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2025-12-27 07:52本頁面

　　

【正文】 268 12 421 4433. 交叉設計特殊的自身對照設計，首先將條件相近的觀察對象配對，再用隨機分配的方法決定其中之一先采用處理方法 A，然后是處理 B；另一研究對象秩序則相反。例 4 . 3 現有 7 對（ 14 例）患者，請將他們按交叉設計的要求進行 A 、 B 良種處理方式的隨機分配。受試者號 1 . 1 1 . 2 2 . 1 2 . 2 3 . 1 3 . 2 4 . 1 4 . 2 5 . 1 5 . 2 6 . 1 6 . 2 7 . 1 7 . 2 8 . 1 8 . 2隨機數字 9 3 0 2 1 5 8 6處理順序 AB B A A B B A B A A B B A AB A B B A A B B A B A AB B A A B?優點 : (1)節約樣本含量 (2)能夠控制時間因素及個體差異時處理方式的影響 (3)每個試驗對象同時接受試驗因素和對照，比較合理 ?注意 (1)兩種處理互不影響 , 合理間隔 (2)不適用急性病治療效果的研究 (3)應采用盲法 4. 配伍組設計可看作配對設計的擴大下例把 24名貧血患兒按年齡及貧血程度分成 8個區組。表 5 . 3 三種方法治療后血紅蛋白增加量（ g / L ）區組 A 療法 B 療法 C 療法 1 1 6 1 8 1 8 2 1 5 1 6 2 0 3 1 9 2 7 3 5 4 1 3 1 3 2 3 5 1 1 1 4 1 7 6 1 0 8 1 2 7 5 3 8 8 2 2 35. 2?2析因設計是將兩個或多個因素的各個水平進行排列組合，交叉分組進行試驗，檢驗各因素各水平之間是差異有無統計學意義，而且可以檢驗因素間的交互作用。什么是交互作用？在研究中，許多試驗因素之間往往是相互聯系、相互制約的，有時當一種因素的質和量改變時，另一種現象的質和量也隨之改變。即存在協同作用或拮抗作用問題，在統計學上則稱之為交互作用。最簡單的析因設計為 2?2析因設計，其設計模型為： B因素不用用 a1b1a1b2a2b1a2b2 不用 A因素用 1 2 3 4 a1b1 a1b2 a2b1 a2b2 均不用 b用 a用均用 2 1 = a1b2 a1b1= b2 b1 ） 4 3 = a2b2 a2b1 = b2 b1 0或 0, 有交互作用接近 0, 無交互作用 6. 歷史對照試驗 7. 拉丁方設計 8. 正交設計例、欲比較 A、 B兩藥抗高血壓是療效，把用藥后舒張壓下降程度作為療效的觀察指標。請你完成下列步驟：進行樣本含量的估計。取 α = （雙側）， β = （單側）， δ 及 σ 或其估計值可從下列資料中根據自己的理解作出適宜的選擇。 1）查閱相關專業文獻，（ XA – XB）波動在 58 mmHg之間， SA或 SB波動在 35 mmHg范圍內。 2）進行預試驗，得 XA=10 mmHg， XB=16 mmHg， S=5 mmHg。 3）從專業角度而言，兩藥降壓作用若有差別，至少相差要 ≥ 5 mmHg，通常 S=4 mmHg。在作出樣本含量估計后，隨機均衡地把所需的高血壓患者分到各組（要求利用隨機排列表，并列出隨機數字）。對上述試驗結果進行統計分析，宜選用何種統計檢驗方法？

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