，已知两处理标准差相等，均为1.0ml/min,α=0.05β=0.10，要得出两处理有差别的结论，需观察多少实验动物？ 例、用新药降低高血脂患者的胆固醇，研究者规定试验组与对照组（安慰剂）相比，平均降低20㎎/L以上，才有实际推广应用价值。以参考文献中得知胆固醇的标准差为30㎎/L。规定单例α=0.05，β=0.10，要求估计样本含量。 若有条件做到两组例数相等，则： 例：研究碳酸铝对白细胞减少症的治疗效果，已知患者白细胞数治疗后比治疗前平均增加了109/L，标准差为1.2×109/L。规定α=0.05（双侧检验），β=0.10，求样本含量。 实验设计（ Designing Experiments ） 内容提要 第一节 实验设计的基本要素 第二节 实验设计的基本原则 第三节 常用的实验设计方案 第四节 误差和偏倚 第五节 样本含量的估算 第六节 临床试验设计 设计 实验设计 调查设计 专业设计 统计设计 专业设计 统计设计 第一节 实验设计的基本要素 实验设计三要素： 受试对象(object) 处理因素(treatment) 实验效应(experimental effect) 1、受试对象 受试对象或称研究对象是处理因素作用的客体，是根据研究目的确定的研究总体。 研究目的不同, 医学研究的对象可以是人、动物和植物，也可以是某个器官、细胞和血清等生物材料。 按试验对象，实验可以分为三类： 动物实验(animal experiment), 其受试对象为动物； 临床试验(clinical trial), 其受试对象通常为患者； 现场试验(field trial), 其受试对象通常为正常人群。 受试对象应作