七年制医学课件统计学交叉析因设计.docx

1、七年制医学课件统计学交叉析因设计交叉设计例：为研究A （90402中药复方）、B （安慰剂）对提高 高原劳动能力的影响，以条件近似的 10名健康人作为受试对象，把受试对象和测定顺序（冬季、春季）作为两个重要 的非处理因素，每人都服用两种药物各一次，条件最接近的 每两人配成一对，用随机的方法确定每对中之一使用 A、B药物顺序，另一人使用 B、A顺序，观察他们的 PWC170。两种药物对提高高原劳动能力的实验结果受试者编号药物与PWC170受试者编号药物与PWC170冬季春季冬季春季1A 159.4B 153.86B 129.9A 146.12B 129.4A 159.87B 166.3A 210

2、.93B 122.1A 137.68A 208.7B 169.94A 130.4B 137.89A 180.1B 150.75A 150.7B 140.210B 143.4A 150.8这是一个2*2的交叉设计。1、概念:交叉设计（cross-over design）是一种特殊的自身前后对照设计。它是将受试对象随机分为两组， 一组先给予 A处理， 后给予B处理（即A-B顺序）；另一组先B后A（即B-A顺 序）。如：一组：准备阶段 处理 A （ 洗脱期 ） 处理 B另一组：准备阶段 处理 B （ 洗脱期 ） 处理 A或者一组先 A后B再A（即A- B-A 顺序），另一组 B-A-B 顺序。一组

3、:准备阶段 处理 A-（ 洗脱期 ） 处理 B （ 洗脱期）-处理 A另一组 :准备阶段 处理 B （ 洗脱期 ） 处理 A （ 洗脱 期）-处理 B两种处理方式在全部试验过程交叉进行，前者交叉一次，叫 一次交叉设计，又称二阶段交叉设计；后者交叉两次，叫二 次交交叉设计，又称三阶段交叉设计。实验（试验）过程中：准备阶段： 实验对象经过一个不加任何处理的观察 ,确认已进入自然状态 ,可以进行实验 （试验 ）时期、处理： 按事先安排好的顺序在各个时期施加指定的处 理洗脱期： 清除阶段， 一次交叉设计，在两个阶段之间有一 个“洗脱期” ；二次交叉设计，在第一阶段与第二阶段之间 有一个 “洗脱期”，在

4、第二阶段与第三阶段之间还有一个 “洗脱期”。设置“洗脱期”的目的，是为了避免前一阶段的处理效 应对后一阶段的影响。“洗脱期”的长短需根据试验药物的 半衰期、药物效应或血中药物浓度监测来决定。值得指出的是，在试验过程中应注意药效的链锁反应，有的药物虽然在血中已测不出， 或血药浓度已恢复至第一阶段前的水平，但仍可保持疗效，遇此情形应延长洗脱期。洗 脱期可给予安慰剂，免得病人情绪不安。一次交叉设计相当于两个平行对照设计；二次交叉设计相当于三个平行对照设计 .,且采用了同一受试对 象先后自我对照，不但节省样本，而且两组均衡性好 。由于 A和B处于先后两个试验阶段的机会是相等的， 因此平衡了试验顺序的影

5、响，而且能把处理方法之间的差别与时间先后 之间的差别分开来分析。2、统计假设检验方法：统计分析方法：计量资料常用方差分析或秩和检验。两种药物对提高高原劳动能力的实验结果受试者编号药物与PWC170受试者编号药物与PWC170冬季春季冬季春季1A 159.4B 153.86B 129.9A 146.12B 129.4A 159.87B 166.3A 210.93B 122.1A 137.68A 208.7B 169.94A 130.4B 137.89A 180.1B 150.75A 150.7B 140.210B 143.4A 150.8ord=1（冬季）观测值合计=159.4+129.4+14

6、3.4=1520.4ord=2（春季）观测值合计=153.8+159.8+150.8=1557.6MED=1 （A）观测值合计（红色观测值）=1634.5MED=2 （B ）观测值合计（黑色观测值）=1443.5SUB=1观测值合计=受试者1冬春季合计=313.2SUB=2观测值合计=受试者1冬春季合计=289.2SUB=3观测值合计=受试者1冬春季合计=259.7SUB=4观测值合计=受试者1冬春季合计=268.2SUB=5观测值合计=受试者1冬春季合计=290.9SUB=6观测值合计=受试者1冬春季合计=276.0SUB=7观测值合计=受试者1冬春季合计=377.2SUB=8观测值合计=受

7、试者1冬春季合计=378.6SUB=9观测值合计=受试者1冬春季合计=330.8SUB=10观测值合计=受试者1冬春季合计=294.2方差分析（符合方差分析条件）变异分解：(X)2C -N230782473704.220(1)SS、 (X X)2 X2 C 48477102 47370生 1106682其中，总 20 1 19(2) SSord (阶段间) 69.192,10 10 阶段2 1 1/c、SS 卄 心、 1634.52 1443.52(3)MED (药物间)矿 C 1824.05,药物2 11(4)SSSUB（观察对象）31322 289.22294.22C 8048.35222

8、SUB10 19(5)SS误差=ss总SS)RDSSmed SSSub 1125.228误差总ORDMEDSUB 19 1 1 9 8方差分析表（符合方差分析条件）:The SAS System The ANOVA ProcedureClass Level InformationClassLevelsValuesord21 2sub101 2 3 4 5 6 7 8 9 10med2A BNumber of observations 20The ANOVA ProcedureDependent Variable: ySourceDFSum of SquaresMean SquareF Valu

9、ePr FModel119941.59200903.781096.430.0069Error81125.22800140.65350Corrected Total1911066.82000R-SquareCoeff VarRoot MSEy Mean0.8983247.70613611.85974153.9000 |SourceDFAnova SSMeanSquareF ValuePr Ford169.19200069.1920000.490.5030sub98048.350000894.2611116.360.0079med11824.0500001824.05000012.970.0070

10、假设检验结论：ord （顺序）间，F=0.49 , P=0.5030;sub （观察对象间）,F=6.36 , P=0.0079;med （药物间）,F=12.97 , P=0.0070;说明冬春季节对提高高原劳动能力无影响 ，但不同药物与不同观察对象对提高高原劳动能力均有影响3、优缺点：优点：（1）、自身比较，能同时研究 时期效应、处理效应、研究对象效应（ 2）每个研究对象安排了 2 个或多个时期，可施加多个处 理，多倍地使用了研究对象 因此，交叉设计是一种高效率、节约的设计缺点 ：（1）需要在同一研究对象上作 2 种或多种处理，期间 还需有洗脱期，因此，每个处理时间不能过长，否则，实验 （

11、试验）周期太长； （2）必须安排洗脱期 ,如一种处理的作用无 法清除 ,则不能采用交叉设计；（3）变化：实验（试验）中研究对象的状态发生了根本的 变化，如治愈、死亡等，后一（几）个时期的处理则无法实 施。因此， 交叉设计只适用于病情较稳定的慢性迁延性疾病疗效 观察，如支气管哮喘、原发性高血压、良性心律失常等。根 据交叉设计要求，凡有蓄积作用、排泄缓慢、不良反应大的 药物进行疗效观察，不宜选用本试验。为了避免产生来自病 人和研究者的偏倚，交叉试验应当采用双盲法。2）秩和检验（ 不符合方差分析条件者 ）：见有关专著 计数资料常用四格表资料的卡方检验或配对计数资料的 卡方检验，后者更具有统计学意义；

12、例：用双盲交叉对照的加药治疗方案设计， 即在原药治疗 方案不变的基础上，加用抗痫灵（ AES ）或安慰剂（伦理学 不允许患儿单独服用安慰剂） ，对 42 例符合纳入标准的癫痫患儿进行治疗，根据患儿进入本研究的顺序，随机将之分为两组，第1组先服AES-1号3个月，停药2周，改服ASE-2 号3个月；第2组患儿服药顺序相反。试验结束后揭盲后明 确AES-1号为抗痫灵，ASE-2号为安慰剂。结果见下表：患儿口服AES双盲交叉试验研究结果效果AES-1 号ASE-2 号交叉、八 前交叉后总数交叉、八 前交叉后总数有效10515358无效2466713The SAS SystemThe FREQ Pro

13、cedurer 1 2 Total71.4328.571 15 6 2128132138.1061.90Total231942Statistics for Table of r by cStatisticDFValueProbChi-Square14.70940.0300Likelihood Ratio Chi-Square14.80530.0284Continuity Adj. Chi-Square13.46000.0629Mantel-Haenszel Chi-Square14.59730.0320Phi Coefficient0.3349Contingency Coefficient0.

14、3175Cramers V0.3349析因设计例：对12例缺铁性贫血病人的疗效进行观察，将病人分 为4组，给予不同治疗，一个月后检查各组病人的红细胞增 加数(百万/ mm3)。结果见下表。4组不同疗法治疗缺铁性贫血病人的疗效丨 B药| 未用（1） 用（2）I i II 0.8 0.9i未用（1） 0.9 1.1:i 0.7 1.0A药| 1.3 2.1用（2） 1.2 2.2II丨 1.1 2.01、概念：析因设计(factorial design)是一种多因素的交叉分组设计，是对各因素各水平的所有组合都进行实验的设计方法， 它既可分析各因素的主效应，又可分析各因素的交互作用， (intera

15、ction ),是一种高效的实验设计。交互作用：各因素所产生的效应之间的相互影响情况， 如两因素间存在交互作用，表示他们不是独立的，随着一个 因素的改变，另一个因素的效应也改变；如两因素间不存在 交互作用，则表明各因素独立，即一个因素的改变并不影响 另一个因素。 交互作用分为： 协同作用和拮抗作用 协同作用：一种因素可增强另一因素或多种因素的效应。拮抗作用：一种因素可减弱另一因素或多种因素的效应。交互作用模拟实例：教材 P3482、优缺点：优点： 它的试验结果可运用方差分析， 把总变异分解为众多个 因素 变异 、因素间交互作用 的变异以及 误差变异 。因此，它不仅 可以作每个因素各水平间的比较

16、， 而且还可以进行各因素间 交互作用的分析。因此 ,析因设计是一种 高效率 的试验方法， 对各种组合的交互作用具有独特的分析功能， 同时又具有直 观表达分析结果的优点 ;缺点：1）统计分析计算较复杂 ;临床科研中不易获得适于分析交互 作用的资料；2）因素及水平数均不宜过多，否则实验量太大，而且对比 分析过于繁琐。2、假设检验方法：对于计量资料，析因试验的结果可用方差分析进行假设检 验，推断处理因素作用及交互作用。B药未用（1） 用（2）:0.80.9丨未用（1）0.91.1A药0.71.01.32.1| 用（2）1.22.21.12.0Al =0.8+0.9+0.7+0.9+1.1+1.0=5

17、.4a2 =1.3+1.2+1.1+2.1+2.2+2.0=9.9Bi =0.8+0.9+0.7+1.3+1.2+1.1=6.0 , B? =0.9+1.1+1.0+2.1 +2.2+2.0=9.3X=全部数据和=15.3 , x2=每个数据的平方和=22.55ABi 0.8 0.9 0.7 2.4, AB2 0.9 1.1 1.0 3.0A2B 1.3 1.2 1.1 3.6, 7 2.1 2.2 2.0 6.3方差分析：（符合方差分析条件）(X)2CN15 32-51亠 19.507512SS、 (XX)2 X2 C 22.55 19.5075 3.0425总N 1 12 1 11总处理S

18、AS计算结果：The SAS System The GLM ProcedureClass Level InformationClassLevelsValuesA21 2B21 2Number of observations 12The GLM ProcedureDependent Variable: 丫SourceDFSum of SquaresMean SquareF ValuePr FModel32.962500000.9875000098.75 FA11.687500001.68750000168.75.0001B10.907500000.9075000090.75.0001A*B10.367500000.3675000036.750.0003结论:A、B两因素各水平间差别有统计学意义， P均小于.0001，并且 A、B间有交互作用，从 A1B1 ( 0.8 )、A1B2(1.0)、A2B1(1.2)、A2B2(2.1)各自均值的关系可知： A、B间有协同作用。