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实验效应是处理因素作用于研究对象所产生的相应效应或反应。而效应的有无或强弱必须通过具体评价指标来体现，这些反应实验效应的评价指标称为效应指标，也称为研究指标、观察指标等。如果指标选择不恰当，未能准确反映处理因素的效应，获得的研究结果就缺乏科学性，因此效应指标的正确选定是科研设计中的重要环节。选择效应指标应具有客观性、精确性、特异性和灵敏性。此外，应避免带有偏性或偏倚。
根据指标的性质可将效应指标分为定量指标和定性指标两类。定量指标是指可以用各种仪器测量的客观指标，如血压、心率、血糖、白细胞数、肌肉收缩程度、各种蛋白质和核酸的测量等。定量指标均可以用具体的度量衡单位来表示，如人体的血压用毫米汞柱（mmHg）表示，脉搏用每分钟的次数（次/分）来表示。定量指标可以根据具体指标的要求，精确到小数点后面若干位，所以能在数量上反应变化特点，较为客观、准确、精确，统计学分析的效率较高，科研设计中应当尽可能多采用此类指标。定性指标是指指标的数值不能以定量的方法获得，仅能根据某种反应的出现与否作为指标，这类指标的检测结果常用“是”或“否”，“阴性”或“阳性”来表示，如症状的有与无、治愈与未愈、有效与无效、呕吐、惊厥等。这类指标只能反映某些性质的变化，难以判断反应的程度。
在科研设计中，除定性指标、定量指标外，有时也会采用半定量指标。半定量指标是为了弥补定性指标的不足而采用的指标，常用于研究形态学上各种复杂病理形态变化的程度；也用于有些精神状态、心理症状等的评价。采用半定量指标，需要将不同程度变化分成不同等级或分数，一定要制定和掌握严格的评分标准，或者采用国际国内公认的评分标准或量表。
定量指标和定性指标的划分也并不绝对，有时两者之间可以相互转换。例如：将定量指标数据划定分界线，高于或低于该分界线确定为有效，反之为无效，这样可以使效应判断更为简洁和明确；也可以将定性指标的百分率或等级（分数）作为相对定量指标，进行各种比较。
选择效应指标时应符合以下基本原则：
科研设计时尽可能选择客观指标，避免选择笼统的、不确切的指标。指标数据来源决定了它的主、客观性质。客观指标的数据是借助仪器等手段进行测量来反映研究结果，如血糖、白细胞计数等。客观指标能真实显示实验效应的大小或性质，最大程度上排除人为因素的干扰。主观指标的数据来自研究者或受试者通过自身感受判断而得出的研究结果，易受心理与暗示的影响，且感觉器官的感受往往随主观意识和周围环境的改变发生较大的波动，如受试者主诉的疼痛、反酸、头晕等症状，疼痛虽然可用“是”或“否”来回答，但结果可因环境因素有所差异，可因其他人的安慰而减轻，也可随受试对象耐受性的降低而加重，还会因研究对象个体痛阈值的不同而产生差异。故科研设计中，应尽量避免选用主观指标。此外，如X线、CT、B超的诊断结论等，虽测定方法本身是客观的，但描述与取值则是主观的，故仍属主观指标，对于这种情况，须制定明确的判断标准，从而消除主观因素的影响。
效应指标应有特异性，特异性即指标的排他性，所选效应指标应具有不受其他因素干扰的特点，能够准确地反映处理因素的作用效果。如在诊断流感时，发热、头痛、咳嗽等症状在其他疾病中都有可能出现，所以均为非特异性指标，只有流感病毒的检测才是唯一的效应指标。指标特异性的重要意义还表现在多个非特异指标也代替不了它，如在有机磷毒理学研究上，必须选择胆碱酯酶活性测定为效应指标，是其他指标不能代替的。
选用的效应指标应尽量精准。精准性包括效应指标的准确度和精密度。准确度是指观察值与标准值（真值）的接近程度，属系统误差，准确度越高，测量值越接近真值，误差则越小，指标的可靠性越高。精密度是指重复观察时观察值与其平均值的接近程度，属随机误差，精密度越高，说明重复的测量值越接近，证明检测设备或手段的稳定性越好。在设计时应首选既准确而又精密的方法，但应以准确度为主。
灵敏度是指各种检测手段和方法能够检测出实验效应微小变化的能力，由指标所能正确反映效应变化的最小数量级或水平来确定。灵敏度低的方法难以检出细微的变化，但过于灵敏的方法往往受干扰程度较大，应当根据研究目的选择适当的灵敏度，一般要求其灵敏度能正确反映处理因素对研究对象所引起的反应就够了，并非灵敏度越高越好。随着科技的快速发展，检测方法的灵敏性将会越来越高。
选择效应指标，除应符合以上四个原则外，还需注意以下问题。
首先，应注意标本的采集、贮运及实验方法等必须进行标准化与固定化处理。在科学研究的实施过程中，采集标本的取样方法、部位、时间、实验方法、仪器设备、操作人员均应统一，要求科学、严密，以免造成偏性，影响结果的准确性。同时，还应密切关注实验过程中是否有对效应指标有干扰的其他影响因素，做到及时发现、及时处理和清除。
其次，选择效应指标时应注意多因素、多指标相互配合。无论哪种指标，都会在不同程度上被其他因素所影响，灵敏度越高的效应指标，其影响因素可能越多，越易出现假阳性（或假阴性）结果。因此，在科研中应选用多项效应指标和/或指标的多种检测方法，以相互验证。只有多方法多途径全面观察，才有可能准确地了解事物的全貌。同时注意，多指标综合分析，并不是指标越多越好，而是根据实验本身的实际需要选取彼此间能相互补充、相互验证的效应指标。