科研设计8

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1、第 九 章,实验误差及其控制,在医学研究中我们所得到的结果往往偏离客观的真实性（validity ）。由任何原因造成的这种偏离，就叫做误差（error）。 人们可能永远也不可能消灭误差，然而，我们则有可能将误差控制在一定限度之内，使所获得结果仍基本上反映了客观的真实性，这就是我们每个医学研究者所必须把握的。,一、医学实验中的误差及其来源 1.抽样误差(Sampling error) 在选择受试对象和分组时，容易发生抽样误差。 要求在抽样时注意使得抽出的样本能大体上代表总体的情况。否则，就是有抽样误差。,2.条件误差(Conditional error)： 在实验过程中由于组间或组内不同个体间在

2、实验条件上有所不同而引起的误差，称条件误差。 严格控制实验条件，一方面，使非处理因素的干扰降至最低限度，另一方面，使实验组和对照组除选定的处理因素外，在其他方面条件完全相同，否则即可能发生误差。,除施加处理因素的操作本身之外，如季节、时间、温度、光照、噪声、营养、惊扰、言语、心理状态等都可能引起条件误差。 另外，顺序误差（sequence error）也算作条件误差之一。,3.来自实验者的误差 实验者的生理状态、心理状态、知识水平、经验以及熟练程度，对效应指标的测量有影响，可能造成误差。 由仪器来测量的客观指标，由实验者操作的，如果样品处理不当，仪器调试不当，仍可能出现相当大的误差，如果用不同

3、型号的仪器，其误差就更大了。,4.偏倚(Bias) 在临床实践、临床科研或推论过程中获得的结果偏离真实值。 偏倚分为三大类：选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。,（1）选择偏倚(selection bias )：选择对象的方法不当而使研究的结果偏离真实的情况。 例，住院率偏倚：这是利用医院资料进行病例对照研究探索病因，因病例组和对照组具备和不具备某因素而出现了不同的住院率，从而导致某因素与该病的虚假联系。,模拟例子：设某人群中总病和病者各为1000人，患病和病的人群中各有20%的人具有某因素。因此，上述两种病与因素无真正联系。 人群中患A病和B病人具有因素X的频率 疾病 有X 无X 总人数 X频率

4、对照 200 800 1000 20% B病例 200 800 1000 20%,设患病、病与具有因素患者的住院率不同（:50%，:20%），因具有因素者住院率为40%，实际住院人数见 因不同住院率而住院的、病患者与因素的联系 疾病 有者 无者 合计 频率（%） 对照 140 400 540 25.9 病例 104 160 264 39.4 自由度 x2=15.215 P0.01 OR=1.86,例，检出症侯偏倚：一些人患某种疾病，处于早期阶段尚无症状。某因素虽不是该病的病因，但人暴露于某因素后，却能出现与上述疾病相似的症状和体征。因而具有这种症状和体征的人到医院求医以及接受检查的机会就相对多

5、些。,其结果是在这部分人中上述疾病的检出率被人为地提高了，甚至还能得出这种疾病与该因素有一定程度关联的错误结论，这是由检出征侯偏倚所致。现以服用复方雌激素与子宫内膜癌的关联来说明这种偏倚。,例，无应答偏倚：无应答者是指研究对象中那些不回答调查研究工作所提出问题的人，这种现象称之无应答。,（2）信息偏倚（观察偏倚） 系指在收集资料阶段由于观察和检测方法上有缺陷，使各比较组所获得的信息产生系统误差。,例 诊断怀疑偏倚：研究人员事先已经知道研究对象的暴露史，怀疑他（她）们已患某种疾病，于是在作出诊断或判定治疗效果时，主观上作出对研究有利的判断。,例 暴露怀疑偏倚：研究人员事前就知道研究对象的患病情况

6、，这就可能影响影响他（她）们采用不可比的方法在病例组和对照组中探索可疑的致病因素。,例 回忆偏倚：系指各比较组回忆以前发生的事或历史，在准确性和完整性上存在着系统差异。 例 临床资料遗漏偏倚：由于临床资料正常、阴性、未测量或测量未作记录所造成的临床资料遗漏，与临床完整的资料产生系统的差异。,（3）混杂偏倚 在慢性病因研究中，当研究暴露于某一因素与疾病之间的联系时，由于一个或多个既与疾病有制约关系，又与暴露因素密切相关的外来因素的影响，从而掩盖或夸大了所研究的暴露因素与疾病的联系，这些影响称作混杂偏倚或混杂。,二、控制实验误差的方法 1.样本数要适当。 2.要设置对照组，并严格按随机化原则抽样与

7、分组。 3.严格控制非处理因素，保持组间均衡。 4.实验方法要尽量标准化。 5.平行或重复实验。,6.偏倚的控制 （1）选择偏倚的控制 采用随机抽样方法将研究对象分组，尽量使两比较组除所观察因素外，其它条件保持均衡。 在病例对照研究中常使用两个或两个以上的对照组，其中之一是取自一般人群。,在群组研究中，如果能随访全部的研究对象或获得尽可能高的应答率，就可以在分析阶段之前预防或缩小选择偏倚。,（2）信息偏倚的控制 采用“盲法”收集资料 尽量收集客观指标的资料 收集资料的范围可以适当地有意识地广泛些。 要求调查人员具备科学的态度，研究工作开始后应严格按照调查工作手册来收集资料。,（3）混杂偏倚的控

8、制 在研究设计和资料收集阶段 限制：暴露组和非暴露组人员的条件加以限制。 配比 随机化,在资料整理分析阶段 研究人员可先将资料按已知的或可能的混杂因素的不同水平进行分层，然后加以分析。 还可采用标准化，多元分析，Logistic 回归分析技术等。,思考题 如何控制实验误差和偏倚？,第 十 章,科研资料的收集记录 和数据处理,一、资料收集和记录 1.资料来源 2.注意事项 应严格按照设计方案规定的标准和方法。 协作者资料的收集，一定要事先统一规格、诊断标准、指标及观测方法要一致。,资料应该及时准确，清晰端正地记录在记录本上或预制的表格中。 任何数字的原始记录若有更改，只能划去而不允许涂掉。,二、

9、测量 描述、计数和测量是科研中收集资料的三大手段。 绝对误差：测量结果与真值之间的差值。 相对误差：绝对误差约定值。 绝对误差决定有效数字大小。,三、有效数字 能够用来表示被测事物的大小，同时反映的准确度的数字。 例：米尺 765.3毫米 有效数字位数 直接测量时，记录数据通常应记录到测量仪器最小刻度1/10（肉眼估计）。 例：当用米尺测量米时，应记为1000.0毫米而不应记录1000毫米。,间接测量时，要先算出绝对误差，在根据该误差的大小绝对有效数字的位置，即当误差510n时，运算后有效数字位数应记到10n位。 例：当绝对误差=0.8毫米时 0.8毫米810-1毫米（n=-1），即误差510

10、，故运算后米的东西，其有效数字应记到10n 即10位数，即应记为1000毫米，即个位数是可疑数字。,当绝对误差为0.3毫米时，即310-1毫米(n=-1)，即误差510-1，故运算后有效数字位数应记到10-1即十分位，故米东西记为1000.0毫米。 数字0可以是也可以不是有效数字：表示小数点位置的0不是有效数字；天平称量读数1.3020中的0也是有效数字。,有关有效数字的使用和运算的一些法则： 1.记录直接测量数值时只保留一位可疑数字（只允许末一位为不准确的数字），即最小刻度的10分位。 2.可疑数字一般表示末位上可有1个单位的误差。,3.有效数字位数确定以后，无效数字一般可按下列原则予以弃舍

11、。当末位有效数字右边第一位数大于时，舍去该数字，而给末位有效数字增加；小于时，则该数字舍去；等于时视下列情况而定：末位有效数字为奇数，则舍去该数字而给末位数位有效数字增加，为偶数则不增加，而仅将该数字舍弃。,4.有效数字运算时，若第一位有效数字等于或大于时，则位数可多记一位。 5.有效数字的加减运算相当于近似数的加减，一般应使它们的精确度（与小数点的位置有关）相同，因此各有效数字保留的小数点后位数（反应精确度），应与各数中小数点位数最小者（精确度最小）相同。,6.有效数字的乘除相当于近似数的乘除，一般应使它们的准确度相同，因此各有效数字保留的有效位数应与各数中有效位数最小者相同，计算结果也保留

12、同样多的有效数字位数。 7.对数计算时，底数的位数应与真数的有效数字位数相等，因为对数准确到第几位，真数也可准确到第几位。,8.四个或四个以上有效数字相平均时，平均数的有效数字位数可比个别数的有效数字增加一位。 9.常数，e以及乘子如2 1/2 、 1/2 等的有效数字位数在计算中可不受限制，需要几位数就写几位数。,10.表示误差（如标准差，标准误等）时，有效数字通常取一位，最多两位，再多就没有意义。 11.单位变换时，有效数字位数不能变。例如0.035米3.510毫米3.5104微米。,四、数据处理 （一）数据的检查与取舍 1.数据的检查 数据发生错误的原因有两种：偶然性错误，一贯性的错误。

13、 检查的方法主要用逻辑检查法。此法就是用数据间有无矛盾，是否合乎逻辑来验证数据的真伪。,2.异常值的取舍 Smirnov法 基本条件：数据服从正态分布； 可疑值不是由于实验中的错 误而产生。 公式 i=(Xi-X)/S 式中的Xi为可疑值，为含有Xi的均值，为标准差。 在估计从样本所求i值的概率时，查i值表检验其大小，决定Xi的取舍。,例如：例健康人的脉搏（次分）：58、70、72、72、74、75、76、78。其中58次分比其它7个值过小，可否舍弃？可按下列步骤求出i值后决定。 （1）求均数（X） X=（58+70+72+78）8=71.875 （2）求标准差（S） S=（X2-（X）2/n

14、/（n-1）1/2=6.151,（3）求Ti=2.256 （4）求Ti表 n=8 5%的显著水平为2.172 Ti =2.2562.172 故Xi值58应舍弃。 Grubbs法（略）,（二）脱离观察者的处理 脱离观察者如是远期疗效观察，基本上有三种情况： （1）病情恶化或死亡，属于试验疗法无效。 （2）病情好转，属于试验疗法有效。 （3）移居他地，疗效不能判定。,对脱离观察者的处理有以下一些情况： （1）因病情恶化脱离观察，如作为无效应放入非治愈处理。 （2）自然脱离现象： 、如因好转而脱离观察，按有效的程度放入治愈组； 、移居时，应对病情进行追踪，判定是否有效，不能判定的病例，应从数据中剔除

15、； 、原因不明时，应从数据中剔除。,五、数据的分组与汇总 1.数据分组 品质分组：按研究对象的品质标识来分组：如性别、职业、疾病分类、死亡原因、文化程度、实验因素等级等。,数量分组：按质的差异分组后，在各组中又有许多变量（观测值）为了便于计算又必须把这些变量按其大小顺序排列成变量数列。在进行数量分组时，组数不可过多，过多会使计算麻烦，但组数也不可少，过少会使计算结果误差变大。,2.数据的归纳与汇总 划记法（tabulation method）：此法是将记录簿或调查表中项目标识相同的事实，用划记分别列入分组整理表内，然后总计。 分卡法（card-sorting method）： 此法是将原始的单一调查表或卡法按分组将同类的标识归在一起，再将计算结果在整理表上。,思考题 资料收集和记录应注意的事项。,