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  • 常用实验设计方法有哪些

    千次阅读 2020-11-03 17:49:18
    如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的浪费,而且会导致预期的结果难以达到,甚至导致整个研究工作失败。 实验设计应用的范围非常广,不仅应用在生物学以及医学领域,也...

    自然界和人类社会中,很多现象和事物都不是独立存在的,它们往往纵横交错在一起。数据分析的其中一个重要目的就是研究事物之间的相互关系,发现事物或现象背后客观存在的规律性。这些客观规律性往往受到各种因素的影响,因此,为了减少数据分析结果的误差,同时提高准确性和精确性,合理的实验设计是必不可少的。如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的浪费,而且会导致预期的结果难以达到,甚至导致整个研究工作失败。

    实验设计应用的范围非常广,不仅应用在生物学以及医学领域,也应用在工农业生产、微生物试验、市场调查、心理学研究以及教学科研等各种不同领域。经常使用的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、交叉设计、析因设计、拉丁方设计、正交设计、嵌套设计、重复测量设计、裂区设计以及均匀设计等。不同的实验设计方法适用不同的情况。


    下面介绍的这几种实验设计方法只考虑因素的主效应作用,而不涉及因素间的交互作用。它们得到的试验数据往往不能提供对交互项的分析信息。

    完全随机设计
    完全随机设计只涉及一个处理因素,两个或多个水平,所以也称单因素设计。它是将样本中全部受试对象随机分配到各个处理因素的不同水平中(处理组中),分别接受不同的处理,然后进行对比观察。各个处理组样本含量可以相等,也可以不等,但是相等时分析效率较高。完全随机设计是最简单的实验设计方法,举个简单的例子:分析不同人种的智商差异,人种差异是处理因素,因素的水平可以是黄种人、白种人和黑人等。

    随机区组设计
    随机区组设计主要用于实验分析对象之间存在明显差异的情况,它通常将受试对象按性质(如病人的性别、年龄、体重和病情等非实验因素)差异分成N个区组,再将每个区组的受试对象分别随机分配到处理因素的不同水平组(处理组)中。随机区组设计的优点是每个区组内的受试对象有较好的同质性,排除了非实验因素对分析结果的影响,提高了分析效率。缺点是要求区组内的受试对象数目与处理组数目相等(每个处理组至少分到一个受试对象),实验结果中若有数据缺失,统计分析较麻烦。


    交叉设计
    交叉设计是一种特殊的自身对照设计,常用在临床试验中,在同一病人身上观察两种或多种处理水平的效应,消除不同病人之间的差异,减少误差。我们以两个阶段、两种处理水平为例说明操作步骤。首先将条件相近的观察对象进行配对,随机分配到两个实验组中。第一组先用处理方法A处理,然后再用处理方法B处理,处理顺序是AB;另一组则相反,先用处理方法B处理,再用处理方法A处理,处理顺序是BA。两种处理水平在全部实验过程中“交叉”进行。交叉设计实际上就是自身对照实验设计,通过“交叉”的方式将时间因素的影响分解出来,避免了时间因素对研究结果的干扰。因此该设计的最大优点是可控制时间因素及个体差异对处理方式的影响,故节约样本含量,效率较高。

    拉丁方设计
    拉丁方设计用于研究三个因素,各因素间无交互作用且每个因素的水平数相同的情况。其中有一个最重要的因素称之为处理因素,另外两个是需要加以控制的因素,分别用行和列表示。两个控制因素的水平将实验因素的r个水平随机地排列成r行r列的方阵,如下图:
     


    周次和星期是控制因素,处理因素的五个水平(ABCDE)被随机分配到方阵中。
    拉丁方设计可以从较少的实验数据中获得较多的信息,比随机区组设计更具优势。如果各因素间有交互作用,用拉丁方设计就不合适了。拉丁方设计要求每个因素的水平数必须相等,在数据采集时不能出现缺失值,否则将导致数据无法按原计划进行分析。

    有交互作用的实验设计方法
    因素之间没有交互作用的情况毕竟是少数,更多的情况是存在因素之间的交互作用。下面几种实验设计方法适用于有交互作用的情况。


    析因设计
    析因设计是将两个或两个以上因素及其各种水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它可以研究单个因素多个水平的效应,也可以研究因素之间是否有交互作用,同时找到最佳组合。例如,现在有两个处理因素,一个因素有2个水平,另一个因素有三个水平,那么就进行2*3=6次实验;如果有三个处理因素,每个因素都有5个处理水平,那么就进行5*5*5=125次实验。析因分析的原理就是对每个因素的每个水平都进行实验,这样能够照顾到所有的因素和水平。

    正交设计
    正交设计是析因设计的高效化。当析因设计要求的实验次数太多时,一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中,选择一部分有代表性水平组合进行试验,而正交设计就能满足这个要求。


    均匀设计
    均匀设计是一种多因素多水平的试验设计,它放弃了正交表的整齐可比性,是在正交设计的基础上进一步发展而成的。均匀设计进一步提高了试验点的“均匀分散性”。均匀设计的最大优点是可以使因素的水平数很大,而试验次数又最节省。与正交设计一样,可以通过均匀设计表设计实验。

    特殊实验设计方法
    下面介绍三种特殊的实验设计方法:嵌套设计、重复测量设计和裂区设计。
    嵌套设计
    如果处理因素之间存在层次性结构,或处理因素之间有主次之分,这时就需要用到嵌套设计。例如,研究催化剂和温度两个处理因素对化学反应速度的影响就是典型的例子。如果催化剂因素有三个水平(三种催化剂),反应温度也有三个水平,那么它们的实验设计可以整理成下面的表格。
     


    在主因素催化剂种类的三个水平下,又可以分别嵌套上次因素(温度)的三个水平。

    重复测量设计
    重复测量设计广泛应用于各种科学研究中,它的显著特点就是在不同的实验条件下,从同一个受试对象身上采集到多个数据,也就是同一个受试者在不同实验条件下进行数次实验,以获得更多信息。这里的数次实验需要考虑的就是“时间因素”。最常见的重复测量设计是在药物的临床试验中,例如,比较两种不同药物的疗效,将病人随机分成两组,分别给予不同的药物,然后在不同时间作病人的动态观察。

    裂区设计
    最后介绍的这种实验设计方法是裂区设计。裂区设计最初用在农业实验中,例如,进行两因素的裂区设计,按照A因素的水平将试验田分成k大块,按照A因素的不同水平处理;然后再根据B因素的水平将每大块土地再分为z小块,每小块按照B因素的不同水平处理。

    以上介绍的这些实验设计方法基本上都采用方差分析进行数据分析得到结果。每种实验设计方法的设计思路、原理和数据分析步骤都将在后面一一详细介绍。从事科学研究的朋友千万不要错过,实验设计方法的合理是得到正确科学研究成果的基础和第一步。

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  • 临床试验常用统计方法的选择 今天总结下临床试验中所涉及到的一些统计方法,这方面也是自己比较迷惑的,很多时候不知道怎样应用,部分方法在工作中自己也没接触过,仅供参考。这些统计方法,除了临床试验外其实也...

    临床试验常用统计方法的选择

    今天总结下临床试验中所涉及到的一些统计方法,这方面也是自己比较迷惑的,很多时候不知道怎样应用,部分方法在工作中自己也没接触过,仅供参考。这些统计方法,除了临床试验外其实也适用于其他的常用统计分析。

    在这里插入图片描述

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  • ⑴神经网络方法   神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、...

    ⑴神经网络方法
       神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以ART模型、Koholon模型为代表的,用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程。

    ⑵遗传算法

    遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

    Sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具,利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验,结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构,在不增加错误率的前提下,删除多余的连接和隐层单元;用遗传算法和BP算法结合训练神经网络,然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂,收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。

    ⑶决策树方法

    决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。它的主要问题是:ID3是非递增学习算法;ID3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了IBLE算法等。

    ⑷粗集方法

    粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。现在国际上已经研制出来了一些基于粗集的工具应用软件,如加拿大Regina大学开发的KDD-R;美国Kansas大学开发的LERS等。

    ⑸覆盖正例排斥反例方法

    它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有Michalski的AQ11方法、洪家荣改进的AQ15方法以及他的AE5方法。

    ⑹统计分析方法

    在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。

    ⑺模糊集方法

    即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上,提出了定性定量不确定性转换模型–云模型,并形成了云理论。
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    Java中的String类是字符串操作类,提供了多种方法对字符串进行操作,以下对String类的常用方法进行总结: 一、String类简介 String类位于Java的lang包下,在使用时不需要通过import引入,java使用String类创建一个...

    Java中的String类是字符串操作类,提供了多种方法对字符串进行操作,以下对String类的常用方法进行总结:

    一、String类简介

    String类位于Java的lang包下,在使用时不需要通过import引入,java使用String类创建一个字符串变量,字符串变量属于对象。java把String类声明的final类,对象创建后不可修改,由0或多个字符组成,包含在一对双引号之间。

    二、String类创建对象

    用String类创建对象通常有两种形式:

    1、String str = "chengjunyu";

    2、String str1 = new String("chengjunyu");

    方法1通过字面量直接给字符串进行赋值,在栈中创建字符串str时,会先在字符串常量池中检查是否已有该字符串,如果没有则创建并存入字符串常量池中,如果已存在则直接从常量池中获取。

    方法2创建的字符串,不管内存有没有为“chengjunyu”字符串分配内存,都会在内存中重新分配一个内存区域存放“chengjunyu”,然后用str1指向它,相当于内存中有两个“chengjunyu”,只是存放的地址不一样。

    三、String类的构造方法

    1、public String();

    String类的无参构造方法,用来创建空字符串的String类;

    案例:String str = new String();

    2、public String(String value);

    用已知的字符串value值来创建一个字符串对象;

    案例:String str1 = new String("aaa");

    3、public String(char[] value)

    用字符数组value创建一个String对象。

    案例:char[] value = {"ab","cd","efg"};

               String str1 = new String(value);       (等同于new String("abcdefg"));

    4、public String(char[] value, int startIndex, int numChars)

    用字符数组chars的startIndex开始的numChars个字符创建一个String对象。

    案例:char[] value = {"ab","cd","ef","g"};

              String str2 = new String(value,1,2);     (等同于new string("cdef"));

    5、public String(byte[] values)

    用byte的数组value值来创建字符串对象。

    案例:byte[] values = new byte[]{"a","b","c","d","e"};

               String str3 = new String(values);      (等同于new String("abcde"))

    四、String类的常用方法

    1、获取字符串长度:

    str.length();

    案例:

    2、获取字符在字符传中出现的位置:

    str.indexOf(String str);

    从头开始查找str在字符串中第一次出现的位置;

    str.indexOf(String str,int fromIndex);

    从下标fromIndex处开始开始查找str在字符串中第一次出现的位置;

    str.lastIndexOf(String str);

    从尾部开始查找str在字符串中最后一次出现的位置;

    str.lastIndexOf(String str,int fromIndex);

    从下标fromIndex处开始开始查找str在字符串中最后一次出现的位置;

    案例:

    3、获取字符串中某一个位置的字符:

    str.charAt(int index);

    查找字符串中下标为index位置出现的字符串

    案例:

    4、截取字符串:

    str.substring(fromIndex,endIndex);

    从fromIndex处开始截取到endIndex处结束,不包含下标为endIndex的字符;

    str.substring(fromIndex);

    从fromIndex处开始截取到最后;

    案例:

    5、验证字符串开始或结束的字符:

    开始位置字符:str.startWith(String str1),返回Boolean值;

    结束位置字符:str.endWith(String str1),返回Boolean值;

    案例:

    6、字符串的比较:

    int num = str.compareTo(String str1);

    对字符串内容按字典顺序进行大小比较,通过返回的整数值指明当前字符串与参数字符串的大小关系。若当前对象比参数大则返回正整数,反之返回负整数,相等返回0。

    int num = str.compareToIgnore(String str1);

    和compareTo()方法类似,忽略大小写。

    boolean b = str.equals(Object obj);

    比较当前字符串和参数字符串,在两个字符串相等的时候返回true,否则返回false。

    boolean b = str.equalsIgnoreCase(Object obj);

    和equals方法类似,忽略大小写。

    案例:

    7、字符串连接:

    str2 = str.concat(String str1);

    用concat连接两个字符城成为一个新的字符串。

    案例:

    8、字符串中字符的大小写转换:

    小写转大写:str.toUpperCase();

    大写转小写:str.toLowerCase();

    案例:

    9、字符串中字符的替换:

    str.replace(oldStr,newStr);

    用新的字符代替就得字符。

    案例:

    10、字符串中清除空格:

    str.trim();

    清除字符串str两侧的空字符串。

    案例:

    11、字符传中分割字符串为数组:

    str.split(String str1);

    用str1将字符串str分割成数组。

    案例:

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