如何选择合适的试验设计类型（二）

统计研究设计包括调查设计、试验设计和临床试验设计三大类。各类设计中最主要的内容几乎都包含在试验设计之中,其要点概括起来就是“三要素、四原则和设计类型”。在进行具体的试验之前,先对与所要研究的问题有关的各个重要方面作一个全面的了解和调查,从而,制订出切实可行的试验方案。     

单组设计、配对设计、交叉设计定量与定性资料差异性检验时样本含量与检验效能估计

本期讲座中,我们将向读者介绍单组设计、配对设计、交叉设计定量与定性资料差异性检验时的样本含量与检验效能估计. 一、单组设计定量与定性资料差异性检验时样本含量与检验效能估计 单组设计是指对来自某个总体的一个随机样本在一个特定条件下观测其定量或定性指标的取值.其特点是仅涉及一个试验因素的一个特定水平,受试对象未按任何其他试验因素或区组因素分组.     

样本量估计与检验效能分析（七）

所谓两因素析因设计,是指试验中涉及两个试验因素,不同的试验条件数等于两个试验因素的水平数的乘积,即由试验因素的水平全面组合而成。全部受试对象被完全随机地分配到各试验条件组中去。做试验时,全部试验因素同时施加（即无先后顺序之分）;对资料进行统计分析时,试验因素地位平等（即不存在主次之分,也不存在嵌套关系）。本文向读者介绍采用两因素析因设计一元定量资料方差分析处理定量资料时,在试验之前如何估计样本含量与检验效能。     

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVII.R×2列联表与2×C列联表资料的统计分析与SAS实现

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。     

如何用SAS 软件正确分析生物医学科研资料XVIII. R × C 列联表资料的统计分析与SAS 软件实现(一)

编者按 生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性.实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识.对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息."生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度.现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具.本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助.     

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 XIX. R × C 列联表资料的统计分析与 SAS 软件实现（二）

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。     

用SAS软件实现随机区组设计定量资料的统计分析

随机区组设计是药学科研中控制重要的非试验因素时用到的一种试验设计方法,在临床药物疗效研究方面具有十分广泛的适用性.本文主要对随机区组设计的概念,统计分析方法的合理选用,如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述.     

用SAS软件实现具有一个重复测量的单因素设计定量资料的统计分析

重复测量设计是药学科研临床试验中经常用到的一种试验设计方法,在临床药物疗效和安全性评价研究方面具有十分广泛的适用性。本文主要从具有一个重复测量单因素设计的概念,统计分析方法的合理选用,如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述。     

试验设计中均衡原则的把握与常见错误的辨析

均衡原则要求同一个试验因素各水平组之间除了所考察的因素取不同水平外,在一切非处理因素方面应尽可能达到均衡一致.均衡原则有利于使所考察的试验因素的不同水平对观测结果的影响能真实地显露出来,它需要在试验设计方案的多个环节上予以关注和体现,尤其应注意发现所研究的问题中的全部重要非试验因素并对其进行妥善处置,包括制定合理的受试对象的"纳入和排除标准"、按重要非试验因素对受试对象进行分层随机化、实施过程和数据管理过程中的严格质量控制和采用协方差分析方法等统计分析技术处理资料.在已发表的众多学术论文中,不难发现,在均衡性方面出错的论文所占的比例是相当高的.本文在提出提高均衡性策略的基础上,对均衡性方面出现的部分错误案例进行了辨析与释疑.     

单组设计一元定量资料的统计推断与实验设计(一)(英文)

In the former two issues of this periodical[1,2],we have introduced how to correctly express anddescribe univariate quantitative data of a single-groupdesign,including expressing the data by frequencydistribution tables, describing the data by somei mportant indexes,such as the mean,the discretescale,the maxi mum and the mini mum values, ect .However, we do not do researches for the sample,but rather for the population. We expect to getmore information about the population from thesample data.This is called...