下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
所有的实验设计都具有相同的模式：将受试者随机分为与处理方法数量相同的组数，然后将每一种处理方法应用于其中的一个组。这些实验设计都是完全随机的设计方案。
完全随机设计
在一个 完全随机实验设计 中，所有的实验受试者个体都被随机地分配到各个随机处理组。
一个完全随机实验设计可以拥有任何数量的解释变量。例如，在医生健康研究中有2个解释变量：阿司匹林或者安慰剂；β－胡萝卜或者是安慰剂。在图2－1中显示了这些变量是如何形成4种处理方法的。这项完全随机实验设计将这22 000名受试者的1 /4分配到每一个处理方法所对应的组中。一旦这些处理方法的结构被确定下来，那么这个完全随机实验设计所需要的随机化过程就变得平旦乏味，但是很简单。
完全随机实验设计是实验研究的最简单的统计学设计方案。它们是单纯随机抽样的类似物。事实上，每一个处理方法所对应的组都是从所有可获得的受试者中的一个SRS样本。完全随机实验设计清楚地说明了 对照、随机和重复 的原则。然而正如抽样过程中，更加精细的统计学设计方案常常更好。特别是那些能够从各个方面都与受试者相匹配的设计方案能够相对简单随机设计方案产生更加精确的结果。
例16 男女运动员免疫功能增强与提高免疫能力的营养补剂。 大负荷的运动训练往往导致男女运动员免疫功能显著下降。但是，男女运动员对于同一种提高免疫能力的营养补剂的反应是不同的。一项实验研究对比了3种提高免疫能力的营养补剂对男女运动员免疫功能的影响，这项研究分别单独观察了男运动员和女运动员的反应，同时也评价了对提高免疫能力的营养补剂的总体反应。
一个完全随机实验设计包括男运动员和女运动员在内的所有的受试者都看作是一个整体人群。这种随机设计将不考虑受试者的性别，而是将他们随机地分配到3个不同处理方法的组中。这种做法忽略了男性和女性的差异。一个更好的实验设计应该考虑男女区别对待。将所有的女运动员随机分配到3个组中，每组补充一种提高免疫能力的营养补剂。然后再将所有的男运动员随机分配到3个组中。图2－2概括了这个改进的设计方案。
图2－2中的实验设计利用了对照、随机和重复的原则。然而，它的随机性并不彻底（所有的受试者被随机地分配到各个处理组中）。它的这种随机性仅仅是局限在相似的受试者组成的组内进行操作。这些组被称为 批 ，这种实验设计被称为 分 批实验设计 。
分批实验设计
一批是指在某些方面相似的一组实验的单位或受试者，他们的这些相似之处被认为将影响他们对各种处理方法的反应。在一个 分批实验设计 中，实验个体向各个处理方法组的随机分配是在各批内分别完成的。
图2－2 比较3种提高免疫能力的营养补剂对男女运动员不同作用效果的一个分批实验设计。男女受试者分别组成2批
对各批的区分是另外一种形式的控制。他们是通过将一些暗藏的变量直接代入实验设计中而形成不同的批来控制这些变量对实验结果的影响（就如同例16中受试者的性别那样）。分批实验设计与抽样中的分层设计是相似的。分批和分层都是将相似的个体归为一组。对它们使用了不同的名称只是因为抽样和实验设计的思想是分别发展形成的。分批可以得出有关各批受试者相互独立的结论，例如，在例16中有关男女运动员免疫功能变化的结论。分批实验设计也可以得到更加精确的总体结论，这是因为在分批实验设计研究这3种提高运动员免疫能力的营养补剂的总体影响时，男女之间的系统差异可以被排除在外。
配对实验设计是一种特殊的分批实验设计。配对实验设计对比了2种处理方法的作用效果。每一批只有2个个体组成，它们尽可能贴切地相互匹配。这些个体通过投掷硬币或者查阅附录1表1中的偶数和奇数数字而随机地分配到不同的处理方法组中。或者在一个配对实验设计中每一批只有一个受试者组成，该名受试者按照先后顺序一个接着另外一个地接受了两种处理方法。那么在这种情况下，每一个受试者都是他或她自己的对照。
例17 右手对左手。 右手作为优势手（右利手的）人的右手通常比其左手更加强壮吗？一名学生设计了一个实验来研究这个问题。她将一个普通的浴室中的体重秤固定在一个离地面有1.5米（m）高的架子上，同时使秤的一端伸出架子。受试者将大母手指放在秤底面，其他手指放在秤上面，然后用力挤压秤。这样秤的读数就测量出受试者手的力量是多少千克。
一项完全随机实验设计将需要2组受试者，每一组是右手或左手是优势手。显然，让每一位受试者使用两只手是更加自然的一种设计，这样可以直接获得一个左右手力量的比较。这就是一个配对实验设计。其名称就提示我们，我们不是在两个组之间进行比较，取而代之是在配对的两个观测之间进行对比，在这项研究中是同一个人的两只手。
那么在这项实验研究中的随机性又是怎样呢？该实验不能够将受试者随机地分配到不同的组中。相反，选择受试者哪一只手先检测是随机的过程。受试者在完成了第一次挤压秤的检测后，可能会赢得自信心或者学会了如何更好地挤压秤完成检测。将左右手参加检测顺序随机化可以防止这种学习效果对左右手力量差异的混淆作用。
2.26 假设对医生健康研究中，你有20名受试者将要分配到各个处理组中（图2－1）。为了方便暂且将这20名受试者称为A、B、C、…、T。利用附录1表1从第128行开始完成这个随机化过程。
2.27 钙与血压。你正在参与一项医学实验的设计，这项实验是为了研究在饮食中增加钙的摄入量是否能够降低中年男性的血压。初步的研究工作表明，补充钙可能是有效的，并且这个效果对于黑人男性可能比对白人男性更明显。
（a）概括一个合理的实验设计。
（b）用简单的语言解释使用较大的受试者群体的好处。
2.28 你怀疑一种药物会影响受试者的协调。这种药物可以通过3种方式服用：口服、通过皮下注射和通过静脉注射。这种药物的作用效果可能依赖于服用的方法和服用的剂量。所以，你希望研究两个解释变量的作用效果：剂量（在2个水平上）和服用方式（通过上述的3种方法）。应变量是这些受试者在一个标准的协调性测验中的得分。受试者有90人。
（a）列出通过这两个解释变量可以形成的作用方式种类。
（b）描述一个合适的完全随机设计。（只概括这个设计，不必解释如何随机化。）
（c）你可以通过实施一项针对同一个服用方法比较两个剂量作用效果的实验来研究剂量的作用效果，也可以通过针对同一个剂量比较三种服用方法来分别研究服用方法的作用效果。你在（a）中设计的实验相对这两个实验的优点是什么？
2.29 20名体重超重的女性同意参加一项有关4种减肥方法效果的研究。分别将这4种减肥方法称为A、B、C和D。研究人员首先将受试者的实际体重与她的“理想”体重进行对比，计算出每一位受试者肥胖的程度。受试者姓名和她们多余的体重kg数如下：
应变量是在8周治疗后体重下降数量。因为一位受试者过多的体重数量将影响这个应答结果，所以我们将使用分批设计。
（a）将受试者按照多余体重逐渐增加的顺序排列。通过将体重超重最少的4个分为一组，然后是下面的4个等等，最终形成每组有4位受试者组成的5个批次。
（b）利用附录1表1随机地将每一批中的这4个受试者分配到4种减肥方法中。请务必解释清楚你是如何利用这个表的。这个分批设计尽可能贴切地将这4组人群对应这项研究开始时体重多余的数量。
2.30 一位营养学家拥有两个遗传品系中每一个品系的大鼠10只。我们可以通过将各个遗传品系作为不同的批来区别对待，并随机地将每一种遗传品系的5只大鼠分配到饮食A中。每一种遗传品系中剩余的那5只大鼠吃饮食B。简要地写出这个实验设计。然后使用附录1表1从第111行开始进行随机化过程。