第三节 实验设计的基本要素和原则

一、实验设计三要素

实验目的是要阐明某些处理因素作用于受试对象后所产生的实验效应。实验设计的三个基本要素是实验因素、实验对象和实验效应。如：用两种降血压药治疗高血压患者，观察比较两组患者血压值的下降情况，实验所用的两种降压药为处理因素，高血压患者为受试对象，血压值为实验效应。任何一项实验研究在进行设计时，首先应明确这三个要素。

（一）实验因素

实验因素也称处理因素（study factor，treatment），一般是指研究者根据研究目的施加于受试对象，在实验中需要观察并阐明其处理效应的因素。调查性研究，虽然未加处理因素，但实际上我们是通过比较固有因素的方法来实现的。传统的医学研究的实验设计，强调尽量减少处理因素，最好每次实验只有一个处理因素，现代医学实验设计已发展了多因素设计，在一次实验中可包含多个处理因素。但多种因素之间往往存在相互作用，统计分析方法较为复杂。处理因素不仅数目有多有少，本身还有程度水平之分。

影响实验结果的因素很多，实验设计时应注意：抓住实验中的主要因素，明确处理因素与非处理因素，处理因素要标准化。

（二）实验对象

实验对象也称受试对象（subject），是处理因素作用的客体。受试对象的选择在医学实验中十分重要，对实验结果有重要影响。实验研究从受试对象来分，可分为动物实验和人体实验。一般是先做动物实验后再移到人体，如预防接种实验、药物毒力实验、某些手术方法等。在实验进行前必须对研究对象的条件作严格的规定，即明确纳入标准与排除标准以保证他（它）们的同质性。首先，受试对象应满足两个基本条件：①对处理因素敏感；②反应必须稳定。例如观察某药物对高血压的疗效，一般情况Ⅲ期高血压患者对药物不够敏感，而Ⅰ期患者本身血压波动较大，因此宜选择Ⅱ期高血压患者为受试对象。同时受试对象还应具有明确的标准，例如，进行动物实验时，要求受试动物均为同种属、同性别、同体重或同窝者，因为这些条件可能影响实验结果，必须控制一致。

志愿受试者，即自愿接受临床试验的患者。一般他们知道自己要接受的处理是什么，往往有强烈的治愈要求，对受试疗法有良好疗效的愿望，心理上产生一种有效的偏倚，易出现假阳性。因此用志愿受试者作受试对象，必须估计心理因素。

（三）实验效应

实验效应（experimental effect）是实验因素作用于受试对象后，产生的变化。实验效应一般用各项观测指标来反映，反映实验效应的观测指标称为效应指标。患者服用某降血药后，引起血压的改变及不良反应，收缩压、舒张压、不良事件就是效应指标。效应指标按其性质可分为定量、分类和有序计量指标。如果指标选择不当，未能准确地反映处理因素的作用，那么获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系研究成败的重要环节。选择指标的依据是：指标应满足实验设计所要求的有效性、精确性、敏感性和稳定性。

效应指标有主观指标与客观指标之分，客观指标是借助仪器等手段进行测量来反映观察结果；而主观指标是由患者回答或医生定性判断来描述观察结果。在临床试验中，主观指标易受研究者和受试对象心理因素影响，例如“疼痛程度”这个指标虽然可用阈值表达，但它因医生抚慰而减轻，亦可随患者耐受性降低而加重，因此应尽量选用客观的、定量的指标。

二、实验设计的基本原则

实验设计的主要作用就是减小误差、提高实验的效率，因此根据误差产生的来源，在设计时必须遵守三个基本原则，即对照原则、随机化分组原则及重复的原则。

（一）随机化

随机化（randomization）是指总体中每个个体都有一定的机会被抽取。医学研究中的随机化常指总体中每个个体都有相同的机会被抽取。医学实验设计中的随机化有三层含义：①样本是从研究总体中随机抽取，使样本对总体有较好的代表性，并使其抽样误差的大小可以用统计方法加以估计；②受试对象随机地被分配接受不同的处理因素或水平，保证各处理组间的均衡性；③受试对象有相同的机会接受不同的实验顺序。

随机化是保证非处理因素均衡一致的重要手段，它使不可控制的因素在不同的处理组中的影响较为均匀，使其产生的总效应归于总的实验误差之中。随机不是随意，也就是说不能由受试者自己选择，也不能由研究者主观决定。

随机化的意义：①避免有意无意夸大或缩小组间差别所导致的实验结果的偏差；②各种统计分析方法都是建立在随机化基础上的，要求实验设计遵循随机原则；③使非处理因素在不同的处理组间保持均衡，从而达到控制实验误差的目的。

（二）对照

一种药物的优劣，一种治疗法的好坏，只有通过对比分析才能判明，俗话说有比较才有鉴别。对照（control）是在确定接受处理因素的实验组时，应同时设立对照组。因为只有正确地设立了对照，才能平衡非实验因素对实验结果的影响，从而把处理因素的效应充分显露出来。设立对照时应使对照组与实验组的非实验因素尽量保持一致。常用的对照方法有标准对照、相互对照、自身对照、配对对照、空白对照、实验对照和安慰剂对照七种。

1.标准对照（standard control）

用现有公认的标准方法或常用方法，或现有的标准值或正常值作对照。例如，在实验研究中，以传统方法作为标准对照来研究新方法的作用，在临床试验中，用已知的效果明确的药物作为标准对照。

2.相互对照（inter control）

是各实验组之间互为对照。例如，将受试对象随机分为两组或多组，各组采用不同的药进行治疗，比较两种药或多种药的差异，由于各药物之间相互对照，就不必专门设置对照。

3.自身对照（self-control）

对照和实验在同一受试对象身上进行。例如，研究一种降血压的效果时，以用药前的血压作为对照。

4.配对对照（paired control）

将受试对象条件相同的两个配成一对，然后分别采用不同的处理。例如，研究某药的降糖作用时，将病程和病情相同、性别相同、年龄相近的患者配成一对，然后随机分配到实验组与对照组。

5.空白对照（blank control）

是指对照组不给予任何处理。例如，在实验中，设置测定物管与空白管，并同时测定，以检测观察物质的本底值，作为计算回收率的基数。

6.实验对照（experimental control）

对照组采用与实验组操作条件一致的措施，称为实验对照。实验研究中，在许多情况下，只有空白对照常不能控制影响结果的全部因素，例如，动物实验中，采用家兔研究神经损伤后膜缝合的作用，若仅仅设置空白对照，则不能将膜缝合后神经轴突的通过率全部归为膜缝合的效应，因为可能还包含有家兔的自然恢复作用，故该研究应同时设立单纯家兔神经损伤实验对照组。

7.安慰剂对照（placebo control）

对照组采用一种无药理作用的物质，不含实验药物的有效成分，但其外观、大小、颜色、剂型、形状与口味等与实验药完全一致，不能被受试对象识别，称为安慰剂（placebo）。使用安慰剂不仅有助于防止研究者和受试对象由于心理因素产生的偏倚，而且可以消除疾病自然进程的影响，分析实验药物所引起的真正作用，但使用时一定要慎重，要不以损害患者健康为前提，并做好保密工作。

通过设立对照不仅可排除或控制自然环境的变化、疾病的自然转归等干扰因素对观察结果的影响，而且可以消除或减少实验误差。

（三）重复

重复（replication）是指在相同的实验条件下进行的受试对象要具有一定数量，是消除非处理因素影响、减小随机误差的重要手段。重复最主要的作用是估计实验误差。实验误差客观存在，只有多次测定实验对象的某项指标，才能通过观测值的差异计算出误差大小。设置重复的另一作用是降低实验误差，从而提高精密度。重复的次数多，抽样误差就小。但若认为重复越多越好，也是不符合设计原则的。因为无限地增加样本含量，将加大实验规模，延长实验时间，浪费人力物力，反而增加系统误差出现的可能性。因此正确估计一个实验的观察例数，是实验设计的重要内容。详见第十五章样本量估计。