由协方差分析到实验设计三大原则（下）

作者：帅力     封面：吉江

接着上文继续说，从实验设计上来看，这次对二师兄的研究，应该是一个非常典型的、简单的3组随机相互对照的实验设计，如果随机化做的比较好的话，应当是3组数据具有基线可比性，可直接采用方差分析等经典方法。但是，由于在实验设计阶段，随机化或某些因素没有控制好，导致只能采用统计方法进行事后补救，这样是不妥的，因为有的时候，统计方法可以补救的余地也是有限的。

好啦，为了事前就为研究数据分析打下良好的基础，我们来重温一下实验设计的三大原则。

一、对照原则。

在实验研究中为显现处理因素的作用，应设置相应的对照（control），只有设立了对照组，才能消除非处理因素对实验结果的影响，从而使处理因素的效应得以体现。处理因素的效应大小，是通过与对照组对比所得到的差别显现。根据实验的目的和内容，实验研究的常见的对照方式有以下几种：

1. 空白对照。空白对照（blank control）是对照组不施加干预，即对照组的处理因素为“空白”。

2. 实验对照。实验对照（experimental control）是对照组不施加处理因素，但施加某种与处理因素有关的实验因素。

3. 标准对照。标准对照（standard control）是对照组采用现有标准方法或常规方法，或不专门设立对照组，而以标准值或正常值作为对照。

4. 相互对照。相互对照（mutual control）是不专门设立对照组，而是实验组之间相互对照。本例实验既属于相互对照。

5. 历史对照。历史对照（historical control）又称文献对照或潜在对照，它是不专门设立对照组，而是以过去的研究结果作为对照。

此外，还有自身对照、安慰剂对照等设计。

二、随机化原则

随机化（randomization）是在实验分组时，每个实验对象均有相同的概率或机会被分配到实验组和对照组。它是在大量未知或不可控制非处理因素存在的情况下，保证实验组和对照组在大量不可控的非处理因素分布方面尽量一致的统计学措施。

随机化的操作有：1.随机抽样，总体中的每一个体都有同等机会进入样本，保证样本的代表性；2.随机分组，每一个体都有同等的机会分配到各处理组，保证各处理组间的均衡性；3.随机实验顺序，每个个体接受处理的先后的机会均等，从而平衡实验顺序的影响。

三、重复原则

重复（replication）是指研究的实验组和对照组应有一定数量的重复观测，即实验单位要有一定数量。主要包括：1.整个实验的重复，它确保了实验的重现性，从而提高了实验的可靠性；2.多个受试对象的重复，它避免了把个别情况误认为普遍情况，把偶然性或巧合性的现象当成必然的规律，以致实验结果错误地推广到群体。