實驗設計是統計中非常重要的一個環節，也是統計分析的前提，也是臨床中很容易忽視或不大重視的一個方面。一個合理的實驗設計，可以最大限度地減少成本，並保證結果的合理性。 如果你的研究因素只有一個，比如，想比較兩種藥對一種疾病的治療效果是否不同，那最簡單的可以採用完全隨機設計。也就是透過隨機的方法將人群分為兩組或多組，每組給一種藥，觀察一段時間後，比較兩組或多組的療效。具體的統計分析方法可以根據療效指標是定量資料還是分類資料而定。 如果你想做的更加精確一些，減少誤差，那可以採用隨機區組的設計方法。比如，如果不同年齡的療效不一樣，那就每一組都選擇年齡相同的或年齡分佈一致的人，這樣就控制了年齡在療效中的混雜作用。那就是隨機區組設計方法。 如果你想觀察兩個因素之間的互動作用，比如藥物在不同時間、不同濃度是否療效不一樣。那就可以採用析因設計方法。它可以觀察是否時間和濃度之間具有互動作用，可以幫助你找到一個療效最好的時間與濃度的組合。 以上是臨床上常用的統計設計方法，還有一些略為複雜的但是可以節省樣本的方法，如正交設計、均勻設計等，在例數不夠的情況下是很有用的。它可以保證你在例數很少的情況下達到很好的統計分析效果，不會因為例數太少而降低統計效率。這些方法實際上是很有用處的，可惜大多臨床醫生根本都沒有聽說過這些方法，更不用說如果運用了。這不能不說是統計學的一大悲哀。 好多找我分析的人，我都發現他們由於各種條件的限制而例數很少，達不到很好的統計分析效率。如果當初採用更好的設計方法，就可以更好地提高統計效率，可惜多數都認識不到這一點。 嗚呼，何時統計設計能在臨床推廣，讓大家都能真正認識到設計的重要性，自覺的採用最合理的設計開展實驗，這是我的一個夢想。 我在此寫這些東西不可能就把大家教會如果運用這些設計方法。但我可以讓臨床醫生明白還有更好的設計方法，希望在進行實驗時能夠考慮一下，稍微想一下設計方案，那就已經是很不錯了。具體的方法即使不會，也可以諮詢統計老師，相互協助，共同設計一個合理的方案。
實驗設計是統計中非常重要的一個環節，也是統計分析的前提，也是臨床中很容易忽視或不大重視的一個方面。一個合理的實驗設計，可以最大限度地減少成本，並保證結果的合理性。 如果你的研究因素只有一個，比如，想比較兩種藥對一種疾病的治療效果是否不同，那最簡單的可以採用完全隨機設計。也就是透過隨機的方法將人群分為兩組或多組，每組給一種藥，觀察一段時間後，比較兩組或多組的療效。具體的統計分析方法可以根據療效指標是定量資料還是分類資料而定。 如果你想做的更加精確一些，減少誤差，那可以採用隨機區組的設計方法。比如，如果不同年齡的療效不一樣，那就每一組都選擇年齡相同的或年齡分佈一致的人，這樣就控制了年齡在療效中的混雜作用。那就是隨機區組設計方法。 如果你想觀察兩個因素之間的互動作用，比如藥物在不同時間、不同濃度是否療效不一樣。那就可以採用析因設計方法。它可以觀察是否時間和濃度之間具有互動作用，可以幫助你找到一個療效最好的時間與濃度的組合。 以上是臨床上常用的統計設計方法，還有一些略為複雜的但是可以節省樣本的方法，如正交設計、均勻設計等，在例數不夠的情況下是很有用的。它可以保證你在例數很少的情況下達到很好的統計分析效果，不會因為例數太少而降低統計效率。這些方法實際上是很有用處的，可惜大多臨床醫生根本都沒有聽說過這些方法，更不用說如果運用了。這不能不說是統計學的一大悲哀。 好多找我分析的人，我都發現他們由於各種條件的限制而例數很少，達不到很好的統計分析效率。如果當初採用更好的設計方法，就可以更好地提高統計效率，可惜多數都認識不到這一點。 嗚呼，何時統計設計能在臨床推廣，讓大家都能真正認識到設計的重要性，自覺的採用最合理的設計開展實驗，這是我的一個夢想。 我在此寫這些東西不可能就把大家教會如果運用這些設計方法。但我可以讓臨床醫生明白還有更好的設計方法，希望在進行實驗時能夠考慮一下，稍微想一下設計方案，那就已經是很不錯了。具體的方法即使不會，也可以諮詢統計老師，相互協助，共同設計一個合理的方案。