如何正确处理正交设计和均匀设计定量资料

1 引言 所有的多因素实验设计都可初分为两大类，其一为“全因子实验”，即全部实验因素的水平全面组合，这种设计被称为“析因设计”（要求在各组合条件下做两次以上独立重复实验）；其二为“部分因子实验”，即仅做析因设计全部实验点中的一部分。当实验涉及的多个实验因素之间的交互作用很复杂且都需要考察时．最好采用析因设计，其优点在于结论比较精确，不但能够检验各因素的主效应，还能全面检验所有因素间的各阶交互作用效应大小。但析因设计也存在着明显的缺点，     

医学论文中统计分析错误辨析与释疑(8)--定量资料统计分析方法的合理选择

析因设计也叫做全因子实验设计，就是实验中所涉及到的全部实验因素的各水平全面组合形成不同的实验条件，每个实验条件下进行两次或两次以上的独立重复实验。析因设计的最大优点是所获得的信息量很多，可以准确地估计各实验因素的主效应的大小，还可估计因素之间各级交互作用效应的大小；     

可以考察交互作用的多因素试验设计类型

可以考察交互作用的试验设计类型有很多，包括析因设计、含区组因素的析因设计、重复测量设计、正交设计、裂区设计等。在所有可以考察交互作用的试验设计类型中，析因设计是最受研究者青睐的一种试验设计类型。析因设计也称全因子试验设计，即试验中涉及所有因素水平全面组合形成的试验条件，各试验条件下做k次独立重复试验。含区组因素析因设计，比析因设计多考察1个或多个重要非试验因素（即区组因素）对观测结果的影响。本文通过实例具体介绍析因设计及含区组因素的析因设计。     

析因设计及其统计分析方法——常用的临床试验设计方案及其统计分析方法之五

1概述 实验研究中,实验效应往往是多个(两个或两个以上)因素共同作用的结果.     

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.     

医学论文中统计分析错误辨析与释疑(19)--实验设计类型的合理选择

析因设计及其突出标志 析因设计是安排多因素实验的一种十分有效的设计类型，其有效性在于该设计不仅可以分析出全部单个实验因素(称为主效应)对观测结果的影响是否具有统计学意义，而且可以揭示出实验因素之间各级交互作用的效应大小。该设计是所有实验设计之中获得消息量最多且对因素之间关系解释得最清楚的实验设计方法，其缺点是所需要的实验次数较多，当拟考察的实验因素较多或水平数较多时，实验次数非常之多，故研究者一般难以承受。     

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。     

析因设计在腭裂修复动物实验中的应用

目的 :运用析因设计方法 ,研究实验动物咽后瓣术后愈合的组织学动态变化 ,为选择口腔手术方法提供理论依据。方法 :拟定析因设计中的因素与水平 ,选用 10只健康成年混血犬为实验对象 ,随机分为两组 ,分别模拟上、下蒂型咽后瓣手术。于术后不同时间处死动物 ,采用超薄切片透视电镜观察结合电脑图像分析 ,比较术后不同时期咽后瓣愈合组织的动态变化。选用其中效应指标———肌纤维横切面积 (μm2 )进行 5× 4× 2× 5的析因分析。结果 :术后 3～ 7d表现为组织水肿和炎性改变 ,肌纤维变粗 ,面积增大 ;术后 30～ 90d表现为复原期 ,可见肌细胞新生现象。以肌纤维横切面积为例 ,组织形态计量分析得出 ,时间因素五水平均数之间有统计学意义 (P =0 .0 178) ;部位因素 (咽后瓣的蒂、尖等 )四水平均数之间有统计学意义 (P =0 .0 394 ) ;部位与蒂型因素间存在交互作用 (P =0 .0 382 )。结论 :动物上、下蒂型咽后瓣手术模拟成功 ,析因设计方法同样适用于口腔医学专业中多因素多水平的研究     

用简捷公式分析各次组观察数不成比例的2~2析因设计

析因试验在医学研究中常用于病原调查、药物联合作用的评价以及实验条件的分析等。一个较简单的2~p析因设计是p个因子各具2个水平,由于这类设计的主效因及交互作用各仅有一个自由度,因此可利用正交系数以简化计算。但一般要限制各次组的观察数为1个或者成比例。当各次组的观察数不全相等且不成比例时,要分析各因子的主效应     

无法考察交互作用的两因素设计（一）

实验中经常遇到涉及两个因素的实验,若两因素有交互作用,则需采用析因设计、正交设计等设计类型,但这些设计通常需要进行较多次实验。若在理论和专业上可以证明实验中涉及到的两个因素不存在交互作用,或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且特定实验条件（通常为各因素不同水平的一种组合）下实验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,则可：果用无重复实验的随机区组设计、无重复实验的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、无重复实验双因素设计和两因素嵌套设计。本文结合实例,重点阐明前3种实验设计类型。     

如何表达与描述定量资料（四）

在医学论文中,如何正确表达与描述定量资料,对于正确选择统计学中的假设检验方法至关重要。当试验涉及两个、三个或多个因素,且这些因素之间依据专业知识和重复试验次数多少认为可以考察其各种关系时,该定量资料就属于可以考察因素之间交互作用的定量资料。根据试验设计类型和专业知识,运用恰当的方法表达和描述可以考察因素之间交互作用的多因素设计（常见的是多因素析因设计和含区组因素析因设计）的定量资料,对科学评价全部因素对观测结果的影响情况有着十分重要的意义。     

基于析因设计的中药熏蒸治疗血热型银屑病研究

[目的]通过析因设计探究中药熏蒸治疗血热型银屑病的临床疗效。[方法]按两因素三水平的析因设计方法进行分析,两因素即温度组、时间组,三水平即温度组(38、40、42℃)、时间组(20、25、30 min),采集90例住院患者,随机分为9组进行试验,疗程均为2周。[结果]不同温度、时间组合对中药熏蒸治疗血热型银屑病的疗效影响大小为:42℃×25 min42℃×30 min42℃×20 min40℃×25 min40℃×20 min38℃×30 min40℃×30 min38℃×20 min38℃×25 min。在时间与温度的交互作用统计分析结果中,提示时间、温度之间的交互作用无统计学意义(P0.05),但就温度的单独效应结果来看,差异有统计学意义(P0.05),即不同的温度对银屑病面积与严重性指数(PASI)评分下降值具有显著影响。进一步分析,42℃温度条件下对PASI评分降低影响更为显著。[结论]中药熏蒸对血热型银屑病有良好的治疗效果,42℃×25 min组合的疗效明显优于其他组合,且无明显不良反应。     

无法考察交互作用的两因素设计（二）

摘要：科研中经常遇到涉及两个因素的实验,若两因素有交互作用,则需采用析因设计、正交设计等设计类型,但这些设计通常需要进行较多次实验。若在理论和专业上可以证明,实验中涉及到的两个因素不存在交互作用,或交互作用对观测结果的影响无统计学意义,并且特定实验条件（通常为各因素不同水平的一种组合）下实验数据的测定误差在专业上允许的范围之内,则可采用无重复实验的随机区组设计、无重复实验的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、无重复实验双因素设计和两因素嵌套设计。本文结合实例,重点介绍后两种实验设计类型。关键词：统计学,医学;研究设计;因素分析,统计学     

2×2析因试验设计在两种药物联合作用中的应用

２×２析因试验设计在两种药物联合作用中的应用预防医学院卫生统计教研室孙平辉，陈晓梅预防医学院卫生毒理教研室李青松关键词析因试验；联合作用中图号Ｒ１８１．２近来许多医学科研人员在科研中采用了析因试验设计方法。但在统计分析中却采用了单因素完全随机设计的方...     

关于论文中统计学结果的解释和表达

当P<0.05(或P<0.01)时,应说明对比组之间的差异具有统计学意义,而不应是对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均     

广西医学对来稿中统计结果解释和表达的要求

当P <0 0 5 (或P <0 0 1)时 ,应说对比组之间的差别具有显著性 (或非常显著性 )的意义 ,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性 )的差别 ;应写明所用统计分析方法的具体名称 (如 :成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等 )     

关于统计学处理的要求

关于资料的统计学处理:应根据试验或调查设计的条件,选用合适的统计学分析方法。对于定量资料,应正确选用t检验、q检验或方差分析;对于定性资料应选用卡方检验等。统计结果的解释和表达:用概率P表达时,对比组之间的差异应叙述为:具有显著性(或非常显著性)意义。如P<0.05,差异具有显著性意义;P<0.01,差异具有非常显著性意义。而不应说"对比组之间具有显著性的(或非常显著性)的差异"。必要时,应写明所用统计分析方法的具体名称(如成组设计资料的￡检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等)统计量的具体值(如     

配对设计及其统计分析方法——常用的临床试验设计方案及其统计分析方法之二

配对设计是将受试对象按某些特征或条件配成对子，再将每对中两个受试对象随机分配到两个不同处理组中。配对的因素看做是影响实验效应的非处理因素，因此，本设计仍属单因素试验设计。比如，在动物实验中，常将种系、窝别、性别相同、年龄、体重相近的两个动物配成对子；...     

关于论文中统计学结果的解释和表达

当P<0.05(或P<0.01)时,应说明对比组之间的差异具有统计学意义,而不应是对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间     

关于论文中统计学结果的解释和表达

当P<0.05(或P<0.01)时,应说明对比组之间的差异具有统计学意义,而不应是对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间