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相似文献
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1.
本文目的是全面介绍与试验设计类型有关的概念以及学习和掌握试验设计类型知识的意义。通过介绍"研究类型、设计类型、比较类型和资料类型"的概念、临床试验研究中常见试验设计类型的实例并从不同角度来划分设计类型的思路,读者能够比较全面和深刻地把握设计类型的要领。本文首次将多因素设计类型归纳为"伴随式多因素试验设计"与"统筹式多因素试验设计"两大类,极大地方便了广大科研工作者结合自己的科研实际,合理选定并规划出所需要的多因素试验设计类型。  相似文献   

2.
本文目的是介绍一种无法考察交互作用的多因素设计类型,即交叉设计。通过详细介绍与交叉设计类型对应的"主要内容""操作方法"和"设计变形",全面展示了这种设计类型的核心内容、要领和注意事项,为用户正确、合理地选用交叉设计类型创造了有利的条件。  相似文献   

3.
本文目的是介绍一种无法考察交互作用的多因素设计类型,即嵌套设计。通过介绍四个具体实例,总结出两种不同的嵌套设计:(1)试验因素之间具有自然属性上的嵌套关系;(2)试验因素对评价指标的影响存在主次关系。通过对实例的解读,揭示嵌套设计具有一个其他多因素设计所缺乏的明显特点,即因素的水平是"纵向连接"而不是"横向组合"的;并从正确合理应用的角度考量,指出了使用嵌套设计时应注意的事项。  相似文献   

4.
本文目的是介绍一种可以考察各级交互作用的多因素设计类型,即析因设计。通过介绍两个实际例子,总结出析因设计的八个特点及优点、缺点。针对实际应用时可能面临的情况或问题,人们可能会对析因设计进行改造,由此产生了析因设计的三种变形,即"含区组因素的析因设计""分式析因设计"和"多因素非平衡组合试验"。最后一种情形,是实际工作者常会使用的,但在对定量评价指标进行差异性分析时需要对原先的分组进行合理拆分,再进行恰当的组合,构造出多种标准的设计类型,以利于分析者选择正确的统计分析方法。  相似文献   

5.
本文目的是以提纲挈领的形式呈现临床试验设计之要览。首先,扼要介绍了临床研究类型和临床试验设计类型。第二,介绍了新药临床试验研究的分期和比较类型。第三,重点阐释了新药临床试验设计的核心内容,即(1)严格遵守临床试验研究方面的法律、法规、规范、原则和指南;(2)严格遵守医学伦理道德;(3)严格把握临床试验的"三要素";(4)严格遵循临床试验的"四原则";(5)合理选定临床试验"设计类型";(6)合理选定临床试验"比较类型";(7)制订并落实"标准操作规程";(8)制订并落实"质量控制策略"。  相似文献   

6.
在前两期讲座中,我们主要介绍了几种单因素设计类型,包括单组设计、配对设计、成组设计、单因素多水平设计,重点阐述了各设计类型的定义、形式、特点、应用场合以及具体实施,并用实例加以演示。它们共同的特点在于每个试验设计类型都只涉及了一个试验因素,但许多科研工作者都面临过下面的问题,试验需要考察的因素为两个甚至超过两个,这时,我们之前介绍的试验设计类型不足以解决类似的问题,那么究竟要采用何种试验设计类型?我们将从本期讲座开始进行重点讨论。  相似文献   

7.
当试验中涉及一个试验因素和两个区组因素时,若因素之间不存在交互作用或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且,特定试验条件(通常为各因素不同水平的一种组合)下试验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,此时,根据试验因素的水平数目多少,可以考虑选用“交叉设计或拉丁方设计”两种设计之一。在上一期讲座中,我们向读者介绍了三阶段交叉设计和3×3交叉设计这两种设计类型,重点阐述了两种设计类型的定义、形式、特点、应用场合以及具体实施,并用实例加以论证。  相似文献   

8.
如何选择合适的试验设计类型(五)   总被引:1,自引:0,他引:1  
当试验中涉及两个因素时,若两因素之间不存在交互作用或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且,特定试验条件(通常为各因素不同水平的一种组合)下试验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,此时,可以选用"随机区组设计、平衡不完全随机区组设计、具有一个重复测量的单因素设计、无重复试验双因素设计和两因素嵌套设计"五种设计之一.在上一期讲座中,我们向读者重点介绍无重复试验双因素设计和两因素嵌套设计这两种设计类型,重点阐述了两设计类型的定义、形式、特点、应用场合以及具体实施,并用实例加以论证.试验中所涉及到的两个因素都是试验因素,仅当有预试验表明两个试验因素之间的交互作用无统计学意义,且相同试验条件下定量观测指标的取值离散度很小时,此时,可采用无重复试验双因素设计;试验因素对观测结果的影响有主次之分,或者试验因素之间存在自然属性上的嵌套关系,上层因素对观测结果的影响大于下层因素时,采用两因素嵌套设计较为适宜.  相似文献   

9.
当试验中涉及两个因素时,若两因素之间不存在交互作用或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且,特定试验条件(通常为各因素不同水平的一种组合)下试验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,此时,可以选用“随机区组设计、平衡不完全随机区组设计、具有一个重复测量的单因素设计、无重复试验双因素设计和两因素嵌套设计”五种设计之一。在上一期讲座中,我们向读者重点介绍了随机区组设计、具有一个重复测量的单因素设计这两种设计类型,重点阐述了两设计类型的定义、形式、特点、应用场合以及具体实施,并用实例加以论证。  相似文献   

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本文旨在介绍两种多因素试验设计方法,即正交设计与均匀设计。由于析因设计中的试验点数目过多,在既要较少试验点数目,又要能比较准确地揭示多因素对评价指标影响规律的要求之下,宜选择正交设计或均匀设计。正交设计具有"试验点均匀分散、整齐可比且可以事先安排少数交互作用项"的特点,因此,结果的可信度较高,只需采用方差分析处理定量资料;均匀设计具有"试验点极其均匀分散、正交性在一定程度上受到破坏,不能事先安排交互作用项"的特点,因此,允许很少数目的试验点,但需采用多重回归分析处理资料且分析结果不唯一。  相似文献   

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本文目的是全面介绍与单因素设计有关的问题。通过详细分析单因素设计的几种亚型和由配对设计退化而成的单组设计,全面而深入地呈现出合理选用单因素设计的要领;通过对"组别"真相的揭示,提高读者识别"假单因素设计"的能力。真正的单因素设计只涉及一个专业上可以清楚命名的影响因素,其他任何非试验因素对评价指标的影响在该影响因素各水平组之间是均衡的,其与影响因素之间的交互作用在客观上是可以忽略不计的。  相似文献   

12.
Design of a neural-net-based regulator for nonlinear plants is considered. Both state and output feedback regulators with deterministic and stochastic disturbances have been investigated. A Multilayered Feedforward Neural Network (MFNN) has been employed as the nonlinear controller. The training of the MFNN utilizes the recently developed concept of Block Partial Derivatives (BPDs).  相似文献   

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In this article, I outline hermeneutic single-case efficacy design (HSCED), an interpretive approach to evaluating treatment causality in single therapy cases. This approach uses a mixture of quantitative and qualitative methods to create a network of evidence that first identifies direct demonstrations of causal links between therapy process and outcome and then evaluates plausible nontherapy explanations for apparent change in therapy. I illustrate the method with data from a depressed client who presented with unresolved loss and anger issues.  相似文献   

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Typical fMRI studies have focused on either the mean trend in the blood‐oxygen‐level‐dependent (BOLD) time course or functional connectivity (FC). However, other statistics of the neuroimaging data may contain important information. Despite studies showing links between the variance in the BOLD time series (BV) and age and cognitive performance, a formal framework for testing these effects has not yet been developed. We introduce the variance design general linear model (VDGLM), a novel framework that facilitates the detection of variance effects. We designed the framework for general use in any fMRI study by modeling both mean and variance in BOLD activation as a function of experimental design. The flexibility of this approach allows the VDGLM to (a) simultaneously make inferences about a mean or variance effect while controlling for the other and (b) test for variance effects that could be associated with multiple conditions and/or noise regressors. We demonstrate the use of the VDGLM in a working memory application and show that engagement in a working memory task is associated with whole‐brain decreases in BOLD variance.  相似文献   

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