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交互作用:
当一个因素的单独效应随另外一个因素水平的变化而变化,且变化的幅度超出随机波动的范围时,称该因素间存在交互作用
效度通常是指问卷的有效性和正确性,亦即问卷能够测量出其所欲测量特性的程度
内容效度是指问卷内容的贴切性和代表性,即问卷内容能否反应所要测量的特质,能否达到测验目的,较好地代表所欲测量的内容和引起预期反应的程度
结构效度又称构想效度,是指问卷对某一理论概念或特质测量的程度,即某问卷测验的实际得分能解释某一特质的程度
信度主要是指问卷是否精准。
信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性,其目的是如何控制和减少随机误差
医学科研的任务
1.揭示人体生命本质及疾病发生、发展的现象和机制。
2.认识人与环境的相互关系。
3.认识健康与疾病相互转化的客观规律。
4.用理性的方法去整理感性的材料,从而为防治疾病、提高健康水平提供技术、方法和手段。
医学科研的特征1、探索和创新性;
2、是一个具体的、可操作的能够实现的研究计划;
3、应提出假说,并有严格的设计;
4、具有时限性;
医学科研的分类
1.按照科技活动的类型
基础研究、应用研究、开发性(发展)研究
2.按学科分类(知道)
医学科研的三大要素
被试因素(处理因素)、受试对象(研究对象)、试验效应
如何处理非被试因素:
(知道)
⑴确定被试因素的同时,还须明确哪些是非被试因素。
⑵将非被试因素,作为误差来源严格控制。
减小非被试因素影响。
⑶不能减小的非被试因素应使试验组与对照组保持均衡一致。
因素与水平的组合(会判断)
⑴、单因素单水平⑵、单因素多水平⑶、多因素单水平⑷、多因素多水平
确保被试因素被施加(选择)
确保被试因素被施加是保证实验结果准确的重要环节。
为此要考虑到以下方面:
①被试因素如药物注射法较易控制,但要注意取量的准确性。
②对口服被试药物,病人是否真正服用试验药物,应以观察者亲眼见到受试对象服下为准。
③在动物实验中,慢性实验应当采用空腹灌胃,急性实验最好采用十二指肠给药。
受试对象的确定(取决于试验目的)
医学科研的受试对象(object):
人或动物,植物(药物研究)。
根据具体情况可采用整体作受试对象,在体内进行试验;
也可采用器官、组织、细胞、亚细胞或分子作为受试对象,在体外进行试验;
也可采用先体内后体外的方式进行试验,这类试验属半体内试验
受试对象的条件
①必须对被试因素敏感②反应必须比较稳定
一般试验首先选择中青年人作为受试对象,只有肯定疗效后才能扩大到儿童与老年进行观察。
科研指标的要求:
⑴指标的关联性;
⑵指标的客观化;
⑶指标的灵敏度;
⑷指标的可用性;
⑸测定的精确性
精确性包括:
指标的精密度与准确度。
从科研的要求来看,第一位必须准确,第二位要求精密。
既准确又精密最好,准确但精密度不很高尚可,但精密度高而准确度差则不行。
科研设计的基本原则
1.对照原则设立对照要求:
①均衡②同步③专设
2.随机原则
3.均衡原则
4.重复原则
对照的几种形式
1、空白对照2、实验对照3、安慰剂对照4、标准对照5、历史对照与正常值对照
6、阴性对照与阳性对照
重复原则设计样本数时要考虑的因素
1、处理的效果;
2、实验误差;
3、资料性质:
等级分组>
计数资料>
计量资料的样本量
均衡性检查
例如,比较复方青黛与马利兰对慢性粒细胞白血病的疗效,预定观察20例,每组10例,按完全随机已收治17例。
若性别、年龄、病情与病程是其主要影响因素,则按此进行均衡性检查。
∑di=12
检查结果不平衡指数∑di较大,故随后继续进来的病例应当以使∑di减少为原则。
如新来一位符合受试条件的本病患者系男性青年,病情较重,确诊已达1年半。
若将此患者分至马利兰组,则∑di增至16,
若将其分至复方青黛组,则∑di减至8,故应将此患者分至复方青黛组。
医学研究中常用的实验设计方法有
1.完全随机设计;
2.配对设计;
3.随机区组设计;
4.拉丁方设计;
5.析因设计;
6正交设计
完全随机化分组方法
1.将受试对象依次编号;
2.用抽签法、随机数字表法、随机排列表法把受试对象随机分配到各处理组中去
样本例数≤20,使用随机排列表
样本例数>20,使用随机数字表
方法一、随机数字表法分组
例1试将性别相同、体重相近的18只实验动物等分到A、B两组。
1.将动物依次编号1,2,….n
2.从随机数字表中从任一数字开始向任一方向查出n个随机数字,依次抄录于动物编号下面
3.按预先规定,将随机数字为偶数者分入A组,为奇数者分入B组
4.组间调整
组间调整:
接着摘抄一个随机数字,96,除以10的余数为6,故把12号动物分至A组中。
方法二、随机排列表法分组
1.将实验动物编号。
2.查随机排列表:
随机指定第6行,舍去18~19字,将0~17之间的数字依次录于动物号下。
3.预先规定,将随机数字为0~8者分入A组,9~17者分入B组。
编 号123456789101112131415161718
随机数
组别
例2试将性别相同、体重相近的30只实验动物等分到A、B、C三组。
3.求出每个随机数字被3除后的余数
4.按预先规定,将余数为0者分入A组,为1者分入B组,为2者分入C组。
5.组间调整
1.从随机数字表中接着查一随机数字,77,除以12,余5;
则将A组中的第5只“11号”分至C组;
2.从随机数字表中接着查一随机数字,04,除以11,余4,则将A组中的第4只“10号”分至C组;
3.从随机数字表中接着查一随机数字,74,除以11,余8,则将B组中的第8只“20号”分至C组;
各组接受何种处理也要随机化。
完全随机设计分析方法(计量资料)
①两个处理组为小样本时,可以考虑两个样本均数比较的t检验或秩和检验(Wilcoxon两样本比较法)。
②两个处理组为大样本时,可以用两个样本均数比较的u检验。
③多个处理组时可以考虑单因素方差分析或秩和检验(KruskalWallis法)。
完全随机设计分析方法(计数资料)
①当研究分为两组时,可以考虑两个样本率比较的u检验、χ2检验或Fisher’s精确概率法。
②当研究分为多组且观察指标无序时,可采用χ2检验。
③当研究分为多组且观察指标有序时,秩和检验(KruskalWallis法)或ridit分析。
完全随机设计优缺点
优点:
1.简单易行。
2.实验中个别发生意外情况对实验结果影响不大。
缺点:
1.一次实验只能分析比较一个因素的实验效应。
2.没有控制混杂因素在各组的影响,实验效率较低。
3.要求样本含量相对较大
配对设计
例3将样本中20例受试对象按性别相同、年龄、工作性质相近者配成对子,共10对。
用随机排列表将每对中的两个受试对象随机分配到甲、乙两个处理组中。
1.先将10对受试者编号,如第一对第1受试者编为1.1,第2受试者编为1.2,余仿此。
2.再随机指定随机排列表第2行,舍去10~19之间的数字,并规定单数取甲、乙顺序,双数取乙、甲顺序。
例:
如何将12对大鼠随机分配到两个不同处理组中?
配对设计数据分析
效应指标为数值变量
参数检验:
配对t检验(差值t检验);
非参数检验:
Wilcoxon符号秩和检验;
效应指标为分类变量
配对四格表(2×
2列联表)χ2检验。
优缺点
提高组间均衡性和统计效率,减少抽样误差;
样本含量较小;
统计分析方法简单。
设计复杂;
配对失败或配对欠佳时,会降低实验效率;
观察对象要经过挑选,易损失样本含量;
延长实验时间,对子间的条件易发生变化。
随机区组设计
例4将21只小白鼠随机分组,分别接受A、B、C三种处理。
1、21小白鼠编成7个配伍组,每个配伍组3只小白鼠。
1~3号为第1配伍组,4~6号为第2配伍组,余类推。
2、查随机排列表,随机指定7行,如第2~8行,在每行只取随机数1~3,其余数舍去,依次标于各配伍组的受试者编号下。
3、预先规定随机数字为1划入A组,为2划入B组,为3划入C组。
随机区组设计资料通常采用方差分析来处理
随机区组设计优缺点
1、处理组间的可比性更强;
2、增加了区组信息,实验效率较高;
1、受配伍条件限制,样本难获得;
2、分组较繁,要求单位组内实验单位数与处理数相同,有时实际应用有一定困难;
3、实验结束若有数据缺失,统计分析较麻烦。
拉丁方设计步骤
1、根据因素的水平数选定拉丁方表。
2、将选定拉丁方表随机化,即行、列交换。
3、规定行、列、字母代表的因素和水平。
4、按照拉丁方阵进行试验。
例5研究蛇毒的抑瘤作用,拟将四种瘤株匀浆接种小白鼠,一天后分别用四种不同的蛇毒成份,各取四种不同的剂量腹腔注射,每日一次,连续十天,停药一天,解剖测瘤重。
试作拉丁方设计。
规定:
字母为瘤株,行为剂量,列为成份
比较甲、乙、丙、丁、戊5种药物给家兔注射后产生的皮肤疱疹大小,用5只家兔实验,每只家兔有5个部位供注射,不考虑交互作用,试作实验设计。
药物5种:
甲、乙、丙、丁、戊
家兔5个:
1、2、3、4、5
部位5个:
Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ
1.选5×
5基本拉丁方
2.随机排列拉丁方的行例如,读取5个两位数的随机数,设为66,05,32,88,92,则R=3,1,2,4,5即先第3行和第1行对调,然后第2行和第4行对调。
3.随机排列拉丁方的列
如读取四个两位数的随机数,设为53,85,39,97,13则R=3,4,2,5,1。
可做如下变换:
4.随机分配处理因素(字母)
如读取5个两位随机数10,28,81,47,20,则R=1,3,5,4,2
ABCDE
13542
甲丙戊丁乙
按随机排列后的拉丁方的行、列、字母分别安排家兔、部位和药物,实验方案如下:
正交互效应(协同作用):
两因素的联合作用大于其单独作用之和。
负交互作用(拮抗作用):
两因素的联合作用小于其单独作用之和。
一级交互作用(A×
B,A×
C,A×
D,B×
C,B×
D,C×
D)
二级交互作用(A×
B×
D,A×
C×
三级交互作用(A×
该设计的特点:
在一个实验设计里,既可分析因素的单独作用,又可分析其交互作用。
拉丁方是如何体现实验设计原则的?
1、对照原则:
各字母间体现各处理间相互对照
各行、列的水平数间体现相互对照。
2、随机原则
对拉丁方基本型,可进行任意整行或整列的变换,体现了随机原则。
3、均衡原则:
每个字母在每一行每一列均出现一次,体现了均衡原则。
4、重复原则:
每个格子可同时安排多个受试对象。
拉丁方设计优缺点
拉丁方设计可以看成是纵横两相皆为配伍组,可以用较少的重复次数,获得较多的信息,统计效率更高。
要求各因素的水平数必须相等且无交互作用,实际应用中有一定局限性。
2×
2析因设计
2即2个因素、2个水平;
共4种组合。
如:
12例缺铁性贫血病人的疗效观察,分为4组,给予不同治疗,一个月后检查各组病人红细胞增加数(百万/mm³
)
第一组一般疗法
第二组一般疗法+叶酸
第三组一般疗法+铁剂
第四组一般疗法+叶酸+铁剂
设:
叶酸为A因素,2水平,A1为不用,A2为用叶酸;
铁剂为B因素,2水平,B1为不用,B2为用铁剂;
共有4个交叉组:
第一组:
A1B1第二组:
A2B1
第三组:
A1B2第四组:
A2B2
每组观察三个病人,观察结果见下表:
从结果可看出:
不用B药时:
用A药可平均增加红细胞1.2-0.8=0.4
用B药时:
用A药可平均增加红细胞2.1-1.0=1.1
可看出B因素在不同水平下,用A药和不用A药平均增加红细胞数是不同的,其相差为:
1.1-0.4=0.7
这就是两药的交互作用,即协同作用,析因设计的统计分析
判断实际上交互作用是否存在,需要方差分析
总变异:
A+B+A×
B+误差变异
ss总∑x²
-c=3.0425;
C=(∑x)²
=19.5075
ssA=5.4²
+9.9²
-c=1.6875
ssB=6.0²
+9.3²
-c=0.9075
ssA×
B=〔(2.4+6.3)-(3.0+3.6)〕²
=0.3675
VA=A的水平数-1
VB=B的水平数-1
VA×
B=VA×
VB
结论:
A、B两药均有效,且两药间具有协同作用。
研究者将32名高脂血症患者,采取完全随机的方法分配到以上4种不同处理组中,每组8人(每组处理重复8次),治疗前及治疗一个月后测量各组患者的血清胆固醇(mg/dl),疗效指标为血清胆固醇下降值,结果见表。
接受四种不同疗法患者血清胆固醇下降值(mg/dl)
2析因设计资料分析为便于分析因素的主效应及其交互作用,常将资料整理成表的形式.
(1)主效应某一因素水平变化所产生的效应变化称为主效应。
甲药的主效应可看成用甲药的平均效应与不用甲药的平均效应之差。
上表所示,用甲药平均效应(12.38+43.13)/2=27.76,不用甲药平均效应(8.25+20.25)/2=14.25,甲药主效应=27.76-14.25=13.51,用甲药比不用甲药患者平均下降13.51。
同理,用乙药(20.25+43.13)/2=31.69,不用乙药(8.25+12.38)/2=10.32,乙药主效应=31.69-10.32=21.37,用乙药比不用乙药患者平均下降21.37。
需检验甲、乙两药的主效应是否由于抽样误差造成的可用方差分析。
(2)交互作用由上表可知,不用乙药时(固定B因素在1水平),用甲药效果(A2)为12.38,不用甲药效果(A1)为8.25,两者之差为12.38-8.25=4.13,用乙药时(固定B因素在2水平),用甲药效果(A2)为43.13,不用甲药效果(A1)为20.25,两者之差为43.13-20.25=22.88,交互作用为22.88-4.13=18.75,可见甲药的效果是随着乙药的不同水平而变化,用乙药使甲药的疗效增加。
由上表可知乙药的效应也随着甲药的用与不用而有所改变,用甲药能使乙药的疗效增加。
若这种影响超出随机变化的范围(方差分析),可认为两药存在交互作用。
问题:
欲比较不同缝合方法及缝合后时间对轴突通过率的影响,试做析因分析。
A因素为缝合方法,有两水平
A1:
外膜缝合
A2:
束膜缝合
B因素为缝合后时间,有两水平
B1:
缝合后1个月
B2:
缝合后2个月
试验结果为:
家免神经缝合后的轴突通过测量(计量资料)
3×
几个因素?
各多少水平?
多少组合?
设计模型是?
能分析那些内容?
用于有四个因素,其中三个因素有2个水平,一个因素有3个水平,共24个组合,设计模型如下:
析因设计优缺点
1、全面高效性
2、以最小的试验次数探讨各因素不同水平的效应,同时可以获得各因素间的交互作用
1、工作量较大2、设计和统计分析复杂3、众多交互效应的解释困难
正交表的表示形式
正交表的表示形式是
L试验次数(水平数因素数),L是正交表的代号。
例如:
L8(27),就表示7个因素,各取两个水平,共进行8次试验。
正交表特点
1、正交性:
各水平在各列中出现的次数相同
2、均衡分散性:
任意两列各水平的搭配均衡
3、齐同可比性:
在对比某列因素的各水平效果差异时,由于其他列因素的各水平出现的次数都是相同的,从而最大限度地排除了其它因素的干扰,使对比条件具备齐同可比性。
4、可分析因素间的交互作用
正交表的选择
1、选择因素:
尽量包括全部有关因素
2、确定水平数:
主要因素水平数多些
3、确定试验次数:
尽力而为:
试验次数多比次数少的样本代表性强。
4、重复:
将正交表的每个试验号重复n次目的是减少试验误差。
统计分析方法
1、直观法:
把评价指标最好的试验号配方定为最优方案。
2、极差法:
以各因素各水平极差值的绝对值从大到小排序,即可获得各因素的主次顺序,再选各因素的最大值的平均值作为最优水平。
3、方差分析法
实例
1)试验目的:
确定某抗放射病有效药物的较优给药条件,以大鼠的存活天数作为评价指标。
(2)选正交表:
研究者提出制剂(A)、剂量(B)、途径(C)、时间(D)4个考察因素,各有两个水平,并考虑A×
B、A×
C及B×
C3对交互作用,选定L8(27)正交表,即通过8次试验考察4因素3个交互作用、各自两水平。
抗放射线药实验考察的因素与水平
(3)结果分析:
①直观法:
从抗放射病药实验方案及实验结果可见存活30天为最大值,确定第7号动物的给药条件最优,即A2B2C1D1是最优配方。
②按抗放射病药实验方案及实验结果中R值的绝对值自大至小排列,A﹥C﹥D﹥A×
B(A×
C)﹥B﹥B×
C从而得到各因素的主次顺序。
对比各因素k1与K2,以大值定为最优水平,得到A2C1D2B2为最优条件,它不包括在1~8号动物方案内。
抗放射病药实验方案及实验结果
方差分析表
研究者欲分析A、B、C、D四个因素的效应,并根据专业知识欲了解胆酸与胆固醇的交互作用(A×
B)、胆酸与猪油的交互作用(A×
C)、胆固醇和猪油的交互作用(B×
C)。
L8(27)正交表的交互作用表
该实验L8(27)正交表的表头设计为:
列号1234567
因素ABA×
BCA×
CB×
CD
无空列,需通过重复实验获得误差均方的估计
常用医学实验设计方案
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