用SAS软件实现随机区组设计定量资料的统计分析

随机区组设计是药学科研中控制重要的非试验因素时用到的一种试验设计方法,在临床药物疗效研究方面具有十分广泛的适用性。本文主要对随机区组设计的概念,统计分析方法的合理选用,如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述。

随机区组设计多个样本多重比较的非参数q检验方法的SAS实现

当随机区组设计多个相关样本总体分布未知或分布不满足正态性，这样的资料无法利用随机区组设计资料的方差分析来解决。Friedman M检验是一种随机区组设计资料秩转换的非参数检验方法，可用来推断这些样本所来自的多个总体分布是否有差别。然而，该方法仅推断了这多个相关样本总体分布的差别。

随机区组设计二因素试验结果的二次回归分析法

本文根据最小二乘原理提出随机区组设计二因素试验结果的二次回归分析法，包括建立试验指标与试验因素间的二元二次回归方程和显著性检验。此法开辟了分析因子试验结果的新途径，能从试验结果中提取新的重要信息，从而提高了因子试验结果的利用率，最后举例说明。

混合效应模型在完全随机区组设计的药效研究中的应用

完全随机区组设计（randomized complete blocks design，RCBD）是将具有某种特征的研究对象划分为同一区组（block），然后将研究因素的每个水平（处理，treatment）随机分配给各区组内每个受试对象的一种实验研究方案。研究的主要目的是估计和评价不同水平的处理效应（treatment effect）。大多情况下，处理效应是固定的，也即认为处理因素的各水平都被包含在研究设计中，而不需要对那些没有包含在实验中的水平做出推论；相反，区组效应（block effect）常常认为是随机的，

随机区组设计的方差分析及其应用研究

阐述了单因素随机区组设计的方差分析的基本思想和如何构造各统计量,并运用随机区组设计的方差分析方法进行了实例分析,然后进行Tukey’s W检验的多重比较,给出应用Mathematica和SPSS做出的相关图形.

随机区组设计的多元分析

本研究首次把经典随机区组设计的统计分析方法由单变元推广到多变元,使得试验的多性状记录能综合在一起进行分析,以得出考虑了性状间相关性在内的统计结论,并结合橡胶幼苗肥料试验实例给出了MINITAB统计程序。

单因素重复测量设计与随机区组设计资料处理异同解析

目的探讨单因素重复测量设计与随机区组设计资料的方差分析的关系。方法利用文献数据[1,2],拟对资料进行单因素重复测量设计和随机区组设计2种处理,比较2种处理结果的异同。结果单因素重复测量设计资料在满足球对称的条件和正态对称条件下,与误用随机区组设计处理结果相同;尤其在球不对称且F值F界值时,采用随机区组设计处理与单因素重复测量分析校正前后的结果,也会出现一致情况。结论2种方法都是单因素试验的方差分析,但2种设计的方法和分析目的均不同,不可混同。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 VI.用SAS软件实现随机区组设计定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

秩和比法在随机区组设计教学研究资料分析中的应用

对于随机区组设计教学研究资料来说,当获得的原始资料不符合方差分析应用条件时,不论采用Friedman检验还是改进的Friedman检验计算过程相对较为繁琐,而采用秩和比法尤其是使用基于变换数据后的混合编秩的秩和比法分析资料,计算过程简单明了,原理通俗易于理解,能同时得出不同处理组之间和不同处理组两两之间的差异是否具有统计学意义的结论,为指导教学实践奠定了坚实的基础。

随机区组设计中缺项的估计

在实际工作中,有时由于意外原因可使实验数据缺失,例如临床观察中病人因故未作某次检查,动物在试验中因故生病或死亡,仪器测量中突然发生故障等,致使实验数据缺失一项或两项。这时按通常随机区组方差分析就无法进行,如将缺失区组舍去则又惋惜,此种情形下可用回归分析法和缺项估计法将缺失数据补上。但因回归分析法计算较繁,不易推广,

双向随机区组设计对拉丁方设计的相对效率

给出了处理数及小区大小相同的双向随机区组设计对拉丁方设计的相对效率的计算公式。

统计分析随机区组设计非参数检验的多重比较

目的:探讨随机区组设计多组样本资料非参数Friedman M检验后,各组样本的多重比较。方法:采用秩转换方差分析方法和调整检验水准做多次相关两样本的配对Wilcoxon方法,应用统计软件SPSS进行多重比较。结果:实现SPSS软件对同一数据资料非参数检验的多重比较,两种方法所得结论相同。

双向随机区组设计的研究

双向随机区组设计，系在通常的随机区组设计的基础上稍加变化而成，可控制试验地两个方向的土壤差异，但又不象拉丁方设计那样处理数必须等于重复次教，而比较灵活易掌握，这个设计的试验精确度相当于拉丁方设计，但整个试验的小区数目要比拉丁方设计少得多，因此这个设计具有较大的实用意义． 田间试验误差的主要来源是讨论地的土壤差异．田间试验设计的主要目的就在于控制和减少因土壤差异而造成的误差，并能估计出无偏的误差值作为测定处理间差异显著性的依据，从而提高试验的精确度．随机区组设计的精确度不及拉丁方设计．随机区组设计只能控制一个方向的土壤差异，拉丁方设计可控制两个方向的土壤差异，但拉丁方设计的重复次数必须等于处理数，如处理数在６个以上，应用拉丁方设计时就会感到因重复次教的增加而增加试验的工作量以至于无法采用拉丁方设计．作者从多年的田间试验实践中提出一种“双向随机区组”设计，这种设计系在通常的随机区组设计的基础上演变而来，可控制纵横两个方向的土壤差异，提高试验的精确度，但小区数目与拉丁方设计相比要少得多，以至于使试验的工作量大大减少，能经济地利用人力和物力．目前所看到的田间试验设计尚无这种设计，故命名为“双向随机区组”设计．

随机区组设计资料中多个缺失数据的估计及SAS程序

对于含有多个缺失数据的随机区组设计资料根据误差平方和最小的准则推导出估计缺失数据的方法及给出

利用统计量作随机区组设计资料处理的简便方法

目的：探索一种利用描述统计量直接计算随机区组设计资料方差分析结果的简便方法。方法：利用数理统计的方法推导出描述统计量与随机区组设计的方差分析计算公式间的关系，从而找到一种利用描述统计量直接计算随机区组设计的方差分析检验统计量的方法。结论：通过实例运算与用原始数据算得的结果一样，本文提供的在只有描述统计量的情况下仍然可以作随机区组设计的方差分析的方法的是一种简便有效的方法。

单因素实验设计基本方法之二——完全随机区组设计

1完全随机区组设计概念与特点 完全随机区组设计（completely randomized block design）又称配伍组设计，是配对设计的扩展。本设计首先是在农业试验中应用的，认为小麦的产量不仅受其品种（处理因素）的影响，还受田块（block，区组因素）的影响，因此，将每个田块分成若干单元（unit），每个单元所接受的处理是随机的，这样的设计既可分析处理因素的作用，也可分析区组因素的影响，提高了试验效率。

试验设计类型之无法考察交互作用的多因素设计:随机区组设计与拉丁方设计

本文目的是介绍两种无法考察交互作用的多因素设计类型,即随机区组设计与拉丁方设计。通过详细介绍与前述两种设计类型对应的"主要内容""操作方法"和"设计变形",全面展示了这两种设计类型的核心内容、要领和注意事项,为用户正确、合理地选用前述的两种设计类型创造了有利的条件。

合理进行均值比较——随机区组设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与随机区组设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、一个实例以及SAS实现。基本概念包括区组因素、如何选定区组因素、随机区组设计和不完全随机区组设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;一个实例涉及“长期饲喂高锌日粮对断奶仔猪免疫机能影响的动物试验及其多元定量资料”。借助SAS实现随机区组设计定量资料的一元方差分析和多元方差分析。并讨论当区组因素对结果的影响无统计学意义时,合理的统计分析方法是不考虑区组因素,直接采用单因素多水平设计一元和多元定量资料方差分析。