赛恩斯：医学科研中常用的几种实验设计方法
良好的实验设计是保证科研得以顺利进行并得出客观符合科学要求结果的前提，因此在进行医学科研中，研究者需要根据研究目的、处理因素的多少，结合专业要求选择适当的实验设计方案。但目前许多医学科研工作者对实验设计方案及其具体实施方法不甚了解，无法选择出适宜、有效的实验设计方案进行实验，降低了实验效率甚至错误地实施了实验。下面，赛恩斯就医学科研中常用的几种实验设计方法进行简单介绍，希望有助于医学科研工作者做出正确选择。一、完全随机设计。又称成组设计，主要有以下两种形式：一是采用完全随机分组的方法将全部同质受试对象随机分配到各个处理组，各组分别接受不同的处理；二是分别从不同的总体中进行随机抽样，观察同一指标，进行对比研究。在进行此类研究时，一定要注意影响研究指标的主要非处理因素各组应齐同可比。
完全随机设计的优点在于：设计方法简单、易行；统计分析方法简单；存在缺失数据时，仍可进行统计分析。但也有其缺点：一是样本量小时，抽样误差较大；二是由于对实验的非处理因素缺乏有效的控制，组间均衡可比性较配对设计和随机区组设计差；三是完全随机设计只能安排一个处理因素，不能满足多因素的实验要求。
二、配对设计。在医学科研中，配对设计主要有两种形式：一是异体配对，将受试对象按照条件相同或相近配成对子，采用分层随机化的方法，将每个对子的两个受试对象随机分配到不同的处理组；二是自体配对，同一个受试对象使用两种不同检测方法进行检测或同一个受试对象的不同部位观察同一指标。
配对设计的优点在于：尽可能地排除非处理因素对实验结果的干扰；在设计时严格的控制了非处理因素，使两组的均衡可比性提高，减小了抽样误差；由于配对设计的抽样误差较完全随机设计小，在相同样本含量条件下，配对设计所需的样本含量较小。其缺点在于配对条件不易严格控制，当配对失败或配对欠佳时，反而会降低实验效率。
三、随机区组设计。随机区组设计又称配伍组设计，通常是将受试对象按性质相同或相近分成若干区组(或称配伍组)，采用分层随机化的方法，将每个区组的各个受试对象随机分配到不同的处理组接受不同的处理。随机区组设计是配对设计的扩展，因此，同一个受试对象使用多种不同检测方法检测，比较各方法是否存在差异，亦为随机区组设计。
随机区组设计的优点与配对设计一样，即每个区组内的受试对象具有较好的同质性，比完全随机设计的均衡性好，误差小，实验效率高。但缺点是区组内的受试对象数量与处理数相同，实验结果中如果有数据缺失，会给统计分析造成困难。
四、重复测量设计。医学实验常有重复测量的记录，即相同指标在不同时间点进行多次测量，这种在给予一种或多种处理后，在多个时间点从同一个受试对象重复获得某指标观察值的设计称为重复测量设计。因此，重复测量设计可以了解实验过程中观察数据随时间变化趋势。除比较不同时间点的差异外，重复测量设计还可以比较不同处理组间的差异、不同处理组随时间的变化趋势的差异。
由此可看出，重复测量设计包括两个因素：一是处理因素(水平数≥1)，其中水平数为1的指受试对象仅接受一种处理，未进行随机分组，称为无平行对照的单组重复测量数据；二是时间因素(水平数≥2)。借助重复测量设计可分析各因素的效应及其交互效应，但与其他实验设计方法相比，重复测量设计中需多次重复观察同一指标，观察数据之间存在相关性，因此应使用特殊的方法进行分析。
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