实验性研究设计类型的概况

实验性研究设计主要用于实验设计和临床试验设计之中。若按设计中涉及到的因素个数多少来划分，可分为单因素设计和多因素设计两大类，每一类中又可细分为具体的设计类型。单因素设计类型中一般包括“单组设计”、“配对设计”、“成组设计”和“单因素多水平设计”4类；多因素设计类型一般包括“配伍组设计”、“无重复实验的双因素设计”、“拉丁方设计”、“交叉设计”、“析因设计”、“含区组因素的析因设计”、“重复测量设计”、“正交设计”和“均匀设计”等。

2.5.2.1　单组设计的概况

所考察的实验因素只取一个水平，通常是在一个特定的条件下，只观测1组受试对象。如果只有一个定量的观测指标，就只有1组数据；如果有k个定量的观测指标，就有k组数据。其要点是：对这种资料进行统计分析时，必须给出标准值或理论值或总体均数。

2.5.2.2　配对设计的概况

全部实验数据以成对的方式出现，同1对中的两个数据，要么来自同一个个体（称为自身配对设计），要么来自相同的母体（称为同源配对设计），要么来自条件相近的两个个体（称为条件相近者配对设计）。如果一个实验因素的两个水平中，有一个是空白对照，另一个是真实的处理，则可采用配对条件最严的自身配对设计；如果一个实验因素的两个水平都是真实的处理，当易于获得多对同源的受试对象时，应首选同源配对设计；反之，可考虑选用配对条件最差的、条件相近者配对设计。但能否采用最后一种配对设计，要根据具体情况而定，千万不要生搬硬套。若很难找到合适的配对条件（指各种重要的非处理因素），就应改用下面的成组设计。由此可见，配对设计的要点是：所选择的配对条件的确是最重要的非处理因素，而且，受试对象确实可以严格按此配对条件进行配对。

2.5.2.3　成组设计的概况

如果一个实验因素的两个水平都是真实的处理，又很难找到合适的配对条件，将全部受试对象进行配对时，应按如下的方法进行：当实验因素的水平与受试对象的分组无关时，就应将全部受试对象完全随机地分成两组；当实验因素的水平与受试对象的分组有关（如考察的实验因素是性别、血型）时，就应在定性因素的各水平组内进行完全随机化选取，从而形成两个组。上述两种分组方式所产生的结果，都称为成组设计。成组设计的要点：不应将符合配对设计的问题简化为成组设计；应根据实验因素与受试对象的关系选择合适的分配受试对象的方式；两组样本含量应力求相等，从而可使标准误差变小。

2.5.2.4　单因素k水平设计（k≥3）的概况

这个设计与成组设计完全相同，只是所考察的这个实验因素的水平数大于2而已。

2.5.2.5　配伍组设计的概况

有时，实验中只考察一个具有k水平的实验因素，但根据专业知识得知：存在某个重要的非处理因素，若不考虑它，对全部受试对象进行完全随机化分组，有可能出现这样的现象：即各组之间，在这个重要的非处理因素上均衡性很差。为了有效地消除或减弱它的影响，将全部受试对象按这个重要的非处理因素的水平取值由小到大排队，依次将相邻的每k个受试对象分成1组。然后，将每组中的k个受试对象随机地分入k个实验组中去。这样的安排受试对象的方法，称为配伍组设计。配伍组设计的要点：与配对设计的要点相似，即所选取的区组因素的确是最重要的非处理因素，而且，受试对象确实可以严格按此区组因素进行分组。

2.5.2.6　拉丁方设计的概况

当实验中只考察一个k水平的实验因素，但同时又涉及两个都具有k水平的区组因素，且它们之间不存在显著性的交互作用时，应选用拉丁方设计。此设计的要点是：实验因素的水平应采用随机化法，排成一个拉丁方阵；两个区组因素的选取和实施，都有与配伍组设计中的区组因素一样的要求。

2.5.2.7　交叉设计的概况

当实验中涉及到一个具有2水平的实验因素（一般不含空白对照组），根据专业知识的需要，希望该实验因素的两个水平要先后作用于同一个受试对象，此时，就需要采用交叉设计。此设计可考察一个具有2水平的实验因素，两个区组因素（通常为受试对象和实验顺序）。此设计的要点是：实验因素的某个水平作用于受试对象后，其实验效应将在不长的一段时间内消失，观测指标的取值会很快恢复到原先的水平，然后，才能施加第二种处理；对全部受试对象来说，前后两次接受处理的时间间隔相等，实验因素的两个水平在条件相近的同1对受试对象之间交叉出现。

2.5.2.8　析因设计的概况

析因设计可用于涉及多个实验因素的实验场合，尤其适用于因素之间有复杂交互作用的实验研究问题之中。其实验条件数等于全部因素各水平数的乘积，在每种实验条件下，至少要做2次独立重复实验。各因素在专业上的地位平等，做实验时同时施加。此设计的要点是：因素水平之间全面组合；各种组合下要做重复实验；因素地位平等，同时施加。

2.5.2.9　重复测量设计的概况

最常用的重复测量设计是：考察一个具有m水平的实验因素，将受试对象随机地均分成m个组，在k个不同时间点上，对每组中的n个受试对象进行重复测量，以了解接受不同处理后的受试对象体内某些定量指标随时间推移的动态变化趋势。此设计常被医学研究工作者不自觉地运用，因为在许多具体的实验研究中，专业上要求研究者应当对特定条件下的受试对象在不同时间点上进行重复观测。其要点是：在k个不同时间点上从同一个受试对象身上重复观测到的k个数据必须写在同一行上，以便选用与该设计对应的统计分析方法进行统计处理。

2.5.2.10　正交设计的概况

当实验中拟考察的因素较多，因素的水平层次不太多（一般在2～4），但因素之间的某些一级交互作用必须考虑。此时，若选用析因设计，需要的实验次数太多，研究者难以承受，选用正交设计是比较合适的。其要点是：选用合适的正交表，妥善安排交互作用列，注意：主效应不应与可能有显著性意义的交互作用列重叠；正交表中剩余的空列不应太少，否则，会因误差项的自由度过小，而使结果不可靠。

2.5.2.11　均匀设计的概况

当实验中拟考察的因素很多，其水平层次也较多时，即使用正交设计，仍感到实验次数太多，此时，可考虑选用均匀设计。它以牺牲因素水平组合之间的正交性，仅强调实验点在实验空间中的均匀性为代价，来达到大幅度减少实验次数的目的。此设计最适合用于对诸因素及其交互作用的重要性一概不知的大规模（或每做一次实验，费用十分昂贵的）实验研究之中，通过此设计进行因素筛选。当因素和水平的数目缩小后，再改用正交设计或析因设计，作详细研究。其要点是：选择合适的均匀设计表以及与之相匹配的使用表，并运用多元回归分析方法处理实验结果。